본문 바로가기

ADsP13

ADsP 제 21회~27회 주관식 기출문제(24회 제외) ADsP 제 21회~27회 주관식 기출문제 정리입니다. 24회는 코로나 영향으로 시험이 취소되어서 제외된 것입니다~ 26~27회 문제를 유심히 보시는게 좋을 것 같습니다. 모두 합격 기원합니다~! 공감은 큰 도움이 됩니다~! 퍼갈 때는 출처 남겨주세요~ 2021. 6. 16.

제28회 데이터분석 준전문가(ADsP) 시험문제 답안/문제 복원 제 27회 데이터분석 준전문가 시험은 사정이 생겨 보러가지 못했고 28회 보러 다녀왔다 문제 난이도는 중하? 정도 됐던 것 같다 오픈채팅방에서도 여러번 복기 하고 문제 공유를 했었는데 찾으시는 분들께 도움이 되고자 복원한 것을 남긴다 현재 데이터에듀에 복원이 된 것 같으나 빠진 문제도 있고.. 좀 이상하다;; 혹시라도 답안이 틀리거나 하면 댓글 부탁드립니다~ 1과목 순서 문제 답 객1 빅데이터 특성 틀린 것은? 데이터 양이 많을수록 더 많은 분석을 해야한다 객2 데이터 크기 작은 것부터 큰 순서대로 페타 -> 엑사 -> 제타 -> 요타 (페타로 시작하는게 하나였음) 객3 책임원칙의 훼손은? 범행 전 체포 객4 행태분석이 아닌 것은? 연중 정당별 선호도 변화 객5 데이터를 DBMS에 모아 관리하는 것? 데.. 2021. 6. 16.

Part2.[2장_데이터 분석 기획]2장. 분석 방법론 - KDD, CRISP-DM 분석 방법론 ▪️KDD 분석 방법론 KDD 분석 방법론에서는 분석 절차만 기억하면 될 것 같다.! 1. 개요 - Knowledge Discovery in Database는1996년 Fayyad가 프로파일링 기술을 기반으로 데이터로부터 통계적 패턴이나 지식을 찾기 위해 활용할 수 있도록 체계적으로 정리한 데이터 마이닝 프로세스이다. 데이터마이닝, 기계 학습, 인공지능, 패턴인식, 데이터 시각화 등에서 응용될 수 있음 2. KDD분석 절차 크게 5가지 단계로 나뉜다. a. 데이터 선택 b. 데이터 전처리 c. 데이터 변환 d. 데이터 마이닝 e. 데이터 마이닝 결과 평가 2021. 6. 16.

Part2.[1장_데이터 분석 기획의 이해] 2절. 분석 방법론 중요한 파트 1. 분석 방법론 개요 가. 개요 - 데이터 분석이 효과적으로 기업 내에 정착하기 위해서는 이를 체계화한 절차와 방법이 정리된 데이터 분석 방법론의 수립이 필수적임 - 프로젝트는 개인의 역량이나 조직의 우연한 성공에 기인해서는 안되고, 일정한 수준의 품질을 갖춘 산출물과 프로젝트의 성공 가능성을 확보하고 제시할 수 있어야함 - 방법론은 상제한 절차(Procedures), 방법(Methods), 도구와 기법(Tools & Techniques), 템플릿과 산출물(Templates & Outputs)로 구성되어 어느정도의 지식만 있으면 활용이 가능해야함 나. 데이터 기반 의사결정의 필요성 - 경험과 감에 따른 의사결정 --> 데이터 기반의 의사결정 - 기업의 합리적 의사결정을 가로막는 장애요소 :.. 2021. 6. 16.

Part2.[1장_데이터 분석 기획의 이해] 1절. 분석기획 방향성 도출 Part 2 데이터 분석 기획 여기선 컨설팅 회사나 기업에서 분석 프로젝트를 수행하기 위해 의사 결정자를 설득할 때 꼭 필요한 과정을 학습한다. 데이터를 분석하기 위해 필요한 방법론과 프로세스를 반드시 알아야하고, 분석 마스터 플랜에 대해 이해해야한다. 용어가 생소할 것이기에 용어를 익숙하게 하는것이 가장 중요함! 1절. 분석 기획 방향성 도출 1. 분석기획의 특징 * 분석기획이란? - 실제 분석을 수행하기에 앞서 분석 수행할 과제를 정의하고, 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 일련의 작업 - 어떤 목표(what)을 달성하기 위해(why) 어떤 데이터로 어떤 방식으로(how) 수행할지 계획하는 것 * 데이터 사이언티스트의 역량 - 데이터 사이언티스트는.. 2021. 6. 16.

[2장_데이터의 가치와 미래] 4절. 위기 요인과 통제 방안 # 4절. 위기 요인과 통제 방안 !! 개인적으로 2장에서 가장 중요하고 어려운 내용을 담고 있는 파트라 생각한다. 정확히 숙지해야한다. 1. 빅데이터 시대의 위기 요인 내용 예시 사생활 침해 개인정보가 포함된 데이터로 인해 사생활 침해를 넘어 사회경제적으로 위협이 될 수 있음 책임 원칙 훼손 빅데이터 기본분석과 예측기술이 발전하면서 정확도가 증가한 만큼, 분석 대상이 되는 사람들은 예측 알고리즘의 희생양이 될 가능성도 증가함 데이터 오용 빅데이터는 일어난 일에 대한 데이터에 의존하기 때문에 이를 바탕으로 미래를 예측하는 것은 적지 않은 정확도를 가질 수 있지만 항상 맞을 수는 없음 2. 위기 요인에 따른 통제 방안 내용 기대효과 동의에서 책임으로 빅데이터에 의한 사생활침해 문제를 해결하기엔 부족한 측면.. 2021. 6. 16.

[2장_데이터의 가치와 미래] 3절. 비즈니스 모델 # 3절. 비즈니스 모델 !! 빅데이터 활용 사례를 간단하게 익히고, 빅데이터 확용 기본 테크니 7가지가 무엇인지 숙지할 것!! 1. 빅데이터 활용 사례 * 기업 - 사용자의 로그 데이터를 활용해서 검색 엔진, 페이지랭크 알고리즘을 개선했다. * 정부 - 실시간 교통 정보, 기후 정보를 이용해서 국가 아전 확보 활동을 한다. * 개인 - 가스는 팬들의 음악 청취 기록 분석을 통해 공연에서 부를 노래 순서를 짠다. --> 빅데이터 활용 사례가 아닌것은? 으로 문제가 나올 수 있다. 2. 빅데이터 활용 기본 테크닉 테크닉 내용 예시 연관규칙학습 변인들 간에 주목할 만한 상관관계가 있는지를 찾아내는 방법 커피를 구매하는 사람이 탄산음료를 더 많이 사는가? 유형분석 문서를 분류하거나 조직을 그룹으로 나눌 때, .. 2021. 6. 16.

[2장_데이터의 가치와 미래] 2절. 빅데이터의 가치와 영향 # 2절. 빅데이터의 가치와 영향 !! 천천히 훑어볼 것 1. 빅데이터의 가치 * 빅데이터 가치 산정이 어려운 이유 -> 여러가지 변수로 인해 빅데이터 시대에서는 가치를 측정하는 것이 쉽지 않다. 1. 데이터 활용방식 : 데이터 활용 방식에서는 재사용이나 재조합, 다목적용 데이터 개발 등이 일반화되면서 특정 데이터를 언제,어디서,누가 활용할지 알 수 없게 되었음 2. 새로운 가치 창출 : 빅데이터 시대에는 데이터가 '기존에 없던 가치' 를 창출함에 따라 가치 측정이 어려움 3. 분석 기술 발전 : 현재는 가치가 없는 데이터일지라도, 추후에 새로운 분석 기법이 등장한다면 거대한 가치를 지닌 데이터가 될 수 있다. 2. 빅데이터의 영향 --> 다양한 시장 주체들이 빅데이터를 활용함에 따라 소비자이면서 국민인.. 2021. 6. 16.

[2장_데이터의 가치와 미래] 1절. 빅데이터의 이해 # 1절. 빅데이터의 이해 !! 이장의 출제 포인트는 빅데이터의 범주가 '데이터의 변화->기술의 변화->인재, 조직의 변화'로 점점 확대되고 있음을 알고 그 내용이 무엇인지 알아야 함!. 주관식으로도 나올 수 있으므로 정확히 숙지할 것! #용어정리확실히~ 1. 빅데이터의 이해 빅데이터의 관점에 따른 정의와 빅데이터 정의의 범주 및 효과를 확실히 짚고 가야함. * 관점에 따른 정의 1. 3V로 요약되는 데이터 자체의 특성 변화에 초점을 맞춘 좁은 범위의 정의 2. 데이터 자체뿐 아니라 처리, 분석 기술적 변화까지 포함되는 중간 범위의 정의 3. 인재, 조직 변화까지 포함한 넓은 범위의 정의 * 여기서 3V의 의미를 확실하게 짚고 갈 것! 3V 4V 양(Volume) 다양성(Variety) 속도(Veloci.. 2021. 6. 16.

이전 1 2 다음

티스토리툴바