빅데이터분석기사 1회
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일정
- 필기: 2021.4.17
평가
- 문제의 퀄리티에 대한 지적이 많음
- 전반적으로 ADSP와 유사하다는 평가
기출 키워드
문제 번호 | 1과목
빅데이터 분석기회 |
2과목
빅데이터 탐색 |
3과목
빅데이터 모델링 |
4과목
빅데이터 결과해석 |
---|---|---|---|---|
1 | ETL | 박스플롯 | 후진 소거법 | bias, variance |
2 | Deep Learning 개념 | 변수 선택 | 인공신경망 개념 | 인공신경망
하이퍼 파라미터 |
3 | 분석 프로세스 5단계 | 학습데이터 imblanced | CNN 계산 | scatter plot |
4 | 지도학습 | 파생변수 | 잔차진단 | bar chart |
5 | 비식별화 처리기준 | 불량률 계산 (조건부 확률) | SVM | 불균형 데이터셋 |
6 | 비식별화 특징(개념)? | 정규확률 계산 | MDS(다차원 척도법) | roc curve |
7 | 데이터 형태를 파악? 검정하는 것 | MLE θ 계산 | 라쏘, L1 규제 내용으로 나옴 | 혼동행률 |
8 | 최적화 | 그래프 분석 | 모델링 절차 | 파라미터, 하이퍼파라미터 차이 |
9 | 개인정보보호법 | 상관계수 | 로지스틱 | K means 군집 |
10 | 정형데이터 품질 보증 | 병렬 차트 | FP, TP계산 | F1 스코어 |
11 | EDA의 의미 | Z-score 계산(p-value 이용) | 부스팅(GBM) | 모델선택 |
12 | 모델링 개념 | 점추정 | 베이지안 확률계산 | 적합도 검정 |
13 | 진단 분석 | 1종오류 2종오류 | 홀드아웃 | 인포그래픽 |
14 | Outlier | 차원의 저주 | 비지도학습 | 모델 선택 방법 |
15 | 데이터 수집 방법 | 중앙값(선수들 연봉, 평균이 옳은가 중앙값이 옳은가) | 분류 | 민감도, 특이도 설명 |
16 | 분석 성숙도 | 층화추출 | 군집 | 모형진단 |
17 | 개인정보수집 동의안 | Class imbalanced | 시계열 | Data분석 결과 활용 |
18 | Bottom-up 분석 | 확률분포 ( 포아송나왔었음) | 비정형 Data | 시계열 |
19 | 데이터 품질 평가 | 확률분포 | 랜덤 포레스트 | 선형 회귀 |
20 | 데이터 거버넌스 | t분포, z분포 | K-fold | 시계열 그래프 보고 추세, 계절성, 예측 판단 |