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| | #넘겨주기 [[빅데이터분석기사 2회]] |
| ==일정==
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| *필기: 2021.4.17
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| ==평가==
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| *문제의 퀄리티에 대한 지적이 많음
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| *전반적으로 ADSP와 유사하다는 평가
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| ==기출 키워드==
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| {| class="wikitable"
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| !문제 번호
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| !1과목
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| 빅데이터 분석기회
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| !2과목
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| 빅데이터 탐색
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| !3과목
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| 빅데이터 모델링
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| !4과목
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| 빅데이터 결과해석
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| |-
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| !1
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| |[[ETL]]
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| |[[박스 플롯|박스플롯]]
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| |후진 소거법
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| |bias, variance
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| |-
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| !2
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| |Deep Learning 개념
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| |변수 선택
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| |인공신경망 개념
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| |인공신경망
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| 하이퍼 파라미터
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| |-
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| !3
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| |분석 프로세스 5단계
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| |학습데이터 imblanced
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| |CNN 계산
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| |scatter plot
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| |-
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| !4
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| |지도학습
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| |파생변수
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| |잔차진단
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| |bar chart
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| |-
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| !5
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| |비식별화 처리기준
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| |불량률 계산 (조건부 확률)
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| |SVM
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| |불균형 데이터셋
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| |-
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| !6
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| |비식별화 특징(개념)?
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| |정규확률 계산
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| |MDS(다차원 척도법)
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| |roc curve
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| |-
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| !7
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| |데이터 형태를 파악? 검정하는 것
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| |MLE θ 계산
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| |라쏘, L1 규제 내용으로 나옴
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| |혼동행률
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| |-
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| !8
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| |최적화
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| |그래프 분석
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| |모델링 절차
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| |파라미터, 하이퍼파라미터 차이
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| |-
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| !9
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| |개인정보보호법
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| |상관계수
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| |로지스틱
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| |K means 군집
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| |-
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| !10
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| |정형데이터 품질 보증
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| |병렬 차트
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| |FP, TP계산
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| |F1 스코어
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| |-
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| !11
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| |EDA의 의미
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| |Z-score 계산(p-value 이용)
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| |부스팅(GBM)
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| |모델선택
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| |-
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| !12
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| |모델링 개념
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| |점추정
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| |베이지안 확률계산
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| |적합도 검정
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| |-
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| !13
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| |진단 분석
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| |1종오류 2종오류
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| |홀드아웃
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| |인포그래픽
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| |-
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| !14
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| |Outlier
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| |차원의 저주
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| |비지도학습
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| |모델 선택 방법
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| |-
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| !15
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| |데이터 수집 방법
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| |중앙값(선수들 연봉, 평균이 옳은가 중앙값이 옳은가)
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| |분류
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| |민감도, 특이도 설명
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| |-
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| !16
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| |분석 성숙도
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| |층화추출
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| |군집
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| |모형진단
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| |-
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| !17
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| |개인정보수집 동의안
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| |Class imbalanced
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| |시계열
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| |Data분석 결과 활용
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| |-
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| !18
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| |Bottom-up 분석
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| |확률분포 ( 포아송나왔었음)
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| |비정형 Data
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| |시계열
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| |-
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| !19
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| |데이터 품질 평가
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| |확률분포
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| |랜덤 포레스트
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| |선형 회귀
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| |-
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| !20
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| |데이터 거버넌스
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| |t분포, z분포
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| |K-fold
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| |시계열 그래프 보고 추세, 계절성, 예측 판단
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| |}
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| == 참고 문헌 ==
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| * [https://noti-note.tistory.com/36 빅데이터 분석기사 시험 후기 - 가답안 포함]
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