자격증 검색 결과
50 개의 검색 결과가 있습니다.
자격증/빅데이터분석기사

빅데이터분석기사 최종 오답

1. 향상도 - 향상도가 1을 넘으면 서로 양의 상관관계 - 향상도가 1보다 작으면 서로 음의 상관관계 - 향상도가 1이면 서로 독립전인 관계 2. Apriori 알고리즘 - 연관성 분석 모형의 알고리즘 3. 빅데이터 분석 모형을 검증하는 대표적인 방법 - Holdout Cross Validation - K-fold Cross Validation 4. 평균 제곱근 오차(RMSE, Root Mean Squared Error) - 평균제곱오차(MSE)의 제곱근값 5. 빅데이터 분석 모형의 개발 및 운영 절차 - 분석목적 정의 -> 가설검토 -> 데이터 준비 및 처리 -> 모델링 및 분석 -> 성능평가 -> 운영 6. 상관분석 - 명목적 데이터 변수들 사이의 연관성 분석에 활용 - 두 집단 간의 평균 차이를 ..

2021. 4. 16.
자격증/ADSP

데이터분석 준전문가 ADSP 27회 합격 후기

츄르사려고 코딩하는 코집사입니다. 2020년 11월 22일 데이터분석 준전문가(ADsP) 시험을 보고 왔습니다. 제가 블로그에 썼던 ADsP 이론과 오답 정리만 봐도 확실히 문제가 다 나왔습니다. 그리고, 데이터 에듀 출판 ADsP 데이터 분석 준전문가 책에 나온 기출에서도 문제가 많이 나왔습니다. 민트책과 제 블로그의 글들만 봐도 충분히 합격합니다. 근데, 데이터 분석 점수가 너무 낮네요. 데이터 분석 부분을 좀 더 공부를 해야겠네요. 다음은 빅데이터 분석 기사입니다.

2020. 12. 22.
자격증/빅데이터분석기사

빅데이터분석기사 자격검정 취소

츄르사려고 코딩하는 코집사입니다. 결국 빅데이터분석기사 1회 자격검정이 취소됐네요. 공부 거의 다 하고 문제만 계속 돌리고 있었는데.. 결국 21년 4월 17일까지 기다려야 하네요. www.dataq.or.kr/www/board/view.do?bbsKey=eyJiYnNhdHRyU2VxIjoxLCJiYnNTZXEiOjUwNzE0NX0=&boardKind=notice

2020. 12. 15.
자격증/빅데이터분석기사

빅데이터분석기사 필기 오답 - (2)

츄르사려고 코딩하는 코집사입니다. 1. 규제 1) L1 규제 - Lasso - 불필요한 가중치 0으로 만듦 2) L2 규제 - Ridge - 불필요한 가중치 0이랑 최대한 가깝게 만듦 2. Colin의 데이터 분석결과의 해석과 시각화 절차 - 데이터 수집 및 저장 -> 예비처리변형 -> 시각인지 프로세싱 -> 그래픽엔진을 이용한 시각화 3. 시각화 데이터의 배열 - 알파벳에 따른 데이터 배열 - 위계에 따른 데이터 배열 - 위치에 따른 데이터 배열 4.

2020. 12. 14.
자격증/빅데이터분석기사

빅데이터분석기사 필기 오답 - (1)

츄르사려고 코딩하는 코집사입니다. 1. 빅데이터 분석 프로젝트는 별도의 비용과 위험요소가 있음 2. 정형 데이터를 이용한 정량적 분석과 함꼐 정성적 데이터들도 반드시 고려하여 분석한다. 3. 데이터 분석은 데이터 분석 과정과 함께 창의적인 문제 해결 능력 요구 4. 빅데이터는 일반적으로 대규모 데이터를 분석하여 유용한 정보 제공 5. 빅데이터 비즈니스 영역 1) 인프라 - 하드웨어 - 소프트웨어 2) 서비스 6. 시각화 소프트웨어 - infogram - tableau - Google Spreadsheet 7. jQuery Visualize - 시각화 라이브러리 8. ArcGIS - 직관적인 시각화 방법으로 공간 데이터 시각화에 유리하며, 모바일 위치정보 기반으로 빠르게 데이터를 탐색하는 도구로 발전한 시..

2020. 12. 14.
자격증/빅데이터분석기사

빅데이터분석기사 필기 4과목 요약 - 빅데이터 결과 해석 ①

츄르사려고 코딩하는 코집사입니다. 빅데이터분석기사 필기 3과목 요약 - 빅데이터 모델링 ② 보러가기 1. 데이터 검증 절차 1) 데이터 품질 - 정확성 - 완전성 - 적시성 - 일관성 2) 데이터 무결성 - 개체 무결성 - 참조 무결성 - 속성 무결성 - 키 무결성 - 도메인 무결성 - 사용자 정의 무결성 3) 데이터 비식별화 - 가명 처리 - 총계 처리 - 데이터 값 제거 - 범주화 - 데이터 마스킹 2. 데이터 품질 - 데이터 분석의 목적을 달성하고, 최종 사용자의 기대를 만족시키기 위해 데이터가 확보하고 있어야 할 성질 3. 데이터 품질보증 - 데이터 품질검증 계획을 수립하고, 품질검증 지표를 선정하여 품질검증 활동을 함으로 분석목적에 적합한 품질의 데이터를 이용하여 최상의 분석결과를 얻도록 함 4..

2020. 12. 11.