한 밀레니얼의 일기

지난번 시험 후기를 남겼던 ADP 최종 합격했습니다! 합격률이 낮고 한 번 떨어졌던 어려운 시험이라 정말 기쁘네요 :) 시험장에서 왜인지 사이킷런에서 뉴럴네트워크가 안 돌아가서 못했는데 그 부분 감안하면 납득할만한 점수인 것 같네요 자세한 문제와 답은 지난번 글에 남겨두었으니 참고 부탁드리고 이 글에서는 제 공부 방법을 소개해드리겠습니다. 28회 ADP 실기 후기 / 기출문제 복원 / 가답안 2023년 3월 12일 ADP 실기 시험 보고 왔습니다. 기억이 사라지기 전에 바로 후기 남깁니다. 다음과 같은 문제가 나왔습니다. 기계학습 [1~3 모두 결석 데이터 사용, 변수는 모두 범주형이었음] 1-1. EDA, cestmavie.tistory.com 1. 사전 지식 아주 오래 전인 2019년에 ADsP를 취..

2022년 6월 25일 오늘 제4회 빅데이터 분석기사 실기시험을 보고 왔습니다. 아직 회차가 많지 않은 시험이라 혹시 공부에 도움이 되실까 해서 후기 남깁니다. (7월 8일 예상 발표에서 합격으로 확인했습니다. 작업형은 두 유형 모두 만점이었어요!) 1. 사전 지식 파이썬과 R은 공부삼아 사용해 본 경험이 약간 있었는데 머신러닝 기법을 자유롭게 사용할 정도는 아니었습니다. 그나마 파이썬이 넘파이, 판다스, 사이킷런이 뭔지는 들어본 적이 있어서 조금 더 친숙하게 느껴져서 파이썬으로 시험을 치르기로 결정했습니다. 2. 공부 방법 및 기간 실기 교재는 필기 교재보다 아쉬운 후기가 많아 필기 교재로 사용했던 예문사의 2022 빅데이터분석기사 실기 한권완성 교재로 다시 한 번 공부하기로 하였습니다. 교재 구성은 ..

2022년 5월 21일 진행된 데이터 분석 전문가 필기시험을 보고 왔습니다. *6월 10일 조기발표된 결과로 합격 확인했습니다! 1. 사전 지식 올해 빅데이터 분석기사 필기 시험을 공부해서 합격한 상황이었고 3년 정도 전 ADsP를 따서 대략적인 내용은 알고 있는 상태였습니다. 2. 공부 방법 및 기간 데이터 분석 전문가는 여타 자격증보다는 합격선이 높은 70점 이상을 득점해야 합니다만 역시나 필기 시험의 왕도는 문제를 많이 푸는 것이라고 생각했습니다. 서점에서 여러가지 교재를 비교해 본 결과 상대적으로 내용이 눈에 잘 들어오고 문제가 많은 데이터에듀의 ADP 필기 올패키지 데이터 분석 전문가 교재로 공부를 시작했습니다. 공부는 4월 24일부터 시작했고 내용이 많은 4장을 제외하고는 하루에 한 장씩 살펴..

1장 Cinematch는 넷플릭스의 영화 추천 시스템이다 빅데이터 활용의 3요소는 데이터, 기술, 인력이다 데이터베이스의 특징 : 통합된 데이터, 저장된 데이터, 공용 데이터, 운영 데이터 빅데이터 가치 패러다임의 변화 : 디지털화 > 연결 > 에이전시 2장 EAI는 CDC 매커니즘을 구현할 수 없다 Spark는 하둡과 관련이 없다 Staus on Rows는 타임 스탬프, 버전 넘버 기법에 대한 보완 용도로 활용된다 프레스토는 페이스북의 데이터 웨어 하우징 엔진이다 ESB는 미들웨어(bus)를 이용하여 서비스 중심으로 시스템을 유기적으로 연계한다 무공유 클러스터는 노드 확장에 제한이 없다 무공유 클러스터는 규모가 커지면 디스크 영역에서 병목현상이 발생한다 GFS를 설계할 때 낮은 응답 지연시간보다 높은 ..

2022년 4월 9일 진행된 제4회 빅데이터 분석기사 필기시험을 보고 왔습니다. 아직 회차가 많지 않은 시험이라 혹시 공부에 도움이 되실까 해서 후기 남깁니다. *4월 22일 조기발표된 결과 합격으로 확인했습니다! 1. 사전 지식 비전공자로 따로 배운 내용은 없고 이전 자잘한 자격증을 따면서 조금씩 관련 내용을 들어본 적은 있는 상황이었습니다. 직접적으로 관련 있는 자격증은 3~4년 전에 땄던 ADsP, 사회조사분석사 2급 정도인 것 같고 약간 거리가 있지만 작년에 취득했던 경영지도사 마케팅 자격증에서도 통계 관련된 내용이 있었습니다. 2. 공부 방법 및 기간 웬만한 자격증 시험은 문제집을 잘 고르면 60점 받기는 어렵지 않기 때문에 교재를 먼저 찾아봤습니다. 빅데이터 분야의 인지도가 높아진 것도 꽤 시..

챕터 1과 챕터 2에서는 기본적인 통계 용어와 개념을 설명한다. 모든 내용이 중요하지만 대부분은 익숙한 용어라 부분부분 간단한 설명만 덧붙인다. 챕터 1 데이터 분석의 진행 순서 + 관련 용어 답이 필요한 질문을 찾는다 검증할 가설을 만든다 가설은 과학적으로 검증할 수 있어야 한다 측정할 변수를 정한다 변수의 분류 독립변수와 종속변수 범주형 변수 : 이분, 명목, 순서 연속변수 : 구간, 비율 변수 측정시 고려할 점 타당성 : 측정하고자 하는 것을 측정하는가? 기준 타당성 내용 타당성 : 측정이 대상을 얼마나 대표할 수 있는가? 신뢰도: 측정에 일관성이 있는가? 측정 방법을 정한다 상관연구와 실험연구 그룹간 설계 = 개체간 설계 = 독립설계 개체내 설계 = 반복측정 설계 체계적 변동과 비체계적 변동 > ..

데이터 분석 능력 향상을 위해 학교 수업 외에도 개인 스터디를 시작하기로 했다. 수업에서도 충분한 영역을 커버할 것이라고 생각하지만 개인 스터디를 통해 아래 두 가지를 이룰 수 있을 것이라 기대한다. 1. 학교 수업에서 좋은 성적 받기 2. 더 빠른 시간에 실제 프로젝트를 진행할 수 있는 실력 얻기(졸업 전 공모전 등 포트폴리오를 위한 시간 확보하기) 데이터 분석 유행이 된 지도 몇 년이 지나 시중에도 굉장히 다양한 교재가 있었는데 나는 '앤디 필드의 유쾌한 R 통계학'이라는 교재를 활용하기로 했다. 처음에는 R cookbook이나 다른 얇은 책을 볼 생각으로 도서관에서 책의 내용을 훑어보았는데 대부분은 기대했던 방향과는 조금 다른 내용이었다. 그래서 주변의 비슷한 책들을 살펴보던 중 상대적으로 두꺼운 ..