빅데이터분석기사 46

빅데이터 분석기사 실기 합격

빅데이터 분석기사 최종 합격하고 두달여 후기를 못쓰다 이제야 쓰게 됐다.실기같은 경우 이미 컴퓨터공학 부전공으로 단순한 게임 몇 개 정도 만들 수 있는 정도에서 시작한 경우라,데이터 전처리와 머신러닝 같은 경우 쉬운 편이었고, 통계분석 같은 경우 필기에서 다룬 내용을 실습해보는 정도의 수준으로 또한 적당한 난이도였던 것 같다.아마 머신러닝 부분에서 많은 사람들이 점수를 얻어서 합격점을 달성할 수 있을 것이고,고득점을 원한다면 통계분석을 파는 것을 추천한다.시험관련 카페를 훑어본 결과2과목에서 사람들이 대부분 만점에 가까운 점수를 획득하고, 3과목에선 통계분석에 익숙치 않은 비전공자들이 점수를 잘 얻지 못한 것을 알 수 있었다.

[2024 빅분기 실기] 메타코드 강의 후기 | 3유형 (완) - 회귀분석

이번 8회 빅데이터 분석기사 필기/실기 시험은 메타코드 온라인 강의를 수강하여 대비하기로 결정하였다. 메타코드는 데이터사이언스와 인공지능을 비롯한 전반적인 데이터 직무에 대한 교육을 받을 수 있는 교육 사이트이다. 메타코드에서 서포터즈를 뽑는다는 공지를 보고 데이터분석 직무에 대한 공부를 하겠다는 마음가짐과 성실성을 어필하게 되었고, 좋은 기회를 받아 이번 5기 서포터즈에 합류하게 되었다. 메타코드 서포터즈 첫 활동으로, 2024 빅분기 실기 강의에 대한 내용의 일부와 그 후기를 작성하고자 한다.       3. 회귀분석1) 다중선형회귀 (LinearRegression) 독립변수(X)가 종속변수(Y)에 어떻게 영향을 주는지 식으로 표현한 것  *특징 : 식을 보고 설명이 가능함, 가장 적은 수의 X로 Y..

[2024 빅분기 실기] 메타코드 강의 후기 | 3유형 (5) - 상관분석

이번 8회 빅데이터 분석기사 필기/실기 시험은 메타코드 온라인 강의를 수강하여 대비하기로 결정하였다. 메타코드는 데이터사이언스와 인공지능을 비롯한 전반적인 데이터 직무에 대한 교육을 받을 수 있는 교육 사이트이다. 메타코드에서 서포터즈를 뽑는다는 공지를 보고 데이터분석 직무에 대한 공부를 하겠다는 마음가짐과 성실성을 어필하게 되었고, 좋은 기회를 받아 이번 5기 서포터즈에 합류하게 되었다. 메타코드 서포터즈 첫 활동으로, 2024 빅분기 실기 강의에 대한 내용의 일부와 그 후기를 작성하고자 한다.       2. 상관분석■ 상관관계 분석  - 정의 : 두 변수간의 선형관계를 분석하는 기법  - 표현방법 : 공분산, 상관계수  1. 공분산 단점 : 두 변수의 단위에 따라 값의 차이가 크다이를 개선하기 위해..

[2024 빅분기 실기] 메타코드 강의 후기 | 3유형 (4) - 카이제곱검정

이번 8회 빅데이터 분석기사 필기/실기 시험은 메타코드 온라인 강의를 수강하여 대비하기로 결정하였다. 메타코드는 데이터사이언스와 인공지능을 비롯한 전반적인 데이터 직무에 대한 교육을 받을 수 있는 교육 사이트이다. 메타코드에서 서포터즈를 뽑는다는 공지를 보고 데이터분석 직무에 대한 공부를 하겠다는 마음가짐과 성실성을 어필하게 되었고, 좋은 기회를 받아 이번 5기 서포터즈에 합류하게 되었다. 메타코드 서포터즈 첫 활동으로, 2024 빅분기 실기 강의에 대한 내용의 일부와 그 후기를 작성하고자 한다.       1. 가설검정 - 카이제곱검정  1. 적합성 검정 : 각 범주에 속할 확률이 같은지?chisquare(f_obs=a, f_exp=b)■ 예제로 이해하기 1랜덤박스에 상품 A, B, C, D가 들어있다..

[2024 빅분기 실기] 메타코드 강의 후기 | 3유형 (3) - 모평균검정

이번 8회 빅데이터 분석기사 필기/실기 시험은 메타코드 온라인 강의를 수강하여 대비하기로 결정하였다. 메타코드는 데이터사이언스와 인공지능을 비롯한 전반적인 데이터 직무에 대한 교육을 받을 수 있는 교육 사이트이다. 메타코드에서 서포터즈를 뽑는다는 공지를 보고 데이터분석 직무에 대한 공부를 하겠다는 마음가짐과 성실성을 어필하게 되었고, 좋은 기회를 받아 이번 5기 서포터즈에 합류하게 되었다. 메타코드 서포터즈 첫 활동으로, 2024 빅분기 실기 강의에 대한 내용의 일부와 그 후기를 작성하고자 한다.       1. 가설검정 - 모평균 비교(1개)  1. 단일표본 t-teststats.ttest_1samp(a, popmean=기준값, alternative='two-sided'/'greater'/'less')..

[2024 빅분기 실기] 메타코드 강의 후기 | 3유형 (2)

이번 8회 빅데이터 분석기사 필기/실기 시험은 메타코드 온라인 강의를 수강하여 대비하기로 결정하였다.메타코드는 데이터사이언스와 인공지능을 비롯한 전반적인 데이터 직무에 대한 교육을 받을 수 있는 교육 사이트이다.메타코드에서 서포터즈를 뽑는다는 공지를 보고 데이터분석 직무에 대한 공부를 하겠다는 마음가짐과 성실성을 어필하게 되었고,좋은 기회를 받아 이번 5기 서포터즈에 합류하게 되었다.메타코드 서포터즈 첫 활동으로, 2024 빅분기 실기 강의에 대한 내용의 일부와 그 후기를 작성하고자 한다.       예제로 이해하기 1 (단일표본 t-test)                                                             양측검정- 문제 : mtcars data의 mpg열 데..

[2024 빅분기 실기] 메타코드 강의 후기 | 3유형 (1)

이번 8회 빅데이터 분석기사 필기/실기 시험은 메타코드 온라인 강의를 수강하여 대비하기로 결정하였다.메타코드는 데이터사이언스와 인공지능을 비롯한 전반적인 데이터 직무에 대한 교육을 받을 수 있는 교육 사이트이다.메타코드에서 서포터즈를 뽑는다는 공지를 보고 데이터분석 직무에 대한 공부를 하겠다는 마음가짐과 성실성을 어필하게 되었고,좋은 기회를 받아 이번 5기 서포터즈에 합류하게 되었다.메타코드 서포터즈 첫 활동으로, 2024 빅분기 실기 강의에 대한 내용의 일부와 그 후기를 작성하고자 한다.       3유형, 같이 학습할 내용1. 가설검정                                                                                      - 모평균 검정..

빅데이터 분석기사 필기 합격

제8회 빅데이터분석기사-필기04.06 시험일 빅데이터분석기사 필기를 합격했다.멀티캠퍼스 "데이터분석&엔지니어" 부트캠프가 평일 9시부터 18시까지 진행됐으므로하루에 3시간씩 17일 정도 준비했는데 모의고사 예상문제를 풀어본 결과 난이도는 적당하게 느껴졌고, 확실히 ADsP보단 어렵게 느껴졌지만 여유있게 합격점이 계속 나왔었다.그래서 시험 당일 고사실에 입장했을때까지만 하더라도 긴장이 전혀 되지 않았는데,막상 시험지를 마주하니 그동안의 필기시험들보다 난이도가 어렵게 나와서 당황했다.아마 비전공자이고 데이터자격시험을 빅분기 필기로 처음 입문한 사람들이라면 대부분 떨어졌을 것 같다.나는 ADsP를 이미 가지고 있던 상태에서 + 데이터분석 프로젝트를 진행했던 경험과 + 빅분기 필기를 공부한 기억을 되살리고,이 ..

빅데이터 분석기획 - 데이터수집 및 저장계획

데이터 수집 및 전환 1. 데이터 수집★ 데이터 유형에 따른 빅데이터 수집기법(★) - 종류 꼭 기억해두기!1. 정형데이터2. 반정형데이터3. 비정형데이터  2. 데이터 변환- ETL : DW, DM에 저장하기 위해 Extract(추출), Transform(변환), Load(적재) 하는 기술           데이터 이동 및 변환이 주 목적임  3. 데이터 비식별화- 5가지 처리기법 및 예시까지 외우기!(★)  4. 데이터 품질검증정형데이터의 품질기준(5가지 암기!)1. 완전성 : 데이터 누락이 없어야 함2. 유일성 : 데이터 중복이 없어야 함3. 유효성 : 정해진 데이터 범위 혹은 도메인을 만족해야 함4. 일관성 : 데이터 구조, 형태가 일관되어야 함5. 정확성 : 실제 객체의 표현값을 정확히 반영해야..

빅데이터 분석기획 - 데이터 분석 계획

분석방안 수립 1. 분석의 기획최적화(Optimization)- 대상/방법을 알고 있기 때문에 문제를 최적화인사이트(Insight)- 대상을 모르고 방법은 알고 있는 상태로 인사이트를 얻을 수 있음솔루션(Solution)- 대상은 알고 방법은 모르기 때문에 솔루션을 찾아 분석을 수행함탐색(Discovery)- 대상/방법 둘 다 모르기 때문에 탐색을 통해 분석대상을 찾아야 함  ※ 분석 거버넌스 체계: 데이터 분석 업무를 고도화 하기 위해서는 데이터 분석 및 활용이 가능할 수 있도록 체계적인 관리가 중요함 구성요소1. Organization(분석기획/관리 수행조직)2. Process(과제기획 및 운영 프로세스)3. System(데이터분석 관련 시스템)4. Data5. Human Resource(교육/마인드..