서윤로그

필기 시험 준비할 당시에 과목별로 엑기스만 모아서 정리했던 자료들입니다. 좀더 자세한 설명이 필요하다 싶은 부분은, 제 블로그에서 검색하시면 정리 포스팅 찾으실 수 있을 거에요. 아래 링크 달아두었으니 주요 키워드와 함께 참고하세요. 시험 준비하시는 분들 도움되시기 바랍니다. 과목요약 정리 링크주요 키워드[1과목]분석기획 I. 빅데이터 분석 기획 - 1 빅데이터 이해, 빅데이터 플랫폼, 데이터 분석계획, 분석방법론 유형 등 I. 빅데이터 분석 기획 - 2 데이터 수집 및 저장시스템, 데이터 처리기술, 데이터 속성 및 측정척도, 데이터 변환 및 비식별화 등[2과목]탐색 II. 빅데이터 탐색 - 1 데이터 정제 및 전처리, 결측값 및 이상치 처리,변수, 차원축소, 불균형 데이터 처리기법 등 II. 빅데이터 ..

사실상 1회 시험이라서 기출문제가 전혀 없었음 + 수험서 포함 모두의 예상과 달랐던 실제 시험 문제들.. 운 없으면 과락 나오는거 아닌가 싶었는데 다행ㅠ합격했다ㅠ 몰랐는데 복수정답 인정해준다는 공지가 올라와 있었다. "출제 및 감수를 철저히 하였음에도 불구하고" ...2문제나~!^^ 둘다 대학 학부시험에서도 충분히 나올법한 문제인데 국가자격시험에서 감수를 철저히해서 나올 실수인가 저게.. 적어도 저 표현은 쓰지 말았어야 한다고 생각한다.. 잘못 쓴 사과문을 보는 기분이다! 게다가 필기 "합격"이 아니라, "합격예정"이다. 재검토 신청을 일주일간 받고, 그 과정에서 합격 여부가 바뀔수도 있다는 것이다! 근데 기출문제 공개도 안하고, 내 시험결과에서 어느문제를 틀렸는지도 안나와있는데, 어떻게 재검토 신청을 ..

빅데이터 분석기사란, 빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 수집·저장·처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 말한다. 직무분야: 정보통신 중직무분야: 정보기술 직무내용: 대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하기 위해 목적에 따라 분석기술과 방법론을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행하는 업무를 수행한다. 필기 시험 주요내용 필기검정방법: 객관식 문제개수: 80문제 (4과목 20문제씩) 시험시간: 120분 (총 2시간) 필기 4과목 - 1과목: 빅데이터 분석기획 (20문제) - 2과목: 빅데이터 탐색 (20문제) - 3과목: 빅데이터 모델링 (20문제) - 4과목: 빅데이터 결과 해석 (20문제) 필기 과목명 주요..

[빅데이터분석기사 필기 4과목] IV. 빅데이터 결과 해석 02. 분석 결과 해석 및 활용  데이터 시각화 (Data Visualization)데이터에 대한 이해를 돕기 위해, 그림/도형 등의 그래픽 요소들을 이용하여 데이터를 묘사/표현기하/도형 양식을 이용하여, 데이터 특징을 설명할 수 있는 모양으로 만든다데이터 시각화 기능: 설명/ 탐색/ 표현데이터 시각화 목적: 정보전달/ 설득데이터 시각화 절차- 설명: 분석 결과를 설명사용자가 주제에 대해 더 잘 이해!① 구조화- 탐색: 숨겨진 관계/패턴 찾음- 정보 전달 (실용적/과학적 측면)② 시각화- 표현: 이야기 전달/표현/공감- 설득 (추상적/예술적 측면)③ 시각표현  데이터 시각화 유형: 시간/ 분포/ 관계/ 비교/ 공간 시각화시간 시각화분포 시각화관계..

[빅데이터분석기사 필기 4과목] IV. 빅데이터 결과 해석 01. 분석 모형 평가 및 개선  분석모형 평가기준: 일반화 가능성/ 효율성/ 예측과 분류의 정확성일반화 가능성효율성예측과 분류의 정확성데이터를 확장하여 적용할 수 있는가(안정적인 결과를 제공하는가)적은 입력변수가 필요할수록효율성이 높은 것으로 평가함정확성 측면에서 평가함  모형 평가지표회귀 모형 (예측 모형) 평가지표분류 모형 평가지표- 실제값/ 예측값/ 평균값- 오차제곱합 SSE- 전체제곱합 SST- 회귀제곱합 SSR- 결정계수 R² = SSR / SST (and 수정된 결정계수)- Mallow's Cp- 혼동 행렬 Confusion Matrix- 정확도/ 민감도/ 정밀도/ F1-score- ROC Curve- AUC (Area Under R..

[빅데이터분석기사 필기 3과목] III. 빅데이터 모델링 02. 분석기법 적용 - [2] 고급 분석기법  범주형 자료분석: 종속변수가 1개&범주형인 데이터를 분석하여, 모형&독립변수의 유의성을 알아보는 분석방법독립변수(X)가 범주형독립변수(X)가 연속형분할표분석/ 카이제곱검정/ 피셔정확검정로지스틱회귀분석  분할표 분석 (Contingency Table): 행-독립/ 열-종속/ 주변합-마지막 행열에 총계승산비: 특정 조건이 있을 때의 성공승산을, 다른 조건이 있을 때의 성공승산으로 나눈 값상대위험도 (RR; Relative Risk)승산비(Odds Ratio) = 교차비 = 대응위험도비교집단 위험률 대비, 관심집단 위험률승산 = p / (1-p) = (특정 사건 발생 확률) / (발생하지 않을 확률)RR ..

[빅데이터분석기사 필기 3과목] III. 빅데이터 모델링 02. 분석기법 적용 - [1] 분석기법  회귀분석: 1개 이상의 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향을 추정할 수 있는 통계기법변수들 사이의 인과관계를 밝히고 모형을 적합하여, 관심있는 변수를 예측/추론하기 위한 분석방법회귀모형 가정회귀모형 검증선형성    독립변수-종속변수 관계 선형통계적 유의미F-통계량, p-value독립성    잔차-독립변수 값 관계없음회귀계수 유의미T-통계량, p-value, 신뢰구간등분산성오차들의 분산 일정모형의 설명력결정계수(R²)비상관성오차들끼리 상관없음모형이 데이터를 적합잔차 그래프정상성    오차항이 정규분포 이룸데이터가 가정 만족5개 가정  편차 vs. 오차 vs. 잔차편차 Deviation오차 Error잔차 Re..

[빅데이터분석기사 필기 3과목] III. 빅데이터 모델링 01. 분석 모형 설계  모델(모형): 객체/시스템/개념에 대한 구조/작업을 보여주기 위한 패턴/계획/설명- 탐색적 데이터 분석: 현상에서 패턴을 발견- 통계적 추론: 현상에서 결론을 도출- 기계 학습 (머신러닝): 현상을 예측 빅데이터 분석 모형: 통계/ 데이터마이닝/ 머신러닝 기반통계 기반 분석모형: 기술통계/ 상관분석/ 회귀분석/ 분산분석/ 주성분분석/ 판별분석데이터마이닝 기반 분석모형: 분류/ 예측/ 군집화/ 연관규칙 분석머신러닝 기반 분석모형: 지도학습/ 비지도학습통계 기반 분석모형데이터마이닝 기반 분석모형머신러닝 기반 분석모형기술통계분포 특징 파악분류Classification지도학습정답 포함/ 예측상관분석단순-변수 2개통계적로지스틱회귀로..