희주는 개발중

📍 38회 복원문제 📌 Q1. 아래의 데이터 크기를 작은 것부터 큰 순소로 바르게 나열한 것은? ㄴ. 페타바이트(petabyte) - ㄱ. 엑사바이트(exabyte) - ㄹ. 제타바이트(zettabyte) - ㄷ. 요타바이트(yottabyte) 📌 Q2. 데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 역량 중 성격이 나머지와 다른 하나는? 빅데이터에 대한 이론적 지식 📌 Q3. 데이터베이스의 특징에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? 통합된 데이터로서 동일한 내용의 데이터가 중복되어 저장한다. (통합된 데이터라면 동일 X, 중복 X) 📌 Q4. 빅데이터 활용에 필요한 기본적인 3요소에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 프로세스 - 이전과는 다른 기술의 도입과 발전으로 체계적인 업무 처리 프로세스가 필요하게 되었..

📍 39회 복원문제 📌 Q1. 데이터베이스에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 데이터베이스는 한 곳에 통합된 데이터이므로 동일한 내용이더라도 데이터의 중복을 허용한다. (통합된 데이터는 동일한 내용 X, 중복 X) 📌 Q2. 암묵지와 형식지의 상호작용에 대한 용어와 설명이 가장 적절하게 연결된 것은? (가) 공통화 - (A) 암묵지 지식 노하우를 다른 사람에게 알려줌 (나) 표출화 - (C) 암묵지 지식 노하우를 책, 교본 형식으로 전환함 (다) 내면화 - (D) 만들어진 책, 교본을 보고 다른 직원의 암묵적 지식을 습득함 (라) 연결화 - (B) 책, 교본에 자신이 알고 있는 새로운 지식을 추가함 📌 Q3. 빅데이터시대에 가치 패러다임의 변화를 가장 적절하게 나열한 것은? 디지털화 - 연결 - ..

📍 3과목 데이터분석(3) 📌 Q1. 데이터마트 : 특정사용자가 관심을 갖고 있는 데이터를 담은 비교적 작은 규모의 데이터웨어하우스 📌 Q2. reshape : 변수를 조합해 변수명을 만들고 다양한 요약변수와 파생변수를 쉽게 생성하여 데이터 마트를 구성할 수 있는 패키지 📌 Q3. 파생변수 : 매우 주관적인 변수일 수 있으므로 논리적 타당성을 갖춰야 한다. 📌 Q4. 휴면고객 : 평균거래주기를 3~4배 이상 초과하거나 다음 달에 거래가 없을 것으로 예상되는 고객 📌 Q5. cast(md, id_variable~time) : 각 ID와 Variable에 대해 Time의 Value를 확인 📌 Q6. 파생변수 : 특정한 의미를 갖는 작위적 정의에 의한 변수 사용자가 특정 조건을 만족하거나 특정함수에 의해 값을..

📍 3과목 데이터 분석(1) 📌 Q1. 탐색적 자료분석(EDA) : 데이터의 특성을 파악하기 위해 변수의 분포 등을 시각화하여 분석하는 방식 📌 Q2. 데이터마이닝 : 통계적 모델링이 아니므로 지나치게 통계적 가설이나 유의성에 집착하지 말아야 한다. 분석데이터를 학습 및 테스트 데이터로 6:4, 7:3, 8:2로 상황에 맞게 실시 성능에 집착하면 주 목적인 실무적용에 반하여 시간을 낭비할 수 있으므로 훈련 및 테스트 성능에 큰 편차가 없고 예상 성능을 만족하면 중단 모델링 시 반드시 다양한 옵션을 줘서 모델링을 수행하여 최고의 성과 도출할 필요는 없다. 📌 Q3. 데이터마이닝 : 정확도, 리프트, 디텍트 레이트, 정밀도 시뮬레이션 : Throughput 📌 Q4. 탐색적 데이터분석 : 분석가능한 데이터인..

📍 2과목 데이터분석 기획 📌 Q1. Solution : 분석대상은 명확하지만 분석방식이 명확하지 않은 경우 📌 Q2. 분석대상이 명확하지 않을 때 : 기존분석방식을 활용해 통찰을 도출해내거나 발견접근법으로 분석대상자체를 새롭게 도출 📌 Q3. 분석기획 고려사항 중 장애요소 : 비용대비 효과의 적정한 비용 분석 모형의 안정성 확보 조직역량으로 내재화를 위한 변화 관리 (복잡하고 정교한 모형 X) 📌 Q4. 성공적 분석을 위한 고려사항 : 관련 데이터 파악 비즈니스케이스(유즈케이스) 확보 이행저해요소(장애요소) 관리 (원점에서 솔루션 탐색 X) 📌 Q5. 정형데이터 - 반정형데이터 - 비정형데이터 : Demand Forecasts - Competitor pricing - Email records 정형데이터..

📍 1과목 데이터 이해 📌 Q1. 정형데이터 : 수치, 도형, 기호 등 (풍향, 습도, 1시간 강수량 등) 정성데이터 : 언어, 문자 등 (기상특보 등) 📌 Q2. 암묵지와 형식지의 상호작용 관계 공통화 - 표출화 - 연결화 - 내면화 📌 Q3. COUNT : 데이터타입 상관없이 사용 가능 📌 Q4. 데이터마스킹 : 같은 속성을 유지한 채, 새롭고 읽기 쉬운 데이터를 익명으로 생성하는 기술 (개인 정보 식별이 가능한 특정 데이터 값 삭제 처리 X) 📌 Q5. 비정형데이터 : 데이터 내부에 메타 데이터를 가짐 (파일 형태로 저장 X) 반정형데이터 : 파일 형태로 저장 📌 Q6. 표출화 : 개인에게 내재된 경험을 객관적인 데이터로 문서나 매체에 저장, 가공, 분석하는 과정 📌 Q7. 그 자체로는 의미가 중요..