못정함

24년 5월 1일 ADsP 5주차 스터디를 진행했다.스터디 범위:  39, 38, 37회 기출문제...이지만 우리 조는 자체적으로 커리큘럼을 정했기 때문에 진도가 다르다PART 1 31~37회 기출문제와 사설 모의고사 2회 분량 풀기 PART1, PART2는 나와 팀원들 모두 무난하다고 느낌PART 3 개념 정리가 덜 되어있는 게 공통적인 문제다.PART 3를 가장 먼저 공부했기 때문에 까먹은 것도 있고...그냥 젤 어렵기도 하고 ㅠ인터넷에 있는 ADsP 요약본을 공유해서 같이 개념을 정리하는 시간을 가졌음.오답 열심히 햇는데 날아감...>> 미친거아녀^>>>^>^...^^^^_ㅠ 37회34번시계열시계열모델에 대한 설명으로 옳은 것은?① 현재와 과거 자신의 오차관계를 정의하는 자기누적 이동평균모델(ARI..

오답 + 헷갈렸던 선지 한 번에 구분없이 정리함 31회 32회 33회 오답: 9, 10 9번) 빅데이터 분석 방법론 분석 기획 → 데이터 준비 → 데이터 분석 → 시스템 구현 분석 기획 단계: 프로젝트 정의 및 계획 수립, 프로젝트 위험 계획 수립, 비즈니스 이해 및 범위 설정 -필요 데이터의 정의는 데이터 준비 과정에 해당 10번) 빅데이터 분석 방법론 _ 계층적 프로세스 모델 Task는 단계를 구성하는 단위활동으로 Input, Output으로 구성된 단위 프로세스이다 (X) 3계층 설명 단계 (Phase) -최상위 단계로 프로세스 그룹을 통해 완성된 단계별 산출물을 생성한다. -빅데이터 분석을 위한 절차 -각 단계에는 고객에게 제공될 산출물의 기준선 (baseline)을 설정 -각 단계는 여러 개의 ..

24년 4월 17일 ADsP 4주차 스터디를 진행했다. 스터디 범위: PART 1 데이터의 이해(p15~p64) ...이지만 우리 조는 휴회기간에도 스터디를 진행하기로 했기 때문에 자체적으로 일정을 1주일 씩 미루었다. 이번 주도 온라인으로 진행했다. PART 2 개념 진도와 PART 3 기출 오답을 진행했다. 사전에 PART 3 기출을 풀고 오답을 해온 후 모르는 문제를 서로 물어보며 정리했다. 기출을 풀어보니 PART 3 빈출 문제 유형을 좀 파악할 수 있게되었다. -confusin matrix -연관분석 - 향상도, 신뢰도 등 -box plot (IQR 관련) -데이터 분석 결과해석 (코드) -의사결정나무 지니지수 정도가 되겠음. 다중공선성, 주성분분석, 시계열분석 등의 개념 정리가 더 필요하다. ..

24년 4월 10일 ADsP 3주차 스터디를 진행했다. 스터디 범위: PART 2 데이터 분석 기획(p65~p116) 이번 주는 온라인으로 진행했다. PART 2 개념 진도와 함께 PART 3 총정리를 진행했다. 오늘 스터디에선 31회 (2021년 11월 시행) PART 3 기출을 함께 시간 체크하며 풀어보았다. (2024년부터는 단답형이 없어져서 일단 단답형은 일단 제외하고 풀었다) 일단 기출을 풀어본 결과... 처참했다....^^;; 생각보다 공식을 외워야하는 문제들도 많아 고전했고, 문제를 풀다보니 스스로 개념정리가 잘 되어있지 않다고 느꼈다. 문제풀이를 계속해가며 오답 + 선지 정리를 통해 개념 정리를 하는 게 효과적일 것이라는 생각이 들었다. 문제 열심히 풀어야지... 정리) *향상도 공식 ) ..

24년 4월 3일 ADsP 2주차 스터디를 진행했다. 스터디 범위: PART 3 데이터 분석 - 정형 데이터 마이닝(p201~p244) 이번 주는 온라인으로 진행했고, 스터디원들과 PART 3를 정리하며 서로 모르는 부분을 질문하는 시간을 가졌다. 다음 주에 단원 마무리하며 문제를 함께 풀어볼 계획 공부, 스터디를 하다보니 분류분석이 다른 파트에 비해 어려웠기 때문에 양도 많아서.. 이 부분은 꼭 여러번 복습해야 되겠다고 느꼈다. 미완성으로 남을 수도 있지만....개념 정리 데이터마이닝 개요 -통계분석은 가설이나 가정에 따른 분석이나 검증을 하지만 / 데이터마이닝은 다양한 알고리즘을 이용해 DB의 데이터로부터 의미있는 정보를 찾아내는 것. (의사결정에 활용) -5단계: 목적 설정 -> 데이터 준비 -> ..

24년 3월 27일 ADsP 1주차 스터디를 진행했다. 스터디 범위: PART 3 데이터 분석 - R기초와 데이터 마트(p117~p146) *PART 3 데이터 분석 - 통계 분석(p147~p200) 오프라인으로 진행했고, 스터디원들과 운영방식에 대해 논의하고 공부한 범위 내에서 이해가 잘 가지 않았던 부분을 질문하는 시간을 가졌다. 나는 개념이 잘 이해되지 않았던 부분들에 대해 질문했다. 아래는 그에 대한 짧은 메모. * 확률 변수: 확률 현상에 기인해 결과값이 확률적으로 정해지는 변수 ex) 주사위를 던졌을 때 3이상이 나올 확률 = 확률 현상 * 자유도: 통계적 추정을 할 때 표본 자료 중 모집단에 대한 정보를 주는 독립적인 자료의 수. 표본 공간의 크기와 관련있음. 표본크기가 n일 때, 자유도는 ..