Data Analyst KIM

빅데이터 분석기사의 6회를 준비하며 정리본을 만들었다. 노션을 활용해서 만들었고 시간이 많지 않아서 좀 부족한 내용도 있다. 그래도 빅데이터 분석기사 실기시험에 응시해서 합격을 하기 위한 내용은 담고 있다고 생각한다. 빅데이터 분석기사 실기 공부를 하면서 유형별 중요한 부분을 간단히 이야기 해보겠다. 기존 프로그램 환경과는 매우 다르기 때문에 시험환경에 적응을 하는 것이 중요하다. 최소한 2~3일전에는 꼭 시험 환경으로 연습하면 좋겠다. 그리고 코드가 기억이 안날 경우를 대비해서 dir()과help()함수의 사용법을 익혀라. 영상과 블로그를 많이 찾아보는 것이 중요하다. - 다양한 문제를 풀어보면서 다른 유형이 나와도 풀수 있을 정도로 생각을 하면서 풀어라 - 정수형으로 출력하라고 응시가이드에 명시가 되..

본 글은 모두 캐글을 참고하여 실습한 내용을 토대로 작성을 했다. Big Data Certification KR 빅데이터 분석기사 실기 (Python, R tutorial code) www.kaggle.com 목차 1. 단일표본 T검정 2. 독립표본 T검정 3. 대응표본 T검정 4. 일원배치법 5. 정규성 검정(Shapiro-Wilks) 1. 단일표본 T검정 다음은 22명의 학생들이 국어시험에서 받은 점수이다. 학생들의 평균이 75보다 크다고 할 수 있는가? 귀무가설(H0): 모평균은 mu와 같다. (μ = mu), 학생들의 평균은 75이다 대립가설(H1): 모평균은 mu보다 크다. (μ > mu), 학생들의 평균은 75보다 크다 가정: 모집단은 정규분포를 따른다. 표본의 크기가 충분히 크다. 검정통계량..

목차 1. 공부방법 및 교재 2. 문제 복기 3. 시험 후기 1. 공부방법 및 교재 나는 7일을 공부했다. 교재는 무조건 노랭이!! 공부시간 공부내용 1일차 = 3시간 2과목- 1장 2일차 = 2시간 유튜브 및 블로그를 찾아보며 정보를 수집 3일차 = 7시간 2과목 - 1,2장 4일차 = 4시간 1과목 - 1장 / 2과목 - 1장 5일차 = 7시간 2과목 - 1,2장 / 1과목 - 1장 6일차 = 9시간 1과목 - 1,2장 / 2과목 - 1,2장 7일차 = 6시간 1과목 - 1,2장 / 2과목 - 1,2장 + 퀴즈3(유튜브 정미나) 시험당일 1시간 1과목 - 1,2장 / 2과목 - 1,2장 + 퀴즈3(유튜브 정미나) 총 7일(+시험당일) = 39시간 노랭이 총 5~6회독 공부시간을 좀 타이트잡고 몰입해서..

중요한 내용 위주로 정리를 했다. 1과목은 거의 내용을 담고 있고 2과목은 시험에 나올 법한 내용 중 꼭 알아야하는 내용을 정리했다. 2과목은 양이 너무 많아서 일일이 정리하지 않고 시중에 돌아다니는 정리본에 메모를 하며 공부를 했다. 책은 노랭이로 공부를 했고 문제가 굉장히 많아서 다양한 유형을 통해 공부를 할 수 있었다. 내일이 시험인데 꼭 60점이상 맞아서 합격을 할것이다. 시험을 보고 어떤 내용들이 나왔는지와 시험준비를 어떻게 했고 공부를 몇시간 했는지에 대해서 글을 작성할 계획이다. 참고로 나는 노랭이와 정리본을 보면서 공부를 했는데 직관적으로 이해가 되지 않는 부분이 많았다. 내용을 읽어도 머리에 그려지지 않아서 강의를 찾아보며 개념을 잡으며 공부를 했다.. 내가 참고한 유튜브 채널은 다음과 ..

Power BI를 활용한 데이터 분석 강의를 수강하고 시험을 통해서 민간자격증을 취득했다. Power BI를 통해 다양한 시각화 방법을 익혀서 실전에 꼭 사용할 수 있도록 꾸준히 연습할 것이다.

t1-결측치 문제 주어진 데이터에서 결측치가 80%이상 되는 컬럼은 삭제하고, 80% 미만인 결측치가 있는 컬럼은 'city'별 중앙값으로 값을 대체하고 'f1'컬럼의 평균값을 출력해라 데이터 : basic1.csv # 라이브러리 및 데이터 불러오기 import numpy as np import pandas as pd ex = pd.read_csv("C:/Users/USER/OneDrive/바탕 화면/6688/PART 02 파이썬 분석/csv1/basic1.csv") ex id age city f1 f2 f3 f4 f5 0 id01 2.0 서울 NaN 0 NaN ENFJ 91.297791 1 id02 9.0 서울 70.0 1 NaN ENFJ 60.339826 2 id03 27.0 서울 61.0 1 NaN..