[빅데이터 분석기사-실기] 작업형1,2,3 문제정리(응시가이드+코드+개념+참고사이트,블로그,영상)

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

 

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.

 

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<작업형1> 

빅데이터 분석기사-실기

빅데이터 분석기사-실기

- 다양한 문제를 풀어보면서 다른 유형이 나와도 풀수 있을 정도로 생각을 하면서 풀어라

- 정수형으로 출력하라고 응시가이드에 명시가 되어있다.

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<작업형2>

빅데이터 분석기사-실기

빅데이터 분석기사-실기

 

- 본인만의 프로세스를 만들어라

- 그 프로세스대로 시험환경에서 연습을 해봐라

(시험환경에서 출력값은 매우 불친절하기 때문에 적응을 해야한다)

 

- 분류 or 회귀문제 유형 파악을 해라

성별을 예측한다고 해서 회귀문제가 아니다.

크게 3가지로 나눌수 있다.

회귀 / 분류 / 분류_확률

분류_확률의 경우에는 분류와 동일하나

rf.predict(test) => rf.predict_proba(test)를 해줘야한다.

예를 들어 성별이라고 하면 0 또는 1일 될 확률을 각 컬럼에 나타낸다.

문제를 잘 읽고 요구하는 컬럼만 추출해서 제출해야한다.

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<작업형3>

빅데이터 분석기사-실기

- 큰2문제에 3~4개의 소문항으로 구성이 되어있다.

총 6~8문항 정도 출제될 가능성이 높다.

대응표본이 나올 가능성이 높다고 생각을 하고 있고

ttest_rel(data1,data2,alternative="greater")과

ttest_rel(data2,data1,alternative="less")를 잘 생각해서 풀어라.

즉, 문제를 잘 읽고 mu를 만들어야한다.

p-value는 값은 같지만 통계량의 부호가 반대다.

소문항에 통계량을 잘못 기입하는 경우 0점처리가 될 수 있기때문에 유의해라.

 

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<노션을 활용한 정리본>

💯빅데이터 분석기사 실기 정리