ADsP

[ADsP] 초간단 요약 정리 + 35회 기출문제

1번 문제. 데이터웨어하우스에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? (답: 데이터웨어하우스는 전사적 차원보다는 특정 조직의 특정 업무 분야에 초점) 데이터웨어하우스는 조직의 다양한 업무 분야에서 사용되는 데이터를 통합하여 저장하고, 분석 및 의사 결정에 활용하는 시스템입니다. 전사적 차원뿐만 아니라 특정 조직의 다양한 업무 분야에 초점을 두고 활용됩니다. 2번 문제. 개인정보 비식별화 기법을 설명한 것으로 부적절한 것은? (답: 데이터 마스킹은 개인정보 식별이 가능한 특정 데이터값을 삭제) 데이터 마스킹은 개인정보를 식별할 수 있는 특정 데이터값을 가려서 숨기는 방법으로, 일부 데이터를 삭제하는 것이 아니라 개인정보를 식별할 수 있는 부분을 가려서 보호합니다. 3번 문제. 데이터베이스에 대한 설명으로..

[sqld] 합격 후기와 공부 방법 그리고 꿀팁(feat.성적표 첨부)

안녕하세요. 공부하는웅이 입니다. 오늘은 sqld 개발자 자격증을 취득하고, 작은 성공 경험을 기록해두기 위해 작성하였습니다. 목차는 다음과 같은 순서로 작성하였으며, 개인적인 의견이므로 참고용으로만 생각하시고, 공부법이나 자격증에 대한 본인의 생각에 따라 시험을 대비하시길 바라겠습니다. 그럼 시작하겠습니다. 목차 1. Introduction(소개) 2. 기본정보 2.1 주최 기관 2.2 민강/공인자격증 2.3 시험 시간, 과목 2.4 난이도 2.5 응시료 2.6 시험일정 3. sqld가 얼마나 활용도가 높을까? 4. sqld 기출문제 5. 공부방법 5.1 이론 5.2 문제 5.3 Tip 5.4 시험결과 6. sqld 공부 자료 6.1 이론 6.2 실습(사진) 1. Introduction(소개) sql ..

비전공자 ADSP 합격 후기

지난 8월 29일 시행한 제30회 데이터 분석 준전문가(ADsP) 시험 결과가 오늘 나왔는데요, 무사히 합격 결과를 받았기에 다음 회차 시험을 준비하는 분들을 위해 공부기간 및 방법, 자료 등을 정리해 보겠습니다. 참고로 저는 컴퓨터나 통계 쪽 전공자도 아니고 관심으로 출발해서 단기간 집중 준비한 케이스로, 통계 전반에 대한 관심과 빅데이터쪽으로 진로를 준비중이기에 시험삼아 공부해보았습니다. 1. ADsP 시험 합격 인증 1과목 : 데이터 이해 20/20 2과목 : 데이터 분석 기획 18/20 3과목 : 데이터 분석 44/60 총점 : 82/100 (합격!) 90분동안 시험이 치러지는데요, 시작 후 30분이 지나면 조기 퇴실이 가능하기에 한 25분 정도 풀고 마킹하고 일찍 나왔습니다. 과목별 과락 40점..

[ADsP 3과목] 초간단 요약 정리(2/3) + 30회 기출문제

Chapter 1 : R 기초와 데이터 마트 Chapter 2 : 통계 분석 (다음) Chapter 3 : 정형 데이터 마이닝 (다음) 통계분석의 이해 • 통계 - 특정 집단을 대상으로 수행한 조사나 실험을 통해 나온 결과에 대한 요약된 형태의 표현 • 통계자료의 획득 방법 - 총 조사(census): 대상 집단 모두를 조사하는 것. 많은 비용과 시간이 소요되므로 특별한 경우를 제외하고는 사용되지 않는다. - 표본조사: · 모집단: 조사하고자 하는 대상 집단 전체 · 원소: 모집단을 구성하는 개체 · 표본(sample): 조사하기 위해 추출한 모집단의일부 원소 · 모수: 표본 관측에 의해 구하고자 하는 모집단에 대한 정보 · 모집단의 정의, 표본의 크기, 조사방법, 조사기간, 표본추출방법을 정확히 명시해..

[ADsP 3과목] 초간단 요약 정리(1/3) + 30회 기출문제

Chapter 1 : R 기초와 데이터 마트 Chapter 2 : 통계 분석 (다음) Chapter 3 : 정형 데이터 마이닝 (다음) 1장 R R 소개 - R은 오픈소스 프로그램으로 통계, 데이터마이닝을 위한 언어이다. - 윈도우, 맥, 리눅스 OS에서 사용 가능하다. - 객체 지향 언어이며 함수형 언어이다. 즉, 통계 기능뿐만 아니라 일반 프로그래밍 언어처럼 자동화하거나 새로운 함수를 생성하여 사용 가능 - 객체 지향 언어는 필요한 부분을 프로그래밍으로 골라 추출하여 활용이 가능하다. - 함수형 언어는 깔끔하고 단축된 코드, 매우 빠른 수행 속도, 디버깅 노력 감소, 병렬 프로그래밍의 전환이 용이하다는 특징을 가진다. R Studio - 메모리에 변수가 어떻게 되어있는 지와 타입이 무엇인지를 볼 수 ..

[ADsP 2과목] 초간단 요약 정리 + 30회 기출문제

개념 빨간색 밑줄(30회 기출문제 관련 개념, 주관식) 파란색 밑줄(30회 기출문제 관련 개념, 객관식) 1. 데이터 분석 기회의 이해 1_1. 분석 기획 방향성 도출 * 데이터 사이언티스트 3가지 영역 1) 수학/통계학적 지식 2) 정보 기술(IT기술, 해킹기술, 통신기술 등) 3) 비즈니스 * 분석의 대상(What)과 분석의 방법(How)에 따른 분석 유형 4가지 1) 최적화(Optimization) What-known, How-known 2) 통찰(Insight) What-unknown, How-known 3) 해법(Solution) What-known, How-unknown 4) 발견(Discovery) What-unknown, How-unknown * 목표 시점별 분석 기획 방안 1) 과제 중심..

[ADsP 1과목] 초간단 요약 정리 + 30회 기출문제

개념 빨간색 밑줄(30회 기출문제 관련 개념, 주관식) 파란색 밑줄(30회 기출문제 관련 개념, 객관식) 1. 데이터의 이해 1_1. 데이터와 정보 * 데이터의 정의 1) 데이터(Data)라는 용어는 1646년 영국 문헌에 처음 등장하였으며 라틴어인 dare(주다)의 과거 분사형으로 ‘주어진 것’이란 의미로 사용되었다. 2) 1940년대 이후 컴퓨터 시대 시작과 함께 자연 과학뿐만 아니라 경영학, 통계학 등 다양한 사회 과학이 진일보하며, 데이터의 의미는 과거의 관념적이고 추상적인 개념에서 기술적이고 사실적인 의미로 변화되었다. 3) 데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실이다. ㅂ(옥스퍼드 대사전) 4) 데이터는 단순한 객체로서의 가치뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것으로 설명..

[3과목] 시계열 분석

목차 시계열 자료 정상성 시계열 모형 - AR, MA, ARIMA, 분해 시계열 차분 R 실습 설명 1. 시계열 자료 : 시간의 흐름에 따라 관찰된 데이터 2. 정상성(stationarity) : 현실 세계에서의 대부분의 자료들 중 시계열 자료는 다루기 어려운 비정상성 시계열 자료이다. 따라서 분석하기 쉬운 정상성 시계열 자료로 변환할 필요가 있다. 정상성의 3가지 주요 특징 (1) 평균이 일정 : 모든 시점에 대해 일정한 평균을 가진다. - 평균이 일정하지 않은 시계열은 차분(difference)을 통해 정상화 - 차분은 현시점 자료에서 이전 시점 자료를 빼는 것 (2) 분산도 시점에 의존하지 않음 :분산이 일정하지 않은 시계열은 변환(transformation)을 통해 정상화 (3) 공분산도 시차에만..