[빅데이터 분석기사] 빅분기 실기 합격 후기(+문제 복기, 준비 방법)

빅데이터 분석기사

통계 베이스에 인공지능 관련 공부 조오오금 한 정도로 3일(+-1일)정도로 어렵지 않게 통과한 것 같음

🎂 하아아압격 🎂

🎂 준비 방법 🎂

여기에서 확인하시오오오오오오

🎂 응시 환경 🎂

실기시험은 클라우드를 이용한 환경으로 진행됨

제공 언어는 R(3.6)과 Python(3.6) 중에 선택 가능

언어별 제공 패키지 리스트는 공지사항에 나와있음

** 제공 패키지를 보면서 어디부터 어디까지 대충 정리해야겠다고 생각이 들긴 했음

(ex. R: MASS, tools, utils, stats... , Python: beautifulsoup4, scipy, scikit-learn...)

 

🎂 단답형 🎂

굵직한 개념이 나왔기 때문에 빅분기 필기를 공부했다면 어렵지 않게 맞출 수 있는 느낌으로 나옴

 

관련 개념

이상치, 과대 적합, 후진 소거법, ROC, 비지도 학습, 차원 축소, 평균 대치법, 하이퍼 파라미터, 부스팅, 노드 계산

 

🎂 제1유형 🎂

제 1유형은 데이터를 기본적으로 합치고 빼고 정렬하고 기초 통계량 도출할 수 있는 정도면 충분히 풀 수 있는 정도이다.

 

문제를 정확하게 말하긴 어렵지만 대략적으로 생각해보면

1. n번째 큰 수를 n번까지의 값에 그대로 채워 넣고 A 칼럼이 k 이상인 것들의 기초 통계량을 뽑기

봐야 하는 내용: 정렬

 

2. 결측치 채우기 전과 채운 후의 기초 통계량 비교

봐야 하는 내용: 결측치 채우기, 기초 통계량

 

3. 이상치 벗어난 값의 기초 통계량 뽑기

봐야 하는 내용: 이상치 계산, 기초 통계량

 

🎂 제2유형 🎂

제2 유형은 여기 마지막에 올라온 것처럼 기본 예제와 거의 동일하게 나왔지만 데이터를 조금 손보는 정도가 필요했다.

 

작업형 제2 유형에서 나온 것처럼 예측 평가 모형을 만들어서 csv 파일로 생성하는 것이었다. 예제 문제와 다른 점은 모델에 넣기 위해서 숫자를 문자로 문자를 숫자로 이런 식으로 변경하는 것이 조금 필요했던 문제가 있었다. 

 

🎂 빅분기 실기 후기 🎂

주어진 시간을 전부 쓰는 사람이 별로 없을 정도로 문제가 명확한 편이었다. 빅분기 실기를 준비할 때 가장 중요한 것은 데이터 전처리가 기본이다. 제2유형 같은 경우에는 40점으로 데이터 전처리를 하지 못하면 거의 시작도 못하고 불합격할 수도 있기 때문에 꼬옥!!! 데이터 전처리 작업을 하는 방법을 까먹지 않게 복습하고 가는 것이 중요✨ 하지만 그것만 쉽게 할 수 있다면 모형 대부분에서 지표가 만점이 나올 정도로 되어있는 듯했다.