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[ADsP기출 위주 핵심 정리] 2과목. 데이터 분석 기획

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ADSP, SQLD 기출 문제 자료 모음

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2021년 3월 데이터 자격증 준비

제28회 데이터 분석 준전문가 (ADsP) 3월 13일 시험

제40회 SQL 개발자 (SQLD) 3월 20일 시험

시험 대비 책은 한 달 전에 구매했지만 이런저런 일들이 겹쳐서 제대로 준비를 못한 상태. 3주가량 남은 시점이니 단기간에 집중 몰입과 실전문제 공략이 필요한 상황이라 카페와 시험 후기들을 살펴보고 관련 자료들 찾아본 링크들 정리해 봅니다. 두 자격증 시험 원서비만 5만 원씩 합쳐서 10만원이기에… 무조건 한 번에 붙어야 합니다!

◆ 시험 대비 사용 수험서 :

ADsP – (민트색) 데이터 분석 준전문가 – 데이터에듀 (2021년도판)

SQLD – (노랭이) SQL 자격검정 실전문제 / SQL 전문가 가이드 (한국데이터산업진흥원 2020년도판)

* 전문가 가이드 책의 경우 이론은 출제기관에서 이미 올려놓은 공개 자료라 양이 방대해서 필요 부분만 인터넷에서 직접 참조하거나 카페에서 정리된 내용 다운 가능. (저는 차후에 SQLP까지 해보고 싶어서 기본서처럼 두고 쓰려고 5만 원 주고 구매)

데이터 자격증 준비 참고 사이트

자격증 시험 준비의 가장 기본이 후기와 기출 분석이니 시험준비에 가닥이 안 잡힌다면 카페 후기글들만 검색해 봐도 감을 잡을 수 있다.

SQLD 대비 대표 게시글 : cafe.naver.com/sqlpd/13374

-> SQLD 가이드 책 원문 PDF 및 요약자료 링크들 수록되어 있음

(홈페이지 > 커뮤니티 > 기출문제 복원)

ADsP 16회부터 직전 27회까지 집단지성을 활용한 기출문제가 복원되어 있음. 문제 + 정답으로만 되어 있어 원문 기출은 아니라서 막판에 몰아서 참고하면 좋을 듯.

데이터에듀 교재를 구입하면 교재 내 수록된 도서인증번호로 홈페이지 인증 후 교재 내 주요 개념 부분의 QR 코드 클릭하면 관련 동영상 시청 가능. But 별로 귀에 꽂히는 내용들은 아니라서 교재 속독 후 기출을 파는 게 나을 듯.

기출문제 복원은 출판사마다 운영하는 곳이 많은 듯 하니 조금만 검색해 보면 비슷한 자료 찾기는 쉬움.

데이터에듀ADsP (2021년판) 교재는 21회 ~ 27회 시험 기출문제 수록, 그 이전 기출 자료는 복원 자료들로 참고

www.dataedu.kr/

3) 기출문제 관련 블로그

카페에서도 내용 찾을 수 있지만 정리된 자료 다운 받아서 보고 싶은 분들은 아래 블로그에서 자료 다운 가능.

4) 기초 수학 관련 동영상

ADsP 에서 다루는 통계분석을 위해 소싯적 고등학교 때 공부했던 확률 분포를 잠시 리마인드 시키고 싶어서 찾아본 영상입니다. 수험서는 아무래도 과정은 생략되고 요약만 되어 있으니 처음 본 사람은 덮어버릴 수도. 머신러닝 수업 때 코드로 Decision Tree, 회귀분석, 군집화, 분류, 앙상블 기법 등을 구현해 봤던 터라 다시 이론으로 접하니 훨씬 수월하긴 함. 직관적으로 그래프 시각화를 한번 해보면 도움될 듯.

데이터산업진흥원에서 운영하는 Data On-Air 사이트에 올라온 각종 자료들 한번 체크해 보시길:)

-> 확률 및 분포, 상관분석, 회귀분석 등 기본 개념들 각각 40분 남짓한 강의로 이뤄져서 1.5배속으로 켜놓고 한번 훑어보는 게 요약된 수험서 몇 번 보는 것보다는 기억에 더 남을 듯합니다.

데이터온에어 강의

데이터, 인공지능 관련 국내/해외 강의들을 무료로 제공하고 있는 edwith도 관련 내용 검색해서 찾아보기

-> 이항분포, 정규분포, 신뢰도 등 확률/통계 부분만 골라서 들어보기

아주 극소수이겠지만 확률을 좀 더 파보고 싶다면 (차후에)

수험서 이론들을 쭉 살펴보면서 개인적으로 아쉬운 점은 지난해 하반기에 한창 머신러닝-딥러닝 구현까지 단기 집중해서 교육과정 들을 때 이 시험들을 동시에 준비했더라면 더 수월하게 시험칠 수 있었을 것 같다. 실습 위주의 시간들이었기에 시험 함께 준비하면서 부족한 이론 부분들 채울 수 있었을 텐데. 파이썬 위주로 구현하고 R은 잠깐만 해보고 넘어갔는데 ADsP는 주로 R로 설명되어 있어서 묵혀뒀던 R 기초책도 다시 꺼내서 기본적인 거 실습해보고 다시 수험서로 넘어가고, SQLD도 두꺼운 기본서를 그냥 읽기만 해서는 딱 들어오질 않기에 오라클 데이터베이스 책도 다시 꺼내서 빠르게 실습해 보는 중.

시험일까지 ADsP는 3주, SQLD는 4주가량 남았는데 합격하면 다시 정리해서 후기를 올리겠습니다:)

그럼 시험 준비하는 분들 막바지 집중해서 다들 합격하시길!

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2021.05.07 – [캐리의 도전/시험] – 빅데이터 분석기사 필기 합격 및 실기 준비

2021.04.17 – [캐리의 도전/시험] – 빅데이터 분석기사 후기

2021.04.09 – [캐리의 도전/시험] – 데이터분석 준전문가(ADsP) 합격 후기

2021/02/26 – [캐리의 데이터 세상/캐리의 데이터 공부 기록] – R, 통계 독학 무료 자료 모음

2021.03.06 – [캐리의 데이터 세상/캐리의 데이터 공부 기록] – 오라클 sql 파일 등록 (sqld 실습 soccer.sql파일)

2021.03.18 – [캐리의 데이터 세상/캐리의 데이터 공부 기록] – sqld 준비 끄적끄적

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데이터분석준전문가(adsp) 자격증 기출문제 보기 전 꼭 봐야하는 개꿀팁!

저는 비전공자로써 데이터분석준전문가(adsp) 자격증 취득을 했습니다.

많은 분들이 교재를 사서 주구장창 이론과 기출문제를 병행 하시겠지만

제가 느낀 몇가지 사항들과 팁들을 전해드리려고 합니다.

그 전에 제가 이전에 올려놓았던 데이터분석준전문가 관련 내용에 대해서 탐색해보시길 권합니다.

필자는 데이터분석에 관련된 자격증들을 많이 준비하였고 취득하였음

추가로, 교재에 대한 내용도 이어서 있으니까 조금 정독하시면 더 풍부한 정보를 얻으실 수 있습니다.

시중에 있는 교재 중 고민이 많으시다면 위의 링크에서 연결되는 글에 있으니 꼭 위의 링크를 보고 오시길 권장드려요.

책을 사면 가장 중요한 부분을 봐야 합니다. 그 부분은 목차입니다.

우선 목차를 정리해보면 크게 아래와 같습니다.

목차

데이터의 이해 데이터 분석 기획 데이터 분석

각 목차별로 큰 주제를 그려보면 아래와 같습니다

데이터의 이해 데이터의 정의, 데이터베이스의 이론적인 내용 및 데이터베이스를 어떻게 활용할지 빅데이터의 정의 및 빅데이터와 관련된 다양한 이슈들(가치 및 위험 요인 등) 데이터사이언스와 관련된 내용

데이터의 이해 파트는 기본적인 교양수준의 내용을 담고 있습니다. 특별히 전문적인 영역이 아니라, 고등학교 수준에서 사회탐구 영역 정도로 생각하면 좋을 듯 합니다.

시험문제도 실제로 10문제가 나오고 이 중 8개는 객관식, 2개는 주관식(단답형)으로 나옵니다.

데이터 분석 기획 데이터 분석을 기획하기 위한 방법론들 분석 거버넌스 체계 수립(분석 시스템의 큰 규칙을 표준화)

데이터 분석 기획 파트는 갓 학부 졸업한 분들이시거나 전문영역에 오래 있지 않으신 분이라면 조금은 생소한 영역입니다.

쉽게 말해서, 데이터분석과 관련된 프로젝트를 운영할 때에 어떤식으로 프로젝트를 운용할지에 대해 설명합니다.

아무래도 현직에서 프로젝트를 많이 해보신 분이 아니라면 알 수는 없는 부분이겠지요.

그렇다보니 이 부분에서 많은 분들이 과락으로 탈락합니다.

문제 비중은 50문제중 10문제이지만, 1장 데이터의 이해 파트에 비해서 어렵게 외워야 되는 개념이나 단어들이 빈번하기 때문이지요.

그래서 오히려 시험이 다가올 때쯤에는 3장보다는 2장이 까다롭게 느껴집니다. 본인도 마지막에 2장에 시간할애를 많이 했어요.

소나기가 보이는가… 마지막까지도 잡히지 않은 2장 문제들..

데이터 분석 데이터 분석에 대한 개요 R프로그래밍 기초 데이터 마트 통계 분석 정형 데이터 마이닝

실제 50문제 중에서 30문제로 출제되는 부분입니다.

나머지 부분이 과락이 되지 않는다면 이 자체로 60점치의 분량이 되는 겁니다.

그렇다 보니 이 3장이 전문적인 내용으로 가득찹니다.

이 부분에서는 수학, 통계, 코딩에 관련된 분석기법들이 나옵니다.

그렇지만 다행히도 복잡한 수학계산은 하지 않고, 해봐야 공식에 의거한 분수형태 및 곱셈의 형태로만 나옵니다.

수학 계산을 해야되는 부분인데 정말정말 쉽게 계산가능. 하지만 공식을 몰랐던 본인은 처음에 틀리고 말았다는게 함정

따라서 너무 쫄지 않으셔도 됩니다.

또한 프로그래밍 언어 R에 대한 내용이 나옵니다. (최근 추세가 파이썬과 R로 운용되고 실제로 인공지능에서는 파이썬이 지배적인데 아직도 R만 고집하는 것을 보면 조금 아쉽습니다)

R에 대한 내용이 책마다 다른 비중으로 나오겠지만 생각보다 많다는 것이 문제입니다.

아무래도 하시던분들이 아니다보면 새로운 언어를 배우는 느낌이기도 하고요.

개인적인 제 꿀팁은 모든 R의 함수를 외우려 하지 말고, 오히려 R함수는 틀려도 된다입니다.

저의 경험과 주변 지인의 경험에 미루어봐서 R의 명령어 자체에 대한 문제는 1개 정도 뿐입니다.

나머지는 R을 통한 통계분석 결과를 기반으로 해석을 하는 문제가 대다수이기 때문에 해석하는 부분을 더 잘 맞추자는 마음가짐으로 준비하는게 훨씬 더 효율적입니다.

교재에 나오는 문제를 어떻게 접근해야 하는가

또한 교재의 문제들을 접근하는 방식을 알려드릴게요.

각 출판사 교재별로 크게 문제가 2가지로 구성되어 있습니다.

첫번째로는 출판사 자체 제작 문제 이고요. 두번째는 기출문제 입니다.

출판사 자체 제작 문제

우선 출판사 자체 제작 문제를 뭉탱이로 추가한 곳이 있을텐데요.

이 문제를 먼저 풀지 마십시오. 절대. 공부한 뇌 자체가 그 문제에 적합하게 되서 나중에 기출문제 풀때 아리송해집니다.

데이터분석준전문가 자격증 시험은 기출문제가 유출되지 않기 때문에 문제은행식 정도는 아니지만 상당히 유사하게 문제가 돌아갑니다.

그렇기 때문에 출판사 자체 문제에 너무 집착하다 보면, 뇌가 오히려 다른 패턴으로 문제를 인식합니다.

그래서 출판사 문제가 각 영역 기본 이론 이후에 20문제 정도로 나타난다면 개념문제로 풀어보기로는 좋지만, 뭉탱이로 있다면 기출문제를 완벽히 마스터한 후에 쉬엄쉬엄 풀어본다는 생각으로 접근하시길 바라겠습니다.

기출문제

시중에 기출문제를 공유할 수 없는데 어떻게 교재 안에 기출문제가 있는지 궁금할겁니다. (실제 시험장에서 메모지에 문제를 옮겨 가는것에 대해서도 문제의 소지가 발생하 수 있으니 주의하세요)

이를 대비하기 위해서 출판사는 각 출판사별 문제검토자가 직접 시험을 보고 특정 문제를 기억하여 해당 년차 기출문제에 적용하는 방식을 취합니다.

이에 더해서 각 출판사별 커뮤니티 홈페이지 내에 해당 교재 사용자들에게 기출문제와 선지를 묻는 페이지를 만들어 놓습니다. 실제로 여기에 크게 기여한 회원에게는 상품을 주기도 합니다.

즉, 기출문제는 실제 그 문제가 아니라 경험에 의존한 문제입니다.

저처럼 다양한 교재를 풀어보시면 아시겠지만, 같은 년차의 문제들이 조금씩 다르며, 선지 구성 또한 출판사별로 상이함을 느끼실 수 있을 겁니다.

해당 교재들에 대한 차이가 궁금하다면 아래 링크에 잘 정리해뒀으니 한번 읽어보시면 좋을 듯 합니다.

지금까지 데이터분석준전문가(adsp) 자격증에 대한 큰 흐름과 몇가지 팁에 대해서 설명드렸습니다.

혹시 데이터분석준전문가에 이어서 데이터전문가(adp) 자격증을 고민하고 계신 분들도 계실텐데, 이전의 데이터분석준전문가(adsp)에 비해 필기 범위가 많아지고, 실기(파이썬, R)도 추가됨을 인지하셔야 합니다.

그리고 데이터전문가자격증은 자격조건의 기준이 있으며, 실제로 어렵고 합격률도 저조합니다.

그런데 이게 제 사견으로는 취업시장에 크게 도움이 될지는 아리송합니다.

기출문제를 풀다가 너무 많이 틀려서 좌절하시는 분들께

위에 제가 올린 책 사진들을 다시 보고 와주세요.

저 정말 빨간펜 긋는게 일이었습니다. 처음엔 30점대 나오고 그랬습니다.

우직하게 나아가다보면 다 맞을 수 있습니다.

기출문제에 과대적합(overfitting)되게 준비를 하셔도 좋습니다.

(*과대적합: 시험공부하다보면 알 수 있음)

마지막 꿀팁

마지막으로 하나의 팁을 드리겠습니다.

데이터분석준전문가(adsp) 시험은 어렵게 낸다면 충분히 합격률을 떨어뜨릴 수 있습니다.

하지만 제 느낌상, 이게 국가에서 4차산업혁명과 관련해서 밀어주는 업종이다보니 문턱을 확 낮춘 시험이 이 시험이 아닐까 생각됩니다.

공부를 해보시면 아시겠지만 책의 범위는 생각보다 많고 외워야 할 것도 산더미라고 느끼실 겁니다.

그런데 핵심은 시험이 어렵지 않다는 것입니다.

시험이 정말 쉽게 나와서 허탈할 정도였습니다.

제가 2달 정도 준비를 했는데, 이걸 도대체 2주만에 합격한 사람들은 도대체 뭐지?! 라는 생각이 들었습니다.

그러나 시험을 본 뒤에는 이해했습니다. 충분히 그럴 수 있다고. 시험이 너~~~무 쉬워서 허탈할정도로 문제를 20분만에 다 풀고 쉬고 있었습니다.

아리송한 문제는 단답식 하나 객관식 하나 정도일 뿐, 모두 기출과 비슷한 변형으로 나왔습니다.

그러니 제가 위에서 말씀드린 점들을 꼭 숙지하시어, 시험공부를 준비할 때에 효율적으로 그리고 효과적으로 준비하시길 바랍니다.

읽어주셔서 감사합니다.

[ADSP 벼락치기] 1과목 기출복원[13~15회]

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자격증 시험을 단기간에 합격할 수 있는 가장 좋은 방법은 기출을 풀어보는 것이라고 생각합니다.

정답을 알려드리기 보단 정답을 직접 찾아보면서 공부하는 것이 더 오래 기억에 남기 때문에 정답은 따로 기재하지 않았습니다. 다만 정답을 유추할 수 있는 내용이 담긴 포스트의 링크를 달아놓았으니 참조해서 공부하시면 많은 도움이 될 것 같습니다.

몇몇 답이 기재된 문제들은 자주 나오는 문제 유형은 아니니 한 번 보고 넘어가시면 될 것 같습니다.

13회 기출

1. 다음 중 그 자체로의 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실인 데이터를 가공*처리하여 얻을 수 없는 것은?

① 지혜[Wisdom]

② 정보[Information]

③ 기호[Sign]

④ 지식[Knowledge]

2020/06/14 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 데이터의 이해

2. 빅데이터 활용의 기본테크닉에 대한 설명으로 옳은 것은?

① 연관분석 – 콜라를 산 사람은 과자를 살 것이다.

② 유형 분석 – 고객의 만족도는 충성도에 어떤 영향을 미치는가?

③ 회귀 분석 – 기존 시청기록을 바탕으로 시청자가 보유한 영화 중에 어떤 것을 가장 보고 싶어할까?

④ 유전자 알고리즘 – 고객들 간 관계망은 어떻게 구성되어 있나?

2020/06/16 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 빅데이터의 활용

3. 빅데이터 시대 위기 요인 중 사생활 침해 문제를 해결하기 위한 통제 방안으로 가장 적절한 것은?

① 알고리즘에 대한 접근을 허용해 부당함을 반증할 방법을 명시해 공개할 것을 주문

② 개인정보 제공자가 허락하는 동의제 도입

③ 개인정보를 사용하는 사람이 직접 책임지는 책임제 도입

④ 정보 사용자에게 수집된 내용을 공개하고 접은하는 권리 부여

2020/06/17 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 빅데이터 시대의 위기요인과 전략적 통찰의 필요성

4. 다음 중 빅데이터의 수집, 구축, 분석의 최종 목적으로 가장 적절한 것은?

① 새로운 통찰과 가치를 창출

② 데이터 중심 조직 구성

③ 초고속 데이터처리기술 개발

④ 데이터 관리비용 절감

2020/06/17 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 빅데이터 시대의 위기요인과 전략적 통찰의 필요성

5. 다음 중 빅데이터에 대한 정의를 설명한 것으로 가장 부적절한 것은?

① 대규모 데이터에서 저비용으로 가치를 추출, 초고속으로 수집 및 분석하기 위한 아키텍처이다.

② 용량은 방대하지만 구조가 단순한 데이터세트의 집합이다.

③ 일반적인 데이터베이스 소프트웨어로 저장, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모를 빅데이터라 정의한다.

④ 데이터의 양, 수집, 처리 속도가 급격히 증가하면서 나타난 현상이다.

2020/06/20 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 데이터베이스의 정의와 특징

6. 다음의 용어와 설명의 연결이 가장 부적절한 것은?

① Analytics – 의사결정을 위한 통계적이고 수학적인 분석에 초점을 둔 기법

② BI[Business Intelligence] – 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위한 리포트 중심의 도구

③ OLTP – 다차원의 데이터를 대화식으로 분석하기 위한 소프트웨어

④ Data Mining – 대용량 데이터로부터 의미있는 관계, 규칙, 패턴을 찾는 과정

2020/06/22 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 기업의 데이터 베이스

7. 다음 중 사회기반 구조로서의 데이터베이스에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?

① 물류, 무역, 조세 등 사회간접자본 차원에서 정보망을 통해 유통, 이용된 정보가 데이터베이스로 구축

② 지리, 교통 부문에서 데이터베이스가 보다 고도화되어 데이터베이스를 구축

③ 인터넷의 보편화로 데이터베이스가 사회 전반의 인프라 자리매김

④ 의료, 교육, 행정 부문에서는 데이터베이스 구축과 활용이 활성화되지 못함

8. 최근에 Deep Learning에 대한 관심이 전 세계적으로 높아지고 있다. 딥러닝을 활용하기 위해 오픈소스가 개발되어 제공되고 있다. 다음 중 이와 가장 관련이 없는 것은?

① Caffe

② Tensorflow

③ Anaconda

④ Theano

잘 나오는 문제 유형은 아니지만 알아두면 좋을 것 같아 따로 포스팅해두었습니다. 참고하시면 좋을 것 같네요.

# Anaconda

더보기 Python기반의 데이터 분석에 필요한 오픈소스를 모아놓은 개발 플랫폼

2020/06/25 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목 심화] Deep Learning 오픈소스

9. 별도로 정제되지 않은 자연스러운 상태의 아주 큰 데이터 세트인 [ ]을/를 기업들이 구현하는 것은 2017년 새롭게 등장한 트랜드가 아니다. 그러나 2017년은 이를 적절히 관리해 운영하는 첫해가 될 전망이다.

데이터 레이크[Data Lake]

더보기 #데이터 레이크 수많은 정보 속에서 의미있는 내용을 찾기 위해 방식에 상관없이 데이터를 저장하는 시스템 대용량의 정형 및 비정형 데이터를 저장할 뿐만 아니라 접근도 쉽게 할 수 있는 대교모의 저장소를 의미 Apache Hadoop, Teradata Integrated Big data Platform 1700 등과 같은 플랫폼으로 구성된 솔루션을 제공하고 있다.

10. 형태와 형식이 정해져 있지 않고 언어 또는 문자 등의 비정형데이터로 기술되는 데이터는?

2020/06/14 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 데이터의 이해

14회 기출

10문제 중 2문제를 올리지 않았는데 제가 생각하기에 중요하지 않거나 애매한 문제인 것 같아 올리지 않았습니다.

ADsP 기출문제는 전부 복원 문제로 구성되다보니 간혹 이상해보이는 문제가 있는 것 같습니다.

이 2 문제를 보지않으셔도 합격하지는데 아무문제 없을 거라 생각됩니다!

1. 다음 중 감성 분석[Sentimental Analysis]에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?

① 특정 주제에 대한 사용자의 긍정*부정 의견을 분석한다.

② 주로 온라인 쇼핑몰에서 사용자의 상품평에 대한 분석이 대표적 사례이다.

③ 사용자간의 소셜 관계를 알아내고자 할 때 이용한다.

④ 사용자가 사용한 문장이나 단어가 분석 대상이 된다.

2020/06/16 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 빅데이터의 활용

2. 다음 중 글로벌 기업의 빅데이터 활용사례로 그 연결이 부적절한 것은?

① 구글 – 실시간 자동 번영시스템을 통한 의사소통의 불편해소

② 가쿠텐 – 이용자의 콘텐츠 기호를 파악해 새로운 영화를 추천해주는 Cinematch 시스템 운영

③ 월마트 – 소셜 미디어를 통해 고객 소비패턴을 분석하는 월마트랩[Wallmart Labs] 운영

④ 자라 – 일일 판매량을 실시간 데이터 분석으로 상품 수요를 예측

2020/06/16 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 빅데이터의 활용

3. 다음 중 빅데이터 시대에 발생할 수 있는 위기 요인으로 가장 부적절한 것은?

① 재산권 침해

② 데이터 오용

③ 책임원칙 훼손

④ 사생활 침해

2020/06/17 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 빅데이터 시대의 위기요인과 전략적 통찰의 필요성

4. 다음 중 데이터 사이언티스트의 필요 역량으로 가장 부적절한 것은?

① 설득력있는 스토리텔링

② 통찰력있는 분석

③ 네트워크 최적화

④ 다분야 간 협력을 위한 커뮤니케이션

2020/06/18 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 데이터 사이언스 & 데이터 사이언티스트

5. 다음 중 개인정보 비식별화 기법을 설명한 것으로 가장 부적절한 것은?

① 총계처리 – 데이터의 총합 값을 보임으로써 개별 데이터의 값을 보이지 않도록 함

② 데이터 마스킹 – 개인 식별에 중요한 데이터 값을 삭제

③ 가명처리 – 개인 식별에 중요한 데이터를 식별할 수 없는 다른 값으로 변경

④ 범주화 – 데이터의 값을 범주의 값으로 변환해 값을 감춤

2020/06/19 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 개인정보 비식별 기술

6. 다음 중 Deep Learning과 가장 관련 없는 분석 기법은?

① LSTM[Long Short-Term Memory]

② Autoencoder

③ K-NN[K Nearest Neighborhood]

④ RNN[Recurrent Neural Network]

ADsP에선 Deep Learning에 대해 따로 배우진 않지만 뒷 단원에서 기본적인 머신러닝에 대해서 배우게 됩니다.

참고로, Deep Learning은 Machine Learning의 하위 개념으로 Machine Learning보다 좀 더 발전된 기술로 생각하면 되겠습니다.

Deep Learning도 빅데이터 분석에 있어서 중요하니 나중에 따로 포스팅해서 올리도록 하겠습니다.

2020/06/26 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목 심화] Deep Learning 응용 알고리즘

7.[ ]는 데이터의 가공 및 상관관계 간 이해를 통해 패턴을 인식하고 그 의미를 부여한 것이며, 지식을 도출하기 위한 재료가 된다.

2020/06/14 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 데이터의 이해

8. 기업의 의사결정 과정을 지원하기 위한 주제 중심적으로 통합적이며 시간성을 가지는 비휘발성 데이터의 집합을 [ ]라고 한다.

데이터 웨어하우스

중요한 개념이지만 다음 단원에서 자세히 다룰 내용입니다. 지금은 가볍게 보고 넘기셔도 될 것 같습니다.

15회 기출

1. 데이터는 그 형태에 따라 정성데이터와 정량데이터로 구분된다. 다음 중 정성 데이터에 속하는 것은?

① 풍향

② 기상특보

③ 습도

④ 1시간 강수량

2020/06/14 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 데이터의 이해

2. 다음 중 암묵지와 형식지의 상호작용과 가장 관련이 없는 것은?

① 공통화

② 내면화

③ 연결화

④ 추상화

2020/06/14 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 데이터의 이해

3. 다음 중 Knowledge에 대한 예시로 가장 적절한 것은?

① A사이트보다 B사이트가 다른 물건도 비싸게 팔 것이다.

② B사이트보다 가격이 상대적으로 저렴한 A사이트에서 USB를 사야겠다.

③ A사이트의 USB판매가격이 B사이트보다 더 싸다.

④ A사이트는 10,000원에 B사이트는 15,000원에 USB를 팔고 있다.

2020/06/14 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 데이터의 이해

4. 다음 중 데이터에 관한 구조화된 데이터로서 다른 데이터를 설명해주는 데이터로 정의되는 것은?

① 데이터모델

② 메타데이터

③ 백업데이터

④ 데이터마트

2020/06/14 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 데이터의 이해

5. 다음 중 빅데이터가 만들어 내는 변화로 가장 부적절한 것은?

① 사전처리에서 사후처리 시대로의 변화

② 대면조사에서 표본조사로의 변화

③ 데이터의 질보다 양의 중요도 증가

④ 인과관게에서 상관관계의 중요도 증가

2020/06/15 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 빅데이터의 등장 및 가치

6. 데이터 사이언스의 영역은 분석적 영역, 비지니스 컨설팅 영역, 데이터 처리와 관련된 IT영역이 있는데 보기 중 다른 영역에 속하는 것은?

① 데이터 시각화

② 데이터 웨어하우스

③ 프로그래밍

④ 데이터 엔지니어링

2020/06/18 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 데이터 사이언스 & 데이터 사이언티스트

7. 다음 중 주요 데이터 분석 기술에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?

① OLAP – 다차원의 데이터를 대화식으로 분석하기 위한 기술

② Business Intelligence – 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위한 리포트 중심의 도구

③ Business Analytics – 의사결정을 위한 통계적이고 수학적인 분석에 초점을 둔 기법

④ Deep Learning – 대용량 데이터에서 의미있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 기술

2020/06/22 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 기업의 데이터 베이스

8. SQL은 다양한 집계함수를 제공하는데, 집계함수 중 어떠한 데이터 타입에도 사용이 가능한 것은?

① AVG

② COUNT

③ SUM

④ STDDEV

2020/06/23 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] SQL[Structured Query Language]

9. 데이터 사잉언티스트가 갖춰야할 역량은 빅데이터의 처리 및 분석에 필요한 이론적 지식과 기술적 숙련에 관련된 능력인 [ 가 ]skill과 데이터 속에 숨겨진 가치를 발견하고 새로운 발전 기회를 만들어내기 위한 능력인 [ 나 ]skill로 나누어진다.

2020/06/18 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] 데이터 사이언스 & 데이터 사이언티스트

10. 고객테이블[CUSTOMERS]로부터 나이[AGE]가 20~30대인 고객정보[NAME,GENDER,SALARY]를 추출하기 위해 아래와 같은 SQL문을 작성했다.

SELECT NAME, GENDER, SALARY FROM CUSTOMERS WHERE AGE [ ] 20 AND 39

2020/06/23 – [빅데이터[ADsP]] – [ADsP 1과목] SQL[Structured Query Language]

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