- 일자
2021년 5월 22일
- 시험장소
광장중학교
- 난이도
(체감) 중
- 문제 유형
- 활용 서적
ADsP 데이터 분석 준전문가(2021) - 교보문고
합격을 위한 완벽 요약집 | 본 도서는 한국데이터베이스진흥원에서 실시하고 있는 『데이터 분석 전문가(ADP)』 자격증과 『데이터 분석 준전문가(ADsP)』 자격증을 준비하는 수험생들을 위한 도
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SQLD 공부하면서 제대로 된 문제집이 아니라 매우 실망한 기억이 있어서, 다른 분들이 평가를 살펴보며 책을 선정했다.
다행스럽게도, 만족스러운 책이다. 대비 문제도 많고, 이전 모의고사도 수록되어 있어 한 번에 공부할 수 있어 좋았다.
* 활용 서적에 대한 평가: ★★★★☆
- 준비 키워드
1) 데이터 이해 & 데이터분석 기획
- 비즈니스 모델 캔버스: 규제&감사 / 업무 / 제품 / 고객 / 지원 인프라
- 순차분석
- 데이터 익명화 방법
- 분석 준비도(6): 분석 업무 파악 / 인력 및 조직 / 분석 기법 / 분석 데이터 / 분석 문화 / IT 인프라
분석 성숙도: CMMI 모델 / 비즈니스 / 조직, 역량 / IT
- 분석 유즈케이스: 풀어야 할 문제에 대한 상세한 설명 및 해당 문제를 해결했을 때 발생하는 효과를 명시함으로써 향후 데이터 분석 문제로의 전환 및 적합성 평가에 활용하도록 하는 것
- 의사결정나무 알고리즘 종류
- 분석 거버넌스 체계 구성 요소: 조직, 프로세스, 시스템, 데이터, HR(Human Resource)
데이터 거버넌스 구성 요소: 원칙, 조직, 프로세스
데이터 분석 방법론 구성 요소: 절차, 방법, 도구와 기법
- 분석 조직 구조 종류
- 디자인 사고: 상향식 접근 방식의 발산 단계 + 하향식 접근 방식의 수렴 단계
- 분석 과제 관리 프로세스 == 과제 발굴 + 과제 수행
(1) 분석 Idea 발굴
(2) 과제화
(3) 풀(Pool)로 관리
(4) 팀 구성
(5) 분석 과제 실행
(6) 분석 과제 결과 공유/개선
- 분석 마스터 플랜 수립시 적용 범위&방식에 대한 고려사항
* 업무 내재화 적용 수준
* 분석 data 적용 수준
* 기술 적용 수준
- ISP란?
- 데이터 처리 문제 종류
* 범주 불균형 문제(예측 실패 비용이 커지는 것)
* Gradient Vanishing(은닉층의 개수가 많아져서 생기는 문제)
* 포화 문제(가중치의 값이 커지는 것)
- 프레이밍 효과
- 데이터 거버넌스: 마스터 데이터 / 메타 데이터 / 데이터 사전 구축
- 빅데이터 변화
* 사전 -> 사후
* 표본 -> 전수
* 인과 -> 상관
* 질 -> 양
- 데이터 분석 방법론
* CRISP-DM 방법론
* KDD 방법론
* SEMMA 방법론
2) 데이터 분석
- 타입이 다른 벡터 연산 결과 확인
- 길이가 다른 벡터 연산 결과 확인
- is.na() 연산 결과 확인
- rbind() / cbind() 연산 결과 확인
- as.vector() 연산: 열방향으로 1열부터 차례로 원소를 나열하는 벡터 생성
- reshape 패키지는 melt(). cast() 를 이용하여 data를 재구성할 수 있다.
- 표준편차 구하는 방법
- Inner Join 방법
- apply(): 두번째 인자가 1이면 행, 2이면 열의 자료를 사용
- nchar(): 문자열 길이 반환
- 패키지 설치 방법, Import 방법
- sqldf() 패키지 정보 확인
- plyr: apply 함수에 기반해 data와 출력 변수를 동시에 배열로 치환하여 처리하는 패키지(반복문 없이 빠르게 처리)
(split - apply - combine)
- 느낀점
시험 직후에 후기를 써야 했으나, 다른 일로 미루다가 이제서야 작성!
사실 ADsP는 빅데이터 분석기사를 준비하며 겹치는 개념이 많다고 들어 부랴부랴 준비했다. 접수 마감 기한쯤에 접수를 해서 자리도 별로 없어서 먼 곳을 가야 했다ㅠㅠ
R 프로그래밍은 자주 하지 않고, 개념만 조금 알고 있어서 인터넷 강의를 들으며 공부했고, 코딩은 익숙하기 때문에 오히려 시간을 투자 많이 안해도 괜찮은 점수가 나왔다(사전에 모의고사를 풀 때). 문제는 1, 2과목에서 과락이 나오면 안된다는 부담감으로 상세하게 외우고, 헷갈릴만한 파트는 스스로 문제를 만들어보며 해결! 위의 키워드는 문제 중 헷갈리는 개념을 주로 서술한 것이다.
비전공자가 준비해도 1달이면 충분히 딸 수 있을 자격증이라 생각하고, 기본적인 데이터 분석의 틀을 알고 싶다면 관심을 가지고 준비하면 좋을 것 같다. 다만, 실제로 '데이터 분석을 해보겠어!'라는 것에 도움이 될 지는 잘 모르겠다. ADsP는 실기가 없으므로
- 추천 준비 기한: 비전공자(1달), 전공자(2주)
- 한줄평: 데이터 분석 이론에 대한 자격증, 현업에서는 글쎄..?
- 관련 프로그래밍: R
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