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[ADSP 30회] 전공자 ADSP 30회 객관식 주관식 답 복원
친구한테 들은 문제를 정리해서 올려보았습니다. 현업에서 일하고 있으므로 아마 90%는 맞지 않을까 생각합니다. 간접적으로 푼 것이기에 완벽하지는 않지만 전공자가 풀어본 답은 다음과 같습니다. 혹시 제가 작성한 답이 아니거나 제가 미쳐 작성하지 못한 답은 답글로 남겨주시면 감사하겠습니다.
해설
전공자가 푼 정답 30개 정도 복원했습니다. 60점 이상이면 합격이니 제가 작성한 것 30개가 있다면 합격이실 것 같습니다.
마지막 문제가 듣기로는 Machine Learning 인지 Deep Learning인지 논란이 많던데요.
문제가 새로운 데이터를 넣어서 실시간으로 다시 학습해서 사용한다고? 들었습니다.
모델만 가져와서 사용한다고 했다면 Transfer Learning이고요. 음..
제대로 문제를 본 것이 아니라 틀릴 순 있지만 전공자 입장에서는 Online Learning 입니다.
아닐 순 있지만, 현업에서는 그렇게 부르고 사용하고 있습니다.
Machine Learning이나 Deep learning 정의를 저런식으로 하지는 않습니다.(직접 문제를 본 것이 아니라 100% 확신은 아닙니다)
후기
현업에 적용하고 있기에 매번 공부를 하고 있는데요. 후기와 문제들을 들어보니 이번 ADSP 가 가장 어려웠던 것 같습니다. 전공자인 저도 모르는 문제들이 많이 보였어요. 아마 adsp가 물 시험이라는 소문으로 인하여 난이도를 조금씩 올리고 있는 것 같습니다. 단순히 문제은행으로는 이제 힘들것 같습니다.
정답
1단원 :DATA | |
1 | 비정형 정형 |
2 | 정형화 데이터 |
3 | 단순화 |
4 | 천재적 |
5 | unchanged |
6 | 가치창출 |
7 | 분석을 통해 가치 창출 |
8 | 주관 : information |
9 | 주관:crm |
2단원 : 분석 과제 | |
10 | method |
11 | 데이터 중요성 |
12 | accuracy&deploy |
13 | 거버넌스 체계 : 분석, 진단 |
14 | 주관:마스터 데이터, 메타 데이터, 데이터 사전 |
15 | 주관 : 시급성 |
3단원 : 데이터 마이닝 | |
16 | 시계열 : 안정성 시계열 |
17 | 데이터 정규성 : durvbin waston |
18 | 민코우스키 : m 있는 것 |
19 | k평균 : 초기값 |
20 | stdent : income 통계적 유의 |
21 | 독립성, 등분산성, 정규성 |
22 | 구간 = 이산형 |
23 | som : 경쟁층 |
24 | 1종오류 : h0사실, 아니라고 판정 |
25 | 그래프 해석 : 중앙값 , 평균 선택 |
26 | 주관 : 4개 |
27 | 주관: 앙상블 |
28 | 주관:25% |
29 | 주관: 포와송 분포 |
30 | 주관:0.8 |
31 | online learning |
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