[빅데이터기사3회] 빅데이터기사 3회 객관식 답 70문제 복원

[빅데이터기사3회] 빅데이터기사 3회 객관식 답 70문제 복원

 

후기

- 전반적으로 3단원이 매우 어려웠습니다.
- adsp와 adp를 기준으로 보았을 때 3안원은 어려웠지만 나머지는 공부를 하지 않아도 절반정도는 맞출 수 있는 수준이였습니다.(adsp 자격증 이 있다면)
- adsp 보다 부담은 덜 한 것이 주관식이 없다는 것이며, adp는 70점이 컷이기 때문에 60점 컷이라고 한다면 절반만 아는 것 풀고 나머지는 잘 찍었을 경우 합격할 가능성이 있다는 것으로 보아 빅데이터기사가 그래도 adp나 adsp보다는 쉽지 않았나 합니다.
- 다만 열심히 공부해도 점수가 잘 나오지 않을수밖에 없는 것이 3회밖에 되지 않았으며, 1회는 코로나로 인하여 취소됐기 때문에 이번이 2회인 시험입니다. 그래서 난이도가 계속 조정이 되고 있는 시점이고 어떠한 문제집이 괜찮은지에 대한 데이터도 없을 뿐더러 문제집 또한 대충 adsp를 기반으로 만들었기 때문에 용어가 시험문제와 다르다는 차이가 있어 공부해도 잘 나오지 않는 시험이라고 할 수 있습니다.

총평

- 일단 adsp 부터 공부하라고 전해드립니다. 빅데이터기사는 열심히 공부해도 잘 나오지 않으며 공부를 하지 않아도 잘 나오는 시험입니다. (adsp 자격증 소유자에 한하여) 그러므로 취업을 고려하시는 분들께서는 adsp부터 따고 그 다음 빅데이터 기사에 도전하시는 것을 권해드립니다. 

답

 

1. 분석문제정의 vs 프로젝트 기획 vs 도메인 ?
- 분석 문제정의


2. 익명화 vs 최대한 개인정보보호?
- 익명화
> 개인정보보호법 3조 7항 확인 가능


3. 최신 인공지능 vs 기존 인공지능
->  기존 인공지능은 사람이 하나하나 지정함


4. 하둡 - Hbase vs Pig?
-> Pig

5. 카산드라, 비정규데이터 ?
- NoSQL

6. 데이터 사이언티스트 vs 데이터 전문가 차이x?
- 데이터 자동화
-> 차이는 비지니스 관점임

7. EU, 개인정보보호?
- GDPR

8. 비식별 조치 방법 마스킹vs 값대체?
- 값 대체

9. 빅데이터 분석 절차
-> 기획 준비 분석 구현 평가전개

10. 데이터 수집, 분석주기 필요 x?
- 필요함

11. ETL 개념
-?

12. 민감정보 x?
-> 취미

13. 데이터 전처리
->?

14. 3V 개념
- 바리에이션

15. 데이터웨어하우스 특성
- ?

16 비지니스 효과X
-> 재택근무X

17. 아파치 하둡을 관리하는 워크플로우
- OOZIZE




18  군집 추출


19 표본평균 분산 모평균 분산 n값(정보 양 어쩌고 나온)

20 로지스틱 회귀분석
-?

21 이산형에 쓸 수 없는 거
- F 검정

22 신경망 계산
-19


23 과적합 처리법 잘못된것
- 웨이트 합 1

24 커널
- ?

25 활성함수
- ?
- 활성함수 선형이면 의미x

26 프리드먼 검정
- 4개

27 박스콕스변환
=?

​



28 우측꼬리 그래프
- 왜도 >0,  평균 최빈값<중앙값<평균값 양수


29 전수조사
- 우주선

30 주성분분석
- 음수미포함 행렬분해

31 박스콕스 변환
- 파생변수(?)

32 불균형데이터
- 1번 답
- 2번: 데이터 양많은 카테고리만 정확도가 높아져 검증애매

33 차원축소 요인분석
- 비슷한것 없애기

34 상관계수 기본개념
- 4번  -1이면 음의 상관관계

35 왜도 모양
- 우꼬리-> 왜도>0, 평균 > 중앙값 > 최빈값

36 E(aX+bY) Var(aX+bY)
-> 6,2

37 중심극한정리
- 1번 표본평균의 분산은 n 관계없이 모평균 분산을 따름 x

38 점추정
-  편이성 x
-  불편성, 효율성, 일치성, 충분성

39 유의 수준의 개념
- 1종오류 개념
- 귀무가설이 참인데 대립가설 선택

​40 중심극한
- 왜도X


41 집락추출

42 로지스틱 회귀분석
- 종속변수 정규분포

43. 지니vs카이vs F
-> F

44. 신경망 활성함수의 출력물
- 19

45. RNN-CNN-CNN+RNN-강화학습

46. 초매개변수와 일반매개변수
-?
47. 비모수검정
- 부호검정

48. 가중치를 이용
- 부스팅

49. 마이데이터

50. 평균, 최빈값, 중앙값, 범위
- 범위

51. MAPE수식
- 분모있는 것 답

52. 카이제곱 수식
- ?

53. 경사하강법
- Adaboost X

54. 과대적합 해소방법 X
- 가중치 합1X

55. AUC 설명
- 기준선 X

56. 소프트맥스 함수
- 분산 1 X

57. 시계열
- 자기상관

58. 시계열 성분
-  규칙 X

59. ARIMA 개념
- p, d, q

60. 커널
- ?

61.버블차트

62. 선형과 로지스틱 회귀분석
- ?

63. k-폴드 VS 홀드아웃
- 홀드아웃

64. 연관분석모델 지지도 신뢰도
- 지지도 1/3, 신뢰도 2/3

65. 데이터 시각화
- ?
66. PCA
- 0.956

67. 스펙티비티, 프레시젼, 리콜, 어큐러시
- ?