ADsP10 ADsP 38회 합격 후기 8월에 시험 보고 9월에 합격했지만 11월에 적는 ADsP 합격 후기 너무 바빴다고 ㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠ 일단 합격 점수,,ㅎ... 기출 풀 때는 데이터 이해와 분석 기획이 쉽길래 조금 내려놓고 '데이터 분석'만 엄청 봤더니 저런 점수가 나왔다...ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 공부한 방법은.... 그냥 냅다 열심히 책 돌려보기 그냥 몇 번을 읽었다. 계속 읽고 계속 문제 풀고 오답노트하고 열심히 양치기할 수 밖에 없더라 외우고 또 외우고 하는게 최고 인듯 이전에 시험봐서 합격한 친구가 있었는데, 그 친구는 원래 관계자(?) 여서 개념책만 훑어봤다고 하는데 네 나는 비전공자입니다. 그러니까 더더욱 노력할 수 밖에 없었다. 심지어 시험 접수 늦게해서 차타고 40분 거리를 가서 시험을 봐야했기에 무조건 합격하겠다.. 2023. 11. 15. ADsP 3과목 데이터분석 정리(2) - 일반화의 가능성 : 같은 모집단 내 다른 데이터에 적용할 때도 안정적인 결과를 제공하는 것을 의미. 데이터를 확장하여 적용할 수 있는지에 대한 평가 기준 - 효율성 : 분류분석 모형이 얼마나 효과적으로 구축되었는지를 평가하는 것. 적은 입력 변수를 필요로 할수록 효율성이 높다 - 예측과 분류의 정확성 : 구축된 모형의 정확성 측면에서 평가하는 것으로 안정적이고 효율적인 모형을 구축하였다하더라도 실제 문제에 적용했을 때 정확하지 못한 결과만을 양산한다면 그 모형은 의미를 가질 수 없다. - training, validation, test dataset으로 나누어 모형의 성과를 검증 - 과적합(Overfitting)문제를 해결하고 잘못된 가설을 가정하게 되는 제 2종 오류의 발생을 방지할 수 있음. 학습.. 2023. 8. 19. ADsP 3과목 데이터분석 정리 (1) - 최댓값 : Q3 + 1.5(Q3-Q1), 최솟값: Q1 - 1.5(Q3-Q1) - 사분위수 범위 = Q3 - Q1 - IQR 의 크기가 클수록 분산이 크다 - ESD 알고리즘은 평균으로부터 3*표준편차만큼 떨어져 있는 값들을 이상값으로 판단한다. - 확률적 추출 > 단순무작위추출 : 제비뽑기 > 계층 추출 : 일정간격으로 다음 표본 선택 > 층화추출 : 성격에 따라 몇 개의 집단 또는 층으로 나누고, 각 집단 내에서 원하는 크기의 표본을 무작위로 추출 > 군집추출 : 특성에 따라 여러개의 집단(cluster)으로 나눈다. 이들 집단 중 몇 개를 선택한 후, 선택된 집단 내에서 필요한 만큼의 표본을 임의로 선택 - 척도 : 측정을 위해 부여한 숫자들 간의 관계를 의미 > 명목척도 : 단순히 측정 대상의.. 2023. 8. 18. ADsP 2과목 데이터 분석 기획 정리 당면한 분석 주제의 해결 (과제단위) 지속적 분석 문화 내재화 (마스터플랜 단위) Speed & Test Accuracy & Deploy Quick-Win Long Term View Problem Solving Problem Definition - Data Size : 분석하고자 하는 데이터 양을 고려한 관리방안 수립이 필요 - Data complexity : 초기 데이터의 확보와 통합 외에도 해당 데이터에 잘 적용할 수 있는 분석 모델의 선정 등에 대한 사전 고려가 필요하다. - Speed : 분석결과가 도출되었을 때 이를 활용하는 시나리오 측면에서의 속도를 고려해야함 - Analytic Complexity : 정확도와 복잡도는 트레이드 오프관계. 모델이 복잡할 수록 정확도는 올라가지만 해석이 어려워짐.. 2023. 8. 18. 이전 1 2 3 다음
