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빅데이터 분석기사 37

[빅데이터분석기사/실기] 제1유형. 판다스 실습 - 문자열

제1유형에서 문자열을 다루는 다양한 방법들을 담고 있으며,문자열 변경, 나누기, 찾기, 길이 구하기, 대/소문자 변경, 공백제거, 추출에 대해 알아 봅시다!ㅎ 문1. 일부 문자 값 변경, replace( ) 함수# 일부 문자 변경 (시리즈 사용O, 데이터프레임 사용X / 숫자 변경 불가)df['A'] = df['A'].str.replace('스무디', '에이드') 문2. 문자 나누기, split( ) 함수print( df['A'].str.split() ) # 띄어쓰기 기준으로 단어 나누기print( df['A'].str.split().str[0] ) # 첫번째 값만 추출print( df['C'].str.split('/') ) # 특수문자 기준으로 단어 나누기 0 [블루베리, 에이드]..

[빅데이터분석기사/실기] 제1유형. 판다스 실습 - 날짜 변환

제1유형의 날짜를 변환하는 실습 내용입니다.날짜 및 시각 형식 변환, 날짜 계산, 기간 계산 등 날짜에 관한 다양한 유형들이 있습니다. 문1-1. Date1 형식 변환 (2024-02-17)print(df['Date1'])df['Date1'] = pd.to_datetime(df['Date1'])print(df['Date1'])0 2024-02-171 2024-02-182 2024-02-19Name: Date1, dtype: object0 2024-02-171 2024-02-182 2024-02-19Name: Date1, dtype: datetime64[ns] 문1-2. Date2 형식 변환 (2024:02:17)print(df['Date2'])df['Date2'] =..

[빅데이터분석기사/실기] 제1유형. 판다스 실습 - 조건필터, 결측치 처리, 통계분석, 데이터 개수확인

제1유형의 기초 학습에 이어,이번에는 실제 문제 유형을 풀어보는 실습에 대한 내용입니다.응용력이 중요하기 때문에, 다양한 문제를 많이 풀어보는 것이 합격하는데 가장 큰 도움이 되는 것 같습니다! 문1. 가격이 4500원 이하인 콜롬비아 커피는?a = df['원두'] == '콜롬비아'b = df['가격'] 4500df[a & b] 문2. 결측값 확인 및 컬럼별 결측치 개수는?print( df.isnull() ) # 결측치 확인print( df.isnull().sum() ) # 결측치 개수 메뉴 가격 할인율 칼로리 원두 이벤트가0 False False False False False False1 False False False False T..

[빅데이터분석기사/실기] 제1유형. 판다스 기초 - 데이터 불러오기/추가/삭제/정렬, 인덱싱/슬라이싱

빅데이터분석기사 실기 문제는 3가지 유형이 있습니다. 먼저, 제1유형은 데이터 전처리에 대한 문제이며, 총 3문제가 출제됩니다.주어진 데이터셋에 대해 결측치 처리, 이상치 제거, 컬럼 생성, 데이터 통합 등에 대한 문제가 출제되며,코드 제출이 아닌 결과 데이터 제출이므로 작업의 정확성이 중요합니다.대부분 pandas 라이브러리를 사용하여 처리하게 됩니다. 기초부터 탄탄히 공부해 볼까요?구분문항 수답안 제출점수제1유형3문항전처리 결과 제출30점제2유형1문항CSV 코드 제출40점제3유형2문항답안 제출30점합계6문항-100점 1. 판다스/데이터 불러오기import pandas as pd # 판다스 불러오기 data = { "메뉴": ['김밥', '라면', '떡볶이', '튀김', '순대'], "..

[빅데이터분석기사/실기] 0. 파이썬 기초

[빅데이터분석기사] 필기 합격하신 모든 분들 축하드립니다!이제 실기시험을 준비해야 하는데, 실기는 파이썬 or R을 선택해서 시험을 봅니다.저는 요즘 실무에서 많이 사용하고 있어 활용도가 높은 '파이썬'으로 선택했습니다. 파이썬 실행 방법, 기본적인 문법 등 파이썬 기초에 대해 알아보겠습니다.🤓 ■ 파이썬 실행 방법먼저, 파이썬을 실행하기 위해서는 파이썬 프로그램이 필요한데,저는 무료로 설치 과정 없이 이용할 수 있는 '구글 코랩'을 통해서 이용하고 있습니다.구글 코랩에 접속해서 로그인만 하면 준비 완료입니다!https://colab.research.google.com 파이썬 프로그램(+비주얼 스튜디오)을 설치해서 이용하는 방법은 아래 글에 자세하게 나와 있습니다. [혼공학습단 파이썬] #1-1. ..

[빅데이터분석기사/필기기출] 8회 기출문제(24년 4월)

[1과목. 빅데이터 분석기획]문1. 빅데이터의 특징 5V에 대한 설명은?☞ Variety 유형 ☞ Volume 규모☞ Velocity 속도☞ Value 가치☞ Veracity 품질 문2. 빅데이터 분석 방법론의 데이터 분석 단계에서 수행하는 작업은?☞ 분석용 데이터 준비☞ 텍스트/탐색적 분석☞ 모델링☞ 모델 평가 및 검증 문3. 수집한 데이터를 저장/처리하고 분석할 수 있도록 포괄적으로 지원하는 것은?☞ 빅데이터 플랫폼 문4. 가역/불가역 데이터에 대한 설명은?☞ 가역 데이터는 원본 데이터가 변경되는 경우, 변경사항을 반영할 수 있음☞ 가역 데이터는 생산된 데이터의 원본으로 환원이 가능한 데이터임☞ 불가역 데이터는 생산된 데이터의 원본으로 환원이 불가능한 데이터임(오답: 불가역 데이터는 원본 데이터가 변..

[빅데이터분석기사/실기] 실기 개요 및 시험 환경 체험

빅데이터분석기사 실기 개요시험일정- 연 2회 (보통 6월, 11월)시험시간- 180분 (3시간)시험환경- CBT, 크롬언어선택- 파이썬 or R제약사항 - 코드 라인별 실행, 그래프(시각화) 기능, 단축키, 자동완성 기능 미제공- 코드 실행 시간 1분 내로 제한 (초과 시, 강제 실행 취소)- 패키지 추가 설치 불가 (제공된 패키지만 이용가능) 합격기준60점 이상 (과락 없음)시험과목제1유형 : 30점 (3문항), 데이터 전처리 결과 제출제2유형 : 40점 (1문항), csv 파일로 코드 제출제3유형 : 30점 (2문항), 답안 제출자격조건 필기시험 면제기간은 필기합격자 발표일로부터 2년   실기시험 응시 환경 체험체험환경https://dataq.goorm.io/exam/3/체험하기/quiz/1시험화면 ..

[빅데이터분석기사/필기기출] 4회 기출문제(22년 4월)

[1과목. 빅데이터 분석기획]문1. HDFS에 대한 설명은?☞ GFS 기반으로 만듬 문2. 인공지능학습에 대한 설명은? ☞ 지도학습은 데이터의 정답지가 주어진 상태로 학습하는 것 ☞ 강화학습은 특정 조건에서 최적의 행동을 선택하도록 하는 학습방법임 ☞ 강인공지능은 인간의 지성을 컴퓨터 정보처리능력으로 구현한 시스템(오답: 훌륭한 알고리즘을 보유했다면 학습을 생략해도 됨)  문3. 분산 파일 시스템에 대한 설명은? ☞ 여러 컴퓨터를 하나의 서버 환경처럼 연결하여 데이터를 저장, 처리하는 시스템 문4. 분석 로드맵을 수립할 때 고려해야 할 항목은? ☞ 비지니스 성과 및 ROI ☞ 시급성 및 중요도☞ 실현 가능성(오답: 분석모델 활용 방안) 문5. DIKW 피라미드 요소 중 지혜에 해당하는 것은?☞ 초밥도 A..

[빅데이터분석기사/필기기출] 5회 기출문제(22년 10월)

[1과목. 빅데이터 분석기획]문1. 빅데이터 분석 기획 과정의 WBS를 작성하는 단계는?☞ 프로젝트 계획 수립 문2. CRISP-DM 방법론의 프로세스는? ☞ 비즈니스 이해 → 데이터 이해 → 데이터 준비 → 모델링 → 평가 → 전개  문3. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 상호관계는? ☞ 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 문4. 관계형 데이터베이스 기반 구조를 하둡 기반으로 전환하고, 이를 모니터링하는 직무는?☞ 데이터 엔지니어 문5. 개인정보 비식별화 조치에 대한 설명은? ☞ 총계 처리는 개별 데이터의 값을 데이터의 총합으로 대체하는 것을 의미 ☞ 가명 처리는 개인정보 중 주요 식별정보를 다른 값으로 대체하는 것을 의미 ☞ 데이터 마스킹은 개인정보 중 주요 식별정보의 전체 또는 부분적으로 대체하는 것을 ..

[빅데이터분석기사/필기요약] Part4. 빅데이터 결과 해석

[빅데이터분석기사] 필기시험을 경험한 후에 요약한 자료입니다. 시험에 나온 문제! 시험에 나올법한 문제! 시험에 나왔으면 하는 문제! 최대한 시험 출제 유형과 유사한 내용들로 요약했으니, 이 자료로 공부하시는 모든 분들 합격하시길 바랍니다! [목차] Part4. 빅데이터 결과 해석 Part4-1. 분석모형 평가 및 개선 1. 분석모형 평가 2. 분석모형 개선 Part4-2. 분석결과 해석 및 활용 1. 분석결과 해석 2. 분석결과 시각화 Part4-1. 분석모형 평가 및 개선 1. 분석모형 평가 1) 평가 지표 (1) 회귀모형 평가 지표 - 평균절대오차, 평균제곱오차, 평균제곱근오차, 평균절대백분율오차 - 결정계수(R²=1 → 설명력↑) (2) 분류모형 평가 지표 ※ 혼동행렬 구분 예측값 평가항목 참(P..

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