인프런 커뮤니티 질문&답변

저라면datetime, str(문자열), 피봇테이블에 집중하겠습니다.

분산 분석도 가능성 있지만 통계가 범위가 넓어요! ㅠ

선택은 본인에게..

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이윤성님,

빅데이터 분석기사 실기를 준비하면서 어떤 부분에 중점을 두어야 할 지 고민이시군요. 대체로 시험이 얼마 남지 않은 상황에서는 가장 큰 점수 차이를 줄 수 있는 부분에 집중하는 것이 중요합니다.

현 시점에서의 전략적인 접근 제안

1. 1유형(작업형 1):

   • Datetime 부분 보강: 1유형에서 datetime을 다루는 문제가 약하신 점을 보완하는 것이 전체적인 지식의 균형을 맞출 수 있습니다. pandas에서 datetime 관련 기능들을 간단한 데이터를 통해 실습해보시면 많은 도움이 되실 것입니다.
     
   • 효율적인 학습: 20번대 후반 문제들 중 특히 어려웠던 문제를 다시 풀어보면서 보강하세요. 예를 들어, pd.to_datetime(), 날짜 간의 차이를 계산하는 timedelta 등을 다뤄보세요.
     

2. 2유형(작업형 2):

   • 이 유형에서 무리하지 않으시고 현재 점수를 유지하면서 시간 절약을 목표로 하세요. 이미 준비된 부분이기 때문에 시험에서는 비교적 안정적일 것으로 보입니다.
     

3. 3유형(작업형 3):

   • 분산분석 보강: 이론적으로는 summary에서 찾는 다른 항목들(R, 카이제곱, 독립성 등)이 가능하시다면, 분산분석을 보강하는 것이 점수에 도움이 될 수 있습니다. 하지만 단기적으로 완전히 새로운 것을 익히기보다는 익숙한 영역 내에서 점수를 최대한 끌어올리는 것이 안전합니다.
     

결론:

남은 4일의 시간 동안 새로운 부분을 큰 폭으로 익히는 것보다는, 현재 알고 있는 부분을 더 견고하게 다지도록 권장드립니다. 특히 1유형의 datetime 부분은 예측 문제에서 종종 출제되는 영역이므로, 해당 부분을 보완하는 것이 점수를 안정적으로 올릴 수 있는 방법입니다.

아래 링크는 datetime과 관련된 유사한 질문들이 있습니다. 추가 도움이 될 수 있으니 참고해 보세요:
- Datetime 처리에 관한 질문

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