작업형 1 배경지식 질문

Question

안녕하세요. 11회 기출부터 역순으로 순차적으로 풀어보고 있는데 8회만 해도 MIN MAX 스케일링의 수식을 문제에서 제공하고 있는 반면, 7회 기출은 갑자기 스탠다드 스케일링의 수식을 제공하지 않고, 상관계수를 구할 때 절댓값을 취해야한다는 점도 알려주지 않고있습니다. 사실 스탠다드 스케일링은 고등학교에서도 나오니까 std()함수를 썼는데 이게 또 스탠다스 스케일링을 하고싶을 땐 std()안에 ddof라는 옵션을 0으로 설정해야한다고 하네요.. 빅분기가 시행된지 얼마 안된 시험이어서 이때만 시험 문제가 이렇게 나온거고, 요즘 시험은 그냥 10회, 11회랑 비슷하게 나온다고 받아들이면 되는 것일까요, 아님 이 정도의 배경지식은 작업형 1에서 실제로 필요한게 맞는걸까요? 통계쪽 배경지식은 작업형 3에서만 필요하다고 생각했는데 당황스러워 질문 남깁니다.. 감사합니다.

퇴근후딴짓 · Answer

안녕하세요 스케일링 문제는 수식 제공했던 것 같아요! 스탠다드 함수 또는 수식으로 풀었던 것으로 기억합니다. 절대값은 알려주지 않았어요! 그래서 음수 대신 양수로 선택한 사람이 많습니다. 음의 상관관계가 있고 양의 상관관계가 있어요! 민맥스 스케일, 스탠다드 스케일, 로버스트 스케일은 머신러닝에서도 많이 사용합니다. sklearn에서도 제공을 하고 있고요! 작업형1과 3이 딱 분리되기 보다 약간의 오버랩이 있습니다. 작업형3에서도 전처리 후(데이터 분리) 통계 작업을 요청하기도 해요!! 말씀대로 최근 스타일은 11회, 10회 기준으로 봐주세요!! 화이팅입니다 :)

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 2142073님께서 시험 유형 및 배경지식에 대해 질문을 주셨는데요, 빅데이터 분석기사 실기시험의 경우 시험 회차에 따라 제공되는 자료나 문제 유형이 다를 수 있습니다. 초반 시험에서는 다양한 기법에 대한 이해도를 묻는 경우가 더 많았습니다. 작업형 1에서 필요한 배경지식 작업형 1에서는 데이터 전처리와 기초 분석에 대한 능력을 주로 평가합니다. 다음은 일반적으로 도움이 되는 배경지식입니다: 스케일링 방법 : Min-Max 스케일링, 스탠다드 스케일링 등의 기본적인 데이터 전처리 기법은 알고 계시면 좋습니다. 시험에 따라 수식을 제공하지 않는 경우도 있을 수 있기 때문에 이해하고 계시는 것이 유리합니다. 상관계수 : 데이터를 분석할 때 상관계수를 구하는 것은 일반적인 작업입니다. 절댓값이 필요할 때도 있는데 이는 상관계수의 크기를 강조할 때 중요합니다. 통계적 분석 기법 : 작업형 1에서도 기본적인 통계적 분석 기법이 사용될 수 있습니다. 이는 데이터의 대략적인 분포와 특성을 이해하는 데 도움을 줍니다. 시대에 따른 변화 빅데이터 분석기사 시험은 매 회차마다 새로워질 수 있으며, 시험의 난이도나 범위가 달라지기도 합니다. 따라서, 최근 회차에서 출제된 유형을 참고하는 것은 유리하지만, 기본적인 데이터 분석 기법에 대한 이해는 필수적입니다. 더불어, 시험 출제 경향은 지속적으로 업데이트될 수 있기 때문에 최신 경향을 잘 파악하는 것이 중요합니다. 아래 비슷한 주제에 대한 링크들은 작업형 문제 해결에 도움이 되실 것 같습니다: 스케일링 방법 : 자료에 따라 스케일링을 다르게 쓰는 방법 및 실기시험 준비 시 중요한 점을 다룬 게시물입니다. 작업형 2번 질문 : 작업형 문제에서의 기본적인 전처리 및 스케일링에 관한 논의를 포함하고 있습니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.