2유형 관련 질문
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어제 2유형 이론을 한번 들어봤는데(분류까지) 생각보다 내용이 많고 뭔가 정리가 안되는 듯 해서
제가 좀 코드를 축약하는 방식으로 나름 2유형을 정리해봤습니다.
코드가 괜찮다면 제가 적은 것을 암기해서 2유형은 문제 풀이로 마무리 할까도 살짝 고민이 되요.
저걸로 2유형 충분히 대비가 될찌 궁금하며 어떤식으로 준비하면 될지 시간 되시면 답변 부탁합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이광현(Lte1)님.
빅데이터 분석기사 실기 시험의 2유형 문제에 대한 준비 방법을 고민하고 계신 것 같습니다. 시험에 대비하기 위한 여러분의 노력을 이해합니다. 아래에 몇 가지 주요 포인트를 안내 드리겠습니다.
EDA 및 전처리
- 데이터 분석과 전처리는 가장 기본적이면서 중요한 단계입니다. 데이터의 결측치를 확인하고, 범주형 변수는 라벨링이나 원핫 인코딩을 통해 수치형으로 변환합니다. 이 과정을 통해 데이터가 학습에 적합한 형태로 변환됩니다.
- 데이터 분석과 전처리는 가장 기본적이면서 중요한 단계입니다. 데이터의 결측치를 확인하고, 범주형 변수는 라벨링이나 원핫 인코딩을 통해 수치형으로 변환합니다. 이 과정을 통해 데이터가 학습에 적합한 형태로 변환됩니다.
모델 구축 및 평가
- Random Forest와 LightGBM은 강력한 알고리즘으로, 분류와 회귀 문제 모두에 적용할 수 있습니다. 모델의 성능은 주어진 문제와 데이터에 따라 ROCAUC, F1-Score, MAE, RMSE 등을 통해 평가할 수 있습니다.
- Random Forest와 LightGBM은 강력한 알고리즘으로, 분류와 회귀 문제 모두에 적용할 수 있습니다. 모델의 성능은 주어진 문제와 데이터에 따라 ROCAUC, F1-Score, MAE, RMSE 등을 통해 평가할 수 있습니다.
코드 축약 및 암기
- 본인이 작성한 코드가 문제 해결에 충분하다고 판단되면, 이를 기반으로 시험에서의 활용을 고려할 수 있습니다. 다만, 코드의 의미와 역할을 확실히 이해한 후 암기하는 것이 중요합니다. 이는 문제 상황에 맞추어 코드를 응용할 수 있도록 도울 것입니다.
- 본인이 작성한 코드가 문제 해결에 충분하다고 판단되면, 이를 기반으로 시험에서의 활용을 고려할 수 있습니다. 다만, 코드의 의미와 역할을 확실히 이해한 후 암기하는 것이 중요합니다. 이는 문제 상황에 맞추어 코드를 응용할 수 있도록 도울 것입니다.
문제 풀이 연습
- 과거 기출 문제 유형을 살펴보고, 얼마나 성공적으로 문제를 해결할 수 있는지를 자가평가하는 것도 중요합니다. 시험과 유사한 환경에서 핸즈온 연습을 통해 실력을 다지는 것이 좋습니다.
- 과거 기출 문제 유형을 살펴보고, 얼마나 성공적으로 문제를 해결할 수 있는지를 자가평가하는 것도 중요합니다. 시험과 유사한 환경에서 핸즈온 연습을 통해 실력을 다지는 것이 좋습니다.
관련된 추가 정보와 도움을 받기 위해 작업형 2유형의 전반적인 풀이에 대해 질문드립니다. 및 작업형 2 질문있습니다. 링크를 확인해 보시기 바랍니다.
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.
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