필기만 다루는 건가요 필기 + 실기 인가요?

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다. 본 과정은 빅데이터분석기사 필기 올인원 강의로, 필기 시험 준비에 필요한 지식만을 다루고 있습니다.일부 섹션은 기출문제 풀이 섹션이지만, 대부분 이론이 포함된 섹션이므로다소 양이 많다 느껴지실 수 있으실 수도 있습니다.빅데이터분석기사는 국가공인 자격증으로 응시에도 자격 사항이 있고,준비하기가 결코 쉽지는 않은 자격증입니다.본 강의와 함께 열심히 준비하셔서 좋은 결과 있으시기를 바랍니다.감사합니다. 마소캠퍼스 드림.

PRD 문서를 ChatGPT에서 왜 하는건가요?

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다. 먼저 저희 강의를 성실히 수강해 주셔서 감사드립니다.아래와 같이 각각 질문에 답변드리니 참고하시어 이후 수강 부탁드립니다. 먼저 기획명세서를 ChatGPT로 만드는 것은, 최대한 비용 면에서 효율적으로 사용하기 위함입니다. cursor의 pro 이상 유료 요금제를 결제하지 않은 상태에서는 답변받을 수 있는 토큰의 양이 제한되어 있으므로, 최대한 코딩 작업 위주로 cursor에 요청하고, 기획 등 코딩이 아닌 작업은 다른 언어 모델로 사용하는 것이 토큰을 절약하는 방법입니다.코드 작성 및 리팩토링 단계에서도 PRD는 여전히 중요합니다. 이 명확하게 남아 있는 요구 사항들이 AI의 잘못된 추론(hallucination)을 줄이고, 개선할 때의 기준이 될 수 있습니다.말씀해주신 투두나 태스크 매니징은 프로젝트가 커질수록 의미가 있는 작업이 됩니다. 추후 본격적인 규모가 있는 개발을 염두에 두신다면 습관화해두시는 것이 도움이 될 것 같습니다.gpt 모델의 경우 최신 모델일수록 일반적으로 성능이 우수하며, mini 등이 붙으면 비교적 가볍고 빠른 모델입니다. 클로드의 경우 haiku-sonnet-opus 순으로 대형 모델입니다. 다만 cursor ai는 자동으로 적합한 모델로 답변을 생성하도록 하고 있어, 특정 모델이 편하시거나 하는 경우가 아니라면 크게 신경쓰지 않으셔도 좋습니다.rules의 경우 강의에서 소개한 것과 같이 해당 기능, 기술 등의 공식 문서 페이지에서 확인하시는 것이 가장 좋습니다. Docs는 많이 만드는 것도 중요하지만, 관리 가능한 수준의 양으로 조절하는 것도 필요합니다. 최신화를 꾸준히 해 주어야 하기 때문입니다.감사합니다.마소캠퍼스 드림.

기출 풀이 강의

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다. 본 과정의 커리큘럼 및 제공 문제 등은 교재 다운로드 섹션의 자료와 동영상의 내용에 모두 포함되어 있습니다. 별도의 추가 제공 문제 등은 없으나, 추가 교재 등의 구매를 추천하지는 않습니다.본 과정을 1회독 후 기출변형문제 섹션에서 자가점검을 통해 부족한 과목 및 개념을 파악하고, 다시 해당 파트의 내용 복습 및 파트마다 제공되는 문제를 통해 보완하는 방식으로 수강하시면 충분히 시험에 대비가 가능합니다.시험에서 좋은 결과 있으시기를 진심으로 응원합니다.감사합니다. 마소캠퍼스 드림.

파일 공유시 데이터 업데이트 문의

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다. 우선 DB에서 데이터를 연동하신 경우, 원본의 업데이트가 Power BI 내에 자동으로 반영되지는 않습니다.다만 데이터를 새로 고침하는 버튼 한 번만 누르는 것으로 DB의 업데이트를 반영할 수 있으며,일정 시간대에 반복적으로 자동 새로고침을 수행하도록 예약 새로 고침 등을 설정하는 것도 가능합니다.참고하시어 업무에 활용 부탁드립니다. 마소캠퍼스 드림.

서포트벡터머신에서 회귀 예측 방식

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다. 서포트벡터머신(SVM)의 원리를 활용하여 연속형 변수를 예측할 때에는 서포트벡터회귀(SVR, R:regression)이라는 기법을 사용합니다. SVR은 SVM과 동일하게 서포트 벡터, 커널 트릭 등을 사용하는 방식인데, 설정한 회귀 함수의 오차범위 내의 값에는 페널티를 주지 않고, 범위 밖의 값에는 주는 방식입니다. 이 벌점을 받은 점들이 서포트 벡터를 결정하게 됩니다. SVM과의 차이가 있다면 벌점 0 구간인 마진을 최대한 키우려는 목적이 있는 SVM과 달리 SVR에서는 벌점 0 구간을 키우지 않는다는 점이라고 할 수 있습니다. 감사합니다.마소캠퍼스 드림.

데이터분할 - K-Fold 교차 검증 질문

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다. K폴드 교차검증에서는 교차 검증 과정 속에서 일반적으로 적용 가능한 가장 좋은 성능이 좋은 알고리즘/파라미터 조합이 결정됩니다.그 모델 및 학습률, 파라미터 등을 고정하여, 학습 데이터(fold)가 아닌 전체 데이터에 대해 최종 모델을 학습시킨 후 실제 배포 혹은 테스트를 진행한다 보시면 되겠습니다.최종 모델이라 함은 즉, 어떤 특정한 형태가 정해졌다기 보다는 여러 번의 검증 과정에서 가장 평균 성능이 좋았던 모델이 되는 것이고, 이 모델에 대해 전체 데이터를 학습시키게 됩니다. 감사합니다.마소캠퍼스 드림.

안녕하세요 질문있습니다

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다. 대부분의 시험이 그러하듯 더 많은 공부는 더 높은 합격률을 보장할 수 있겠지만,본 과정에서 제공하는 내용 및 교재, 기출문제로도 수많은 수강생께서 합격소식과 후기를 전달해 주고 계십니다.본 과정을 충실히 수강하시는 것만으로도 빅데이터분석기사 필기 시험은 충분히 합격 가능하다는 말씀 드립니다.감사합니다. 마소캠퍼스 드림.

질문이 있습니다

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다. 먼저 주신 질문과 같이 한글보다는 영어로 제시하는 것이 더 좋은 퀄리티의 영상을 생성할 가능성이 높습니다.따라서 chatgpt 등에 "만들고 싶은 영상에 대한 구체적인 묘사"를 kling ai에 맞는 영어 프롬프트로 재작성해 달라 하여 영어로 kling에 생성 명령을 내리는 방법을 추천드립니다. 두번째 주신 질문도 마찬가지로, 생성형 AI 모델의 특성 상 구체적인 묘사와 단계의 세분화는 좋은 결과물 생성에 거의 모든 경우에 도움이 된다고 볼 수 있습니다.단 이미지의 경우 Kling 생성 이미지보다 더 나은 소스를 얻을 수 있다면 상세 묘사 단계는 대체될 수 있습니다. 감사합니다.마소캠퍼스 드림.

최신 실습환경 구축

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다. 오라클 라이브 sql이 일부 업데이트되며 메뉴 위치가 이동된 것으로 보입니다.아래 경로로 접근하시면 코드 라이브러리로 이동되며, 상단에서 EMP and DEPT 확인 가능하니 실습 수행 부탁드립니다. https://livesql.oracle.com/ords/f?p=590:49::::RP:: 감사합니다. 마소캠퍼스 드림

F검정 질문있습니다

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다. 말씀해 주신 공식은 맞는 공식이나, (s1^2/s2^2)에서 s1^2와 s2^2가 표준편차의 제곱, 즉 분산이 되므로,문제에서 제시하는 각 학년의 분산을 그대로 대입하시면 됩니다.분산을 그대로 대입하므로 F=(s1^2/s2^2)=(50/10)=5가 됩니다.아마 표준편차와 분산의 표기에서 착오가 발생하신 것으로 추정이 됩니다.흔히 발생할 수 있는 실수이니, 실전에서는 주의하시어 확인 부탁드립니다. 감사합니다. 마소캠퍼스 드림.