작업형 2번 문제 유형관련 질문

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안녕하세요 :) 시험을 준비하는 상황에서 이것도 출제되면 어쩌나 하고 걱정이 많이 될 것 같아요!
조심스럽게 예측을 해본다면 현재 빅데이터 분석기사에서 갑자기 비지도학습인 군집이나 연관분석, 그 외도 자연어 처리, 딥러닝 등이 출제될 가능성은 매우 희박합니다.

그 근거로
연관분석은 일반적으로 활용하는 apyori 또는 mlxtend 라이브러리 등이 필요해요. 시험환경에서는 해당 패키지를 제공하지 않고 있어요! 없이도 할 수는 있지만 알고리즘에 대한 정확한 이해와 코딩 실력이 필요합니다. (아래 5회 패키지 참고)

군집분석은 일반적으로 시각화를 함께 사용하고 있어요. 시험환경에서 시각화 지원이 가능한 이후에나 출제되어야 할 것 같아요. matplotlib 라이브러리를 제공하고는 있지만 시험환경에서 사용할 순 없어요

(ADP를 준비한다면 학습해야할 내용입니다.)

물론 시험직전에 라이브러리가 제공할 수도 있지만 이렇게 준비하는 건 범위가 너무 넓어져 추천하진 않습니다. 🙏 혹시 그럼에도 불구하고 의문이 생기는 부분이 있다면 댓글 남겨주세요 :) 합격 진심으로 응원합니다!!

[5회 패키지 리스트]

0 asn1crypto 0.24.0

1 beautifulsoup4 4.9.3

2 certifi 2018.1.18

3 chardet 3.0.4

4 cryptography 2.1.4

5 cycler 0.10.0

6 cython 0.29.24

7 distlib 0.3.2

8 idna 2.6

9 joblib 1.0.1

10 keyring 10.6.0

11 keyrings.alt 3.0

12 kiwisolver 1.3.1

13 lightgbm 3.3.2

14 matplotlib 3.4.2

15 numpy 1.21.1

16 pandas 1.4.2

17 pillow 8.3.1

18 pip 21.1.3

19 pycrypto 2.6.1

20 pygobject 3.26.1

21 pyparsing 2.4.7

22 python-apt 1.6.5+ubuntu0.6

23 python-dateutil 2.8.2

24 pytz 2021.1

25 pyxdg 0.25

26 requests 2.18.4

27 scikit-learn 0.24.2

28 scipy 1.7.0

29 secretstorage 2.3.1

30 selenium 3.141.0

31 setuptools 57.4.0

32 six 1.11.0

33 soupsieve 2.2.1

34 ssh-import-id 5.7

35 threadpoolctl 2.2.0

36 unattended-upgrades 0.1

37 urllib3 1.22

38 wheel 0.30.0

39 xgboost 1.4.2