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AI 관련/ADsP, ADP64

2021년 5월 22일 ADsP 시험후기 그리고 시험일정 다른 업종에서 일하다가 처음으로 데이터라는걸 접하고 ADsP시험을 준비했습니다. 비전공자이고 시험공부랑 담쌓은지 10년이 넘었습니다. 오랫만에 준비한 시험공부는 정말 힘들었습니다. 시험은 민트책으로 준비했습니다. 2021년 버전입니다. 패캠 ADsP 교육도 듣고 유튜브에 있는 ADsP 교육도 찾아서 들었습니다. 저의 공부방법은 민트책 1회독 + 기출문제 무한히 풀어보기(엑셀이용) + 동영상 강의 듣기 이렇게 3가지 방법을 사용했습니다. 기간은 약 1달 정도 했습니다. 이번 시험은 민트책 과년도 출제 문제에서 나온 유형이랑 좀 달랐습니다. 단답형에서는 계산 문제가 나왔고 객관식에서는 책에 없는 내용도 있었습니다. 100점 만점이 목표라면 민트책 말고도 다른책도 같이 보시면 좋을것 같아요 다음 시험을 준비해.. 2021. 5. 23.
ADsP 1과목 공부 _2 ■ 암묵지와 형식지 데이터는 지식경영의 핵심 이슈인 암묵지와 형식지의 상호작용에 있어 중요한 역할을 함. - 암묵지 : 개인에게 축적된 내면화된 지식 => 조직의 지식으로 공통화 - 형식지 : 언어, 기호 , 숫자로 표준화된 지식 => 개인의 지식으로 연결화 구분 의미 예 특징 상호작용 암묵지 학습과 체험을 통해 개인에게 습득되어 있지만 겉으로 드러나지 않는 지식. 김장김치 담그기, 자전거 타기 사회적으로 중요하지만 개인에게 체화되어 있기 때문에 외부에 표출되어 다른 사람에게 공유되기 어려움. 공통화, 내면화 형식지 교과서, 매뉴얼, 비디오, DB와 같이 형상화된 지식을 의미 교과서, 비디오, DB 유형의 대상이 있기 때문에 지식의 전달과 공유가 매우 용이함. 표준화, 연결화 ■ 기업지원 시스템 Q. 기.. 2021. 5. 9.
ADsP 3과목 공부 _3 ■ 연관분석 Q. 교차 판매/ 물건 배치 등에 이용되는 기법은? (연관분석) "어느 고객이 어떤제품을 같이 구매할까?" ☞ 연관분석 실시 ☞ 교차판매 ■연관성분석 연관성분석 연관규칙 : 항목들 간의 '조건 - 결과' 식으로 표현되는 유용한 패턴을 말함. 연관분석(장바구니 분석) : 연관규칙을 발견해내는 것. 연관성분석 특징 ①연관분석은 기업의 활동 중에서 마케팅 분야에서 가장 많이 사용되고 있음. ②트랜잭션 : 특정고객, 장바구니 하나에 해당하는 정보. ③장바구니 데이터에서는 주로 트랜잭션 사이의 연관성을 살펴보는 것으로, 빈번히 나타나는 규칙을 찾아내는 것이다. ■연관성분석 연관분석의 장점 ①탐색적 기법 : 조건 반은 (if- then)으로 표현 되는 연관분석의 결과를 이해하기 쉬움. ②강력한 비목적성.. 2021. 5. 8.
ADsP 3과목 공부 _2 ■비모수 검정 ■모수적 검정과 비모수 검정의 차이점 - 모수적 검정 ①가정된 분포의 모수 : (예를 들어 모평균 μ, 모비율 p, 모분산σ² 등)에 대해 가설을 설정 ②관측된 자료를 이용해 구한 표본 평균 x, 표본 분산 S² 등을 이용해 검정을 실시 -비모수적 검정 ①가정된 분포가 없으므로 가설을 단지' 분포의 형태가 동일하다' 또는 '분포의 형태가 동일하지 않다'와 같이 분포의 형태에 대해 설정 ②관측값의 절대적인 크기에 의존하지 않는 관측값들의 순위 (rank)나 두 관측값 차이의 부호 등을 이용해 검정함. ∴ 대표적인 비모수 검정방법으로는 쌍으로 관측된 표본에 대한 부호 검정, 윌콕슨의 순위함 검정, 윌콕슨의 부호 순위합 검정, 만-위트니의 U 검정, 런검정, 스피어만의 순위 상관계수 등. ■SO.. 2021. 5. 8.
ADsP 1과목 공부_1 ■빅데이터 출현 배경 -개별기업의 고객 데이터 축적 및 활용 증가 -인터넷 확산 -저장 기술의 발전과 가격 하락 -모바일 시대의 도래와 스마트 단말의 보급 -클라우드 컴퓨팅 기술 발전 -비정형 데이터 (이메일, 멀티미디어, sns) 사물 네트워크 확산 등 데이터 생산이 폭발적 증가 Q. 분석을 사용하여 전략적 통찰력을 얻기 위한 방법으로 부적절한 것을 2개 고르시오 ①분석은 경영의 본질을 제대로 바라볼 수 있도록 큰 그림을 그린다. ②경영진은 자신의 직관적 결정을 뒷받침하기 위해 분석을 사용한다. ③사업 상황을 확인하기 위해 사업 내부의 문제들을 집중하여 분석을 이용한다. ④비즈니스의 핵심가치와 관련된 분석 프레임 워크와 평가지표를 개발한다. ■데이터 사이언스. 데이터 사이언티스트 - 데이터 사이언스 :.. 2021. 5. 7.
ADsP 2과목 공부 _1 ■데이터 거버넌스 체계 ◇데이터 표준화 : 데이터 표준 용어 설명. 명명 규칙 수립. 메타데이터 구축 데이터 사전 구축 등의 업무로 구성됨 ◇데이터 관리 체계 : 데이터 정합성 및 활용의 효율성을 위하여 표준 데이터를 포함한 메타 데이터와 데이터 사전의 관리 원칙을 수립함. 수립된 원칙에 근거하여 항목별 상세한 프로세스 만들고 관리와 운영을 위한 담당자 및 조직별 역할과 책임을 상세하게 준비함. ◇데이터 저장소 관리 : 메타데이터 및 표준 데이터를 관리하기 위한 전사 차원의 저장소를 구성함. 저장소는 데이터 관리 체계 지원을 위한 워크플로우 및 관리용 응용 소프트웨어를 지원하고 관리 대상 시스템과 인터페이스를 통한 통제가 이루어져야 함. ◇표준화 활동 : 데이터 거버넌스 체계를 구축한 후 표준 준수 여부.. 2021. 5. 6.
ADsP 3과목 공부 _1 ■변수 선택법 - 모든 가능한 독립변수들의 조합에 대한 회귀모형을 분석해 가장 적합한 모형 선택 ①전진 선택법 : 절편만 있는 상수 모형으로부터 시작해 중요하다고 생각되는 설명변수부터 차례로 모형에 추가 : 이해하기 쉬움. 많은 변수에서 활용 가능. 변수 값의 작은 변동에 결과가 달라져 안전성이 부족 ②후진 제거법(후진 소거법) : 독립변수 후보 모두를 포함한 모형에서 가장 적은 영향을 주는 변수부터 하나씩 제거 : 전체 변수들의 정보를 이용 가능. 변수가 많은 경우 활용이 어려움. 안정성 부족 ③단계별 방법 : 전진 선택법에 의해 변수를 추가하면서 새롭게 추가된 변수에 기인해 기존 변수의 그 중요도가 약화되면 해당 변수를 제거하는 등 단계별로 추가 또는 삭제되는 변수를 검토해 더 이상 없을 때 중단. .. 2021. 5. 4.
R 기초 함수와 문법 - 3 ■데이터 변형 _ 주요 코드 기능 R코드 비고 요인으로 집단 정의 v 2021. 4. 24.
R 기초 함수와 문법 - 2 ■ 벡터, 리스트, 행렬 다루기 기능 R코드 비고 벡터에 데이터 추가 v 2021. 4. 24.
R 기초 함수와 문법 - 1 ■ 기초 기능 R코드 비고 출력하기 print() : 출력형식을 지정할 필요없음. 한번에 하나의 객체만 출력 cat() : 여러 항목을 묶어서 연결된 결과로 출력, 복합적 데이터 구조 (행렬, list 등) 를 출력 할수 있음. 커맨드 프롬프트에 변수나 표현식을 입력 예) print(a), cat("a","b","c") 변수에 값 할당하기 (대입연산자) 2021. 4. 24.

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