빅데이터 분석기사 실기 작업형3

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  [빅데이터 분석기사] 6/25 실기 후기 및 다음 시험을 위한 준비 이번 시험은 많이 부족했다. 확실히 코딩 부분에서 약점을 많이 보인 것 같다. 이번 시험은 안될 것 같으니 반성과 함께 다음 시험을 위한 준비를 미리 해둬야겠다. 1. 전체적인 코딩 process 세우기 2. 모델링/예측/점수평가 방법 확실하게 숙지(roc accuracy rmse f1스코어 에러안나게 돌리는 방법 / 배열과 형태 등을 모두 확인 3. 모델 수정(하이퍼파라미터 변경) 해서 모델 auc나 f1스코어 높이는법 연습 4. 스케일링 했을때 안했을때 차이 확인 단답형 개념 공부 JSON / 최소제곱법 / Box cox / 차원축소 som / 정규성 / svm / 드롭아웃 / 스쿱 f1 스코어 계산. 조화평균. 정확도 정밀도 같은 개념 필공부(recall 0.8 precision 0.6) ​ 작업형.. 자기계발/자격증 2022. 6. 25.

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  [빅데이터 분석기사] 실기 모의고사 2회 - 1/2 모의고사 2회 공부 자료. 길가면서도 폰으로 항상 읽어보면서 공부할 것. (1) 필답형 연관규칙 분석 / 매개변수(Parameter) / 준지도학습 / 데이터 레이크 / LOD (Linked Open Data) ETL (Extract Transform Load) / K-평균 군집화 / 기술 통계 / 데이터 프로파일링 / 앙상블 기법 (2) 작업형 1. ISLR 패키지의 Carseat 데이터 세트에서 매출(Sales)의 이상값을 제외한 데이터를 훈련 데이터로 선정할 때, Age 의 표준편차를 구하시오(이상값은 평균보다 1.5 표준편차 이하거나 이상인 값이다) # 데이터 로드 및 확인 > data(Carseats) > ds str(ds) 'data.frame': 400 obs. of 11 variables:.. 자기계발/자격증 2022. 6. 19.

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  [빅데이터 분석기사] 실기 모의고사 1회 - 2/2 작업형 제2 유형 모델 분석이다. 이문제들은 항상 까다로운 것 같다. 1. iris 데이터 세트에서 Species rpart, svm 예측 모형을 만든 후 높은 Accuracy 값을 가지는 모델의 예측값을 csv 파일로 제출하시오. 분석 순서는 데이터 결측치 확인 - 데이터 정규화(표준화) - 모델분석(회귀분석, 변수선택, 앙상블(랜덤포레스트) - 결과출력 순서로 진행하였다. # 데이터 로드 > data("iris") > ds str(ds) 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ... $ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 .. 자기계발/자격증 2022. 6. 18.