2022년 5월 21일 진행된 데이터 분석 전문가 필기시험을 보고 왔습니다. *6월 10일 조기발표된 결과로 합격 확인했습니다! 1. 사전 지식올해 빅데이터 분석기사 필기 시험을 공부해서 합격한 상황이었고 3년 정도 전 ADsP를 따서 대략적인 내용은 알고 있는 상태였습니다. 2. 공부 방법 및 기간데이터 분석 전문가는 여타 자격증보다는 합격선이 높은 70점 이상을 득점해야 합니다만 역시나 필기 시험의 왕도는 문제를 많이 푸는 것이라고 생각했습니다. 서점에서 여러가지 교재를 비교해 본 결과 상대적으로 내용이 눈에 잘 들어오고 문제가 많은 데이터에듀의 ADP 필기 올패키지 데이터 분석 전문가 교재로 공부를 시작했습니다. 공부는 4월 24일부터 시작했고 내용이 많은 4장을 제외하고는 하루에 한 장씩 살펴보고 문제를 푸는 속도로 진도를 나갔습니다. ADsP와 빅데이터 분석기사 사이에 겹치는 부분이 있는 만큼 ADP도 이 두 시험과 같은 내용이 있어서 2과목을 제외하고는 크게 낯설게 느껴지는 부분은 없었습니다. 보통은 시험까지 기간이 많이 남아 있으면 감각을 잃지 않기 위해 모의고사를 아껴서 푸는데 이번에는 서술형 문제가 있어서 시간 나는대로 모의고사와 기출문제까지 진도를 모두 끝냈습니다. 여기까지 각각 하루씩 나누어 진행하니 하루 약 2시간씩 11일이 소요되었습니다. (다른 일정 사이에 배치하다보니 연속으로 11일을 공부하지는 않았습니다.) ADP의 특별한 점은 서술형이라고 볼 수 있는데요. 실제로는 문제가 쪼개져 있어서 단답형과 크게 다르지 않게 생각하고 접근했습니다. 공부하시면서 보셨던 R 코드를 해석할 수 있으면 답변에 큰 어려움은 없으실거라고 봅니다. 저는 시험 전날 다른 파트를 대략 훑어본 후 서술형 부분은 정독하는 정도로 공부를 마쳤습니다. 3. 주관적 감상시험 문제는 대체로 교재에서 본 범위에서 크게 벗어나지 않았습니다. 다른 시험처럼 조기퇴실이 가능한데 이번에도 일찍 나가시는 분들이 몇몇 눈에 보였습니다. ADsP나 빅데이터 분석기사는 교양삼아서 응시하시는 분들이 많아 답안을 맞춰볼 수 있었는데 이번에는 그러지 못해서 조금 답답한 마음이 있었습니다만 되돌아보니 필기 시험에는 ADsP, 빅데이터 분석기사 대비 엄청나게 큰 시간 투자가 필요한 것은 아니라서 데이터 관련 자격증이 필요하신 분이라면 ADP를 도전하시는게 차별화할 수 있는 좋은 기회일 것 같다는 생각이 듭니다. 4. 요약교재: 데이터에듀 ADP 필기 올패키지 데이터 분석 전문가 투자기간: 12시간(이론 진도) + 12시간(모의고사, 기출문제, 최종정리) 안녕하세요. ADP실기 합격 후 많은 분들이 과외와 강의를 요청하여 CLASS101에 강의를 오픈하게 되었습니다. 많은 응원 감사합니다~!! https://class101.page.link/yYPx 20년 9월 ADsP를 취득 20년 12월 ADP 필기 합격 21년 3월 ADP 실기(20회) 27점 불합격 21년 6월 ADP 실기(21회) 79점 합격  총 공부기간으로는 1년 정도 걸렸다고 볼 수 있겠네요. (정말 열심히 했습니다..) ---- 공부 방법 ---- 저는 빅데이터, 블록체인 연구실에서 처음에는 블록체인을 공부하다가 데이터 분석 분야로 진로를 결정한 뒤 9월부터 데이터 분석을 공부하였습니다. 공부하는 방법은 사람마다 다르겠지만 저는 여러 공모전을 준비했던게 도움이 되었습니다. 공모전, 데이콘이나 케글에서 다양한 데이터와 분석방법을 실제로 적용해보면서 실전감각을 익히고 Tip 1. 다양한 데이터를 전처리하고 다양한 방법으로 분석하는 것이 좋습니다. * 범위가 워낙 넓기때문에 머신러닝은 직접 해보지 않은 부분이 문제에 나온다면 거이 못푼다고 생각해야합니다. 그렇기에 회귀, 분류, 앙상블, 트리모델 , RNN등 다양한 기법들을 한 번씩은 다 실습해보시길 추천드립니다. 2. 자신만의 코딩 북 만들기 * 저는 연구실 3명이 스터디를 하며 실습해 본 코드들은 따로 정리하여 저희만의 책을 만들었습니다. ## 기출문제 출처 https://cafe.naver.com/sqlpd/21090 1. 50점짜리 문제 학생 성적에 관한 데이터세트 제공 약 350행짜리 소규모 데이터. 변수 대략 10개 정도이고 타겟 변수는 성적 등급(grade)인데 0,1,2 ... 11까지의 등급 값으로 구성 됨. 설명에는 1~20이라고 써있었지만, 실제 value_counts 해보면 0-11이었음. 아래가 실제 데이터 세트이고 다음의 변수들만 있었음 school, sex, paid, activities, famrel, freetime, goout, dalc, walc, health, absences, 타겟변수 : grade https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/student+performance UCI Machine Learning Repository: Student Performance Data Set Student Performance Data Set Download : Data Folder , Data Set Description Abstract : Predict student performance in secondary education (high school). Data Set Characteristics: Multivariate Number of Instances: 649 Area: Social Attribute Characteristics: Integer Number of Attributes: 33 Date Dona... archive.ics.uci.edu 1-1. 시각화 포함 탐색적 자료분석 1-2. 결측치 식별하고 결측치를 예측하는 두 가지 방법 정도를 쓰고, 선택한 이유를 설명.(대충 채우라고 알아들음) 1-3. 범주형 변수 인코딩이 필요한 경우를 식별하고, 변환을 적용하시오. 선택한 이유를 설명. 1.4. 데이터 분할 방법을 2가지 쓰고 적절한 데이터 분할을 적용. 선택한 이유 설명. 1.5. svm, xgboost, randomforest 3개의 알고리즘 공통점을 쓰고 이 예측 분석에 적합한 알고리즘인지 설명. 1.6. 3모델 모두 모델링 해보고 가장 적합한 알고리즘 선택하고 이유 설명. 한계점 설명하고 보완 가능한 부분 설명. 현업에서 사용시 주의할 점 등에 대해 기술. 큰 2번 50점짜리 2. 연속형 독립변수 여러개의 소규모 데이터. 변수명은 순서대로 x1~x10 이라 의미 없음 2-1. 데이터 8:2로 분할하고 선형회귀 적용하시오. 결정계수와 rmse 구하시오 2-2. 데이터 8:2로 분할하고 릿지 회귀 적용하시오. alpha 값을 0부터 1까지 0.1단위로 모두 탐색해서 결정계수가 가장 높을때의 알파를 찾고, 해당 알파로 다시 모델을 학습해서 결정계수와 rmse를 계산 2-3. 라쏘 회귀로 2-2과 동일한 문제 3. 독립변수 하나 종속변수 하나 소규모 데이터. 다항 회귀를 3차까지 적용하고 각 차수별 데이터포인트 스캐터 플롯과 계수와 기울기 선을 그리라고 함(12점) . 4. 9점짜리 변수 3개 하나는 abcde 각각을 값으로 갖는 범주형 변수 나머지 두 개는 수치형 연속변수 이원분산분석을 수행하고 통계표를 작성하시오. |
ADP 필기 복원 - ADP pilgi bog-won
관련 게시물
저작권 © 2024 ko.ketajaman Inc.
