[ADsP 2과목] 데이터 분석 기획 - keyword 로 정리하기, 2021년 기출 풀이결과
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- เผยแพร่เมื่อ 5 ก.พ. 2025
- 1, 2과목 요약은 keyword 와 summary 로 준비해 보았습니다.
2과목의 keyword입니다! 맨 마지막에 2021년 문제 풀이해본 결과 몰랐던 것을 정리했어요!
특히 2과목은 ... 순서가 많아서 순서 나오는 것은 반복해 읽어 봤습니다.
따라 읽어 가며, 손으로 써가며 정리해 보겠습니다.
으쌰 으쌰!
자료는 notion에 있습니다.
eduatoz.notion...
![[ADsP 2과목] 데이터 분석 기획 - 기다리던 총정리 시간](http://i.ytimg.com/vi/SV7SUePZZFw/mqdefault.jpg)
![[ADsP 2과목] 데이터 분석 기획 - 기다리던 총정리 시간](/img/tr.png)
![[ADsP 3과목] 데이터 분석 - PART 1. R - 기다리던 총정리 시간](http://i.ytimg.com/vi/-pDkIm-1iMk/mqdefault.jpg)
![[컴퓨터활용능력 1급 필기] 3과목 핵심요약 - 데이터베이스 개요](/img/n.gif)
[230129 수정 내용] KDD / CRISP-DM 관련 KDD의 데이터 전처리 -> CRISP-DM의 데이터 준비와 관련 있는 것으로 수정했습니다. (영상의 내용보다 요약본의 내용을 보시면 됩니다.)
12:18 비지도 학습=답이 없는 상태에서 학습을 하게 되는 것.
17:41 CMMI = 능력 성숙도 통합 모델.(성숙도 평가하는 모델)
18:17 ☆6. 데이터 거버넌스 체계 수립 all
19:06 ☆7. 데이터 조직 및 인력 방안 수립 ～ (각 특징)
19:46 8. 분석 과제 관리 프로세스 수립 순서
20:42 빅데이터 거버넌스 - 수명 주기 관리방안도 중요 (함정문제)
21:48 ☆ISP ~중장기 플랜 수립 절차~
23:31
DDL
DML
DCL
Pool
25:41
선생님 개인적인 질문이지만 앞으로 논문작성에 데이터분석과 통계기법이 많이 필요하여 Adsp를 준비중입니다.
혹시 그 다음 스텝으로 정보처리기사 자격증을 준비중인데, 코딩도 python으로 좀 배워보고싶어 기초문법강의 수강한 상태입니다.
결론적으로 추후에 데이터분석 관련해서 어떤 파이썬 강의를 들으면 도움이 될까요?? pandas생각중에 있긴 합니다.
pandas 가 다음이 맞습니다. 그리고 간단하게 numpy를 이해하시면 좋습니다. numpy를 깊게 아실 필요는 없지만 pandas 배우시면서 조금 나올 때마다 보시면 좋습니다.
선생님! 데이터 거버넌스와 분석 거버넌스의 차이점을 모르겠습니다. 단답형으로 나올 수도 있을 것 같아서요ㅠㅠ
안녕하세요!
우선 거버넌스는 규칙, 규범 및 행동이 구조화, 유지, 규제되고 책임을 지는 방식 및 프로세스를 지칭합니다.
그런데 그것이 분석에 대한 것인지 데이터에 대한 것인지에 따라서 분석 거버넌스, 데이터 거버넌스로 불립니다.
강의 및 교재에서 충분히 설명을 못드린 것 같습니다.
분석 거버넌스는 분석 작업을 수행하는 있어서의 거버넌스라고 생각하시면 될 것 같습니다. 구성요소가 Organization, Process, System, Data, Human Resource 가 있는 것이죠. 그리고 분석 거버넌스의 'Data' 부분을 위해 데이터 거버넌스가 있습니다.
데이터 거버넌스는 데이터에 집중한 거버넌스로, 구성요소가 원칙, 조직, 프로세스 입니다.
데이터의 품질보장, 프라이버시 보호, 데이터 수명 관리, 전담조직과 규정정립, 데이터 소유권과 관리권 명확화 등을 통해 데이터가 적시에 필요한 사람에게 제공되도록 체계를 확립하는 것을 의미합니다.
두 단어가 최종적으로 집중하는 것은 데이터이겠지만, 분석 거버넌스가 좀 더 넓은 범위로 교재에서2-23. 분석 거버넌스의 경우는 분석, 기획, 관리, 운영, 교육 등 분석에 대한 부분이 포함되고, 2-28. 데이터 거버넌스 체계수립에서는 '데이터'에 집중하고 있는 것을 볼 수 있습니다.
단답형으로 나왔을 때 '규칙', '프로세스', '원칙' 이런 단어가 나오면서 '분석'이 같이 나오면 분석 거버넌스, '데이터'에만 치중 되어 있으면 데이터 거버넌스로 답하시면 될 것 같습니다.
자세한 설명 정말 감사합니다:) !!
^^ 질문 정말 감사합니다. 올 연말에 업데이트할 때 반영하여 향상된 컨텐츠로 만들어 가도록 하겠습니다. 화이팅입니다!
빅데이터 7V 관련해서 4V + Veracity까지 5V에 + Visualization, Variability로 알고있었는데 Validity와 Volatility로 암기해두어야 할까요?
V를 가지고 뭘 하고 싶은 것인지 모를 ㅠ.ㅠ 문제였던 것 같아요. 저도 찾아봤는데 Volume, Variety, Velocity, Value
Veracity, Validity, Volatility 이렇게 7V로 빅데이터에서는 이야기 하고 있는 것으로 확인했습니다. 여기에 잘 정리해 주셨네요 ^^ 3months.tistory.com/348
안녕하세요 선생님 혹시 2과목은 이것만 숙지하고 가도 될까요?
2024년 summary가 있습니다. 그것을 보시겠어요?
❤❤❤
선생님 16회 기출보면 kdd 분석 중 이상치 결측치 식별해서 분석용 데이터셋 선택하고 변수 등을 선정하는 단계와 유사한 crisp-dm 방법론의 단ㄱㅖ가 왜 데이터 준비일까요..? 이해가 아니구요 ㅠㅠ
변수 등을 선정
이상치, 결측치를 식별하고 분석용 데이터셋을 선택하고 분석에 필요한 변수를 선정하는 단계라는 말이 정확히 어느 단계인지 모르겠는데요.. 두 가지 단계를 설명하고 있는 것 같습니다.
KDD
Preprocessing : 데이터셋에 포함되어 있는 잡음(noise)과 이상값(outlier), 결측치(missing value)를 식별하고 필요시 제거하거나 의미있는 데이터로 처리한다. 좋은 결과를 위해서는 더러운 데이터들을 깨끗하게 제거하는 단계!
Transformation : 분석 목적에 맞는 데이터를 선택하거나 데이터 차원을 축소하여 데이터 마이닝을 효율적으로 적용될 수 있도록 데이터셋을 변경한다. 내가 가지고 있는 데이터를 그대로 가져와서 바로 분석할 수는 없다! 분석에 용이하도록 데이터를 예쁘게 다듬는 과정!
Preprocessing, Transformation 두가지를 모두 설명하고 있어서, Transformation 기능과 관련있는 데이터 준비로 답을 한 것 같습니다
이 내용 관련해서 데이터 준비로 수정했습니다.
선생님 ! 혹시 키워드 파일도 자료 올려주시나용 ?? 키워드 파일로 마지막 정리하면 좋을거같아서 여쭤봅니당
키워드 파일 정리후 업로드 예정입니다
notion에 업데이트 되었습니다. ^^
16:34