빅데이터분석기사(필기) 9회 (24/09/07) 간략한 총평

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  • เผยแพร่เมื่อ 19 ก.ย. 2024
  • #빅데이터분석 #기사 #빅분기 #필기 #9회 #총평

ความคิดเห็น • 23

  • @IT-vt5dk
    @IT-vt5dk  11 วันที่ผ่านมา +3

    SVM 문제에서 가중치 벡터가 보기에 있었으면, 마진이 아니고 가중치 벡터를 정답으로 보는게 맞습니다. 마진은 단순한 스칼라(크기) 개념이고 가중치벡터는 초평면과 직교하는 방향을 나타내는 벡터(크기와 방향)을 의미하기 때문입니다. offset은 영상에서 말씀드린 bias가 맞습니다.

    • @최동환-r6n
      @최동환-r6n 11 วันที่ผ่านมา

      오 벡터 고르고 편향 골랏던거 같네용

  • @이나우나우
    @이나우나우 12 ชั่วโมงที่ผ่านมา

    민기술사님 영상을 출퇴근 하면서 꾸준히 보면서 전체적인 개념 흐름을 잡을수 있었습니다. 잘 모르는 부분도 있었지만 설명해 주신 개념들이 헷갈리는 부분도 풀 수' 있어서 덕분에 합격했습니다.
    기술사님 영상 주변에 강추 하겠습니다.

  • @elleya4125
    @elleya4125 13 ชั่วโมงที่ผ่านมา

    민 기술사님, 시험 1~2주전에 pdf 구매했던 학생입니다! 시험 볼 때 민 기술사님이 핵심 요약해주었던 것들이 많이 나와서 합격할 수 있었습니다. 빅데이터 분석기사가 기출만 공부해서는 안 된다는 평들을 보고 많이 걱정했었는데 일부 문제들만 그럴 뿐, 합격(60점 이상)은 기출 위주로 공부하면 무난하게 받을 수 있는 것 같습니다.
    특히 시험 하루 전날에 강의 빠르게 돌려본게 신의 한수였습니다. 정말 감사드립니다!

  • @user-rv5oq5dm9p
    @user-rv5oq5dm9p 13 ชั่วโมงที่ผ่านมา

    선생님 덕분에 필기 한번에 합격했습니다. 감사합니다.

  • @조중연-k3d
    @조중연-k3d 7 ชั่วโมงที่ผ่านมา

    합격했습니다. 감사합니다.

  • @jhpaul99
    @jhpaul99 12 ชั่วโมงที่ผ่านมา

    선생님 요약강의 덕분에 8, 9월 adsp랑 빅분기 필기 합격했어요! 감사합니다 :)

  • @vhxmtmfp
    @vhxmtmfp 8 ชั่วโมงที่ผ่านมา

    선생님 덕분에 필기합격 했습니다! 감사합니다!!

  • @Na-hp9zo
    @Na-hp9zo 11 วันที่ผ่านมา +7

    벼락치기긴 했지만 그래도 쓰앵님 덕에 잘 공부해서 봤슴다 붙었으면 좋겠네여

  • @권종오-v1d
    @권종오-v1d 11 วันที่ผ่านมา +4

    시험 본 제 생각을 말씀드려보면 우선 시험난이도는 8회차보다는 확실히 쉬웠던거같지만 8회차부터 이전회차랑은 전혀 다른 난이도로 느껴졌습니다. 현재 복원이 잘 안되어 있는데 대부분의 사람들이 보기를 죄다 처음보는 내용이라 기억조차 하지 못한다고 생각합니다. 올려주신 군집분석 문제가 헷갈렸던 이유는 군집을 변경 불가하다는 말앞에 “절대”라는 말이 포함되어 있어서 그랬던 거 같구요. 그밖에도 매개변수 최적화 문제,지수평활법 문제(지수평활법은 머머머로 이루어져있다가 보기로 있었던 문제), 최대우도추정법?이 나온문제 등등 정말 깊게 찾아보지않으면 절대 못맞추는 문제가 나왔습니다.
    시험문항중에 궁금한게 있는데 계절변화를 나타낼때 극좌표 그래프를 사용하여 나타나면 데이터가 왜곡되지않는다고 하는데 왜 그런지 알 수 있을까요?

    • @junhyoungpark2540
      @junhyoungpark2540 10 วันที่ผ่านมา +1

      저도 "절대" 라는 단어가 거슬렸음

  • @qy8444
    @qy8444 11 วันที่ผ่านมา +3

    SVM 문제 답이 가중치벡터(w), 편향(b)인 것 같습니다. 마진은 거리(스칼라값)라..

    • @IT-vt5dk
      @IT-vt5dk  11 วันที่ผ่านมา

      가중치 벡터가 보기에 있었나요? 그러면 가중치 벡터를 정답으로 보는게 맞을거 같습니다.

  • @heb1727
    @heb1727 11 วันที่ผ่านมา +2

    MDS, t-sne 문제 보기가 MDS는 어쩌고 유클리드 거리 기반이다. t-sne은 어쩌고 맨해튼 거리기반이다. 이었던 기억이 가물가물나요 ㅠ 정확하진 않아요 ㅎ
    요번시험 체감난이도 너무 높은거같아요

  • @eunice7193
    @eunice7193 10 วันที่ผ่านมา

    시험공부에 많은 도움 되었습니다!!
    참고로 고품질 데이터 속성 보기로 일관성이 아닌 완전성이나왔던 것으로 기억합니다. 아마 맞을거에요.제가 그걸 골랐거든요😂
    빅데이터 시대에 완전한 데이터는 없지!하면서 자신있게 찍고 넘겼답니다!

  • @박광영-o8m
    @박광영-o8m 11 วันที่ผ่านมา

    찍은게 잘 맞았으면 좋겠습니다 ㅠㅠㅠㅋ 영상 감사합니다.

  • @승훈-m1t
    @승훈-m1t 11 วันที่ผ่านมา

    시험 보며 궁금했던 부분 잘 배우고 갑니다

  • @oovoo5575
    @oovoo5575 11 วันที่ผ่านมา

    고품질 데이터 속성이 아닌것은 문제 제 기억으로는 마지막 선지가 일관성이 아니라 완전성(completeness)으로 출제됐던거로 기억해요

  • @별빛내림굿
    @별빛내림굿 11 วันที่ผ่านมา

    혹시 동질성 검정 단순무작위추출은 답이 될 가능성이 없을까요?

  • @popopo729
    @popopo729 11 วันที่ผ่านมา

    저... 시험치는데 쌤 목소리가 들렸어요ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

  • @user-gr1bk6zb3c
    @user-gr1bk6zb3c 11 วันที่ผ่านมา

    혹시 준지도학습이 정답이라는 문제 있는듯 한데 그 문제의 지문중 "일부 레이블"이라는 단어가 있었어요. 그렇다고 전이학습이 답이 되긴 어려울까요?

    • @hysskm
      @hysskm 11 วันที่ผ่านมา

      전이 학습은 미리 학습된 가중치들을 끌어다 내가 가진 데이터셋에 학습시켜 일부 또는 모든 가중치들을 다시 한번 조정하는 학습입니다.
      답이 되기는 조금.. 힘들거같아요

  • @hysskm
    @hysskm 11 วันที่ผ่านมา

    논란의 문제들 푸는 과정들이 저랑 유사하네요. 감사합니다. 저대로 정답 처리된다면 논란의 문제들은 다 맞은거 같네여