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빅분기 실기 작업형 1유형, 2유형, 3유형은

대체 무엇을 묻기 위해

어떤 기준으로 구분한 것인지 그 설명을 듣고 싶습니다.

그래서 무엇을 정리하고 준비해야 하는지에 대한 정리를 실제 작업형 1,2,3유형 문제를 두고 설명해 주시기 바랍니다.

즉, 작업형 문제를 바로 풀기에 앞서

이 문제는 무엇을 묻기 위한 문제로 배경지식으로는 무엇이 필요한 것인지

문제에 출제 문제의 설명(출제 포인트)을 달아 주시기 바랍니다.

빅분기 실기 항목은 데이터수집작업, 전처리작업, 모형구축작업, 모형평가작업이라고 나와 있는데 이것이 각각 작업형 1~3유형에 어디에 해당하는지 설명이 없고, 작업형 1~3유형 또한 데이터수집작업, 전처리작업, 모형구축작업, 모형평가작업 중 어디에 해당하는지 설명이 없습니다.

이러한 내용이 정리되었으면 좋겠습니다.

GPT에 물으니 아래와 같은 답변이 나왔는데 맞는지도 검토바랍니다.

빅데이터분석기사 실기 시험에서 작업형 문제는 제1유형, 제2유형, 제3유형으로 구분됩니다. 각 유형은 문제 해결 방식과 요구되는 기술적 접근법이 다릅니다.

작업형 문제 유형별 특징

1. 작업형 제1유형 (30점, 3문제, 각 10점)

   • 주요 내용: 데이터 전처리 및 기초적인 데이터 분석

   • 요구되는 기술:

     • 데이터 정리(결측치 처리, 이상치 제거)

     • 데이터 변환(스케일링, 원-핫 인코딩 등)

     • 간단한 통계 분석(평균, 중위수, 표준편차 등)

   • 예제: 주어진 데이터셋에서 특정 열의 결측치를 평균값으로 대체하시오.

   •  

2. 작업형 제2유형 (40점, 1문제, 가장 배점 높음)

   • 주요 내용: 머신러닝 모델 구축 및 평가

   • 요구되는 기술:

     • 데이터셋 분할(훈련/테스트 세트)

     • 머신러닝 알고리즘 적용(랜덤포레스트, XGBoost 등)

     • 모델 성능 평가(정확도, RMSE 등)

   • 예제: 주어진 데이터를 이용하여 고객 이탈 여부를 예측하는 분류 모델을 구축하고, 정확도를 출력하시오.

   •  

3. 작업형 제3유형 (30점, 2문제, 각 15점)

   • 주요 내용: 데이터 시각화 및 고급 데이터 분석

   • 요구되는 기술:

     • 데이터 시각화(히스토그램, 박스플롯, 산점도 등)

     • 군집 분석(K-means, DBSCAN 등)

     • 연관 분석(Apriori, FP-Growth 등)

   • 예제: 주어진 데이터를 이용해 군집 분석을 수행하고, 각 군집의 평균값을 시각화하시오.

시험에서 중요한 점

• 작업형 제2유형(40점)이 가장 중요하므로, 모델 구축과 평가 연습이 필수입니다.

• 시험 환경은 구름IDE 기반이므로, Python(Pandas, Scikit-learn, Matplotlib 등)에 익숙해져야 합니다.

• 제1유형과 제3유형은 기본적인 데이터 처리 및 시각화 능력을 평가하므로, 이를 빠르게 해결할 수 있도록 연습이 필요합니다.