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SQLD 84점 합격 리뷰 ( 난이도, 독학 방법 및 자료) SQLD란?SQLD(SQL Developer)는 한국데이터산업진흥원에서 주관하는 SQL 개발자 자격증으로, 데이터베이스 및 SQL 활용 능력을 평가하는 시험입니다. SQL을 이용한 데이터 분석 및 활용 능력을 갖춘 전문가를 인증하는 자격증으로, IT 분야 종사자뿐만 아니라 데이터 분석 및 데이터베이스에 관심 있는 사람들에게도 유용한 자격증입니다. 해당 자격증을 취득해야 상위 자격증인 SQLP(SQL Professional) 응시 자격이 주어집니다. 하단 공식홈페이지 링크에서 시험 신청이 가능합니다.https://www.dataq.or.kr/www/main.do 데이터자격검정데이터자격검정, 빅데이터분석기사, DAP, DAsP, SQLP, SQLD, ADP, ADsPwww.dataq.or.kr 2025년 시.. 2025. 3. 28.
[P04CH01S01-S02] 분석모형 평가 및 개선 PART04: 빅데이터 결과해석CHAPTER01: 분석모형 평가 및 개선[P04CH01S01-S02] 분석모형 평가 및 개선 1. 평가 지표1.1 지도학습-분류모델 평가 지표 (1) 오차 행렬: 훈련을 통한 예측 성능을 측정하기 위해 예측 값과 실제값을 비교하기 위한 표이다 오차 행렬은 크게 4가지로 나누어 볼수 있는데 간단히 설명하면 다음과 같다.TN(True Negative) : 예측을 Negative로 하였고 그 결과도 Negative인 경우TP(True Positive) : 예측을 Positive로 하였고 그 결과도 Positive인 경우FN(True Negative) : 예측을 Negative로 하였으나 결과는 Positive인 경우FP(True Positive) : 예측을 Positive로 하.. 2025. 3. 19.
[P04CH01S02] 분석결과 해석 PART04: 빅데이터 결과해석CHAPTER02: 분석결과 해석 및 활용[P04CH01S02] 분석결과 해석 이 섹션은 "[P04CH01S01-S02] 분석모형 평가 및 개선" 의 요약 섹션이라고 보시면 됩니다.앞에서 나왔던 내용이 대부분 중복 되어 출제됩니다.  1. 분석 모델별 결과 해석 1.1. 회귀 모델평가 지표: MAE, MSE, MAPE, RMSE, RMSLE, R²(결정계수), 수정된 R²잔차 분석: 잔차는 패턴이나 추세가 없어야 함결정계수(R²): 회귀식이 변동을 얼마나 설명하는지 측정딥러닝 모델: 상대오차 또는 평균 제곱근 편차(RMSE) 활용2. 분류 모델평가 방법: 클래스 별 예측 확률 정확도 확인혼동 행렬(Confusion Matrix): 분류 모델 평가 지표ROC-AUC: ROC .. 2025. 3. 19.
Part 4: 빅데이터 결과 해석 Chapter 1: 분석모형 평가 및 개선분석모형 평가회귀모형 평가 지표: 평균절대오차(MAE), 평균제곱오차(MSE), 평균제곱근오차(RMSE), 평균절대백분율오차(MAPE), 결정계수(R²) 등이 사용됩니다. 결정계수 R² 값이 1에 가까울수록 모형의 설명력이 높음을 의미합니다.​분류모형 평가 지표: 혼동행렬을 기반으로 정확도(Accuracy), 민감도(Sensitivity), 특이도(Specificity), 정밀도(Precision), F1 스코어, ROC 곡선 및 AUC 값 등이 활용됩니다.​분석모형 진단회귀모형 가정 진단: 선형성, 독립성, 등분산성, 정규성 등의 가정을 확인하며, 잔차 산점도, 더빈-왓슨 검정, Q-Q plot 등을 통해 진단합니다.​오류 유형: 과대적합(Overfitting).. 2025. 3. 18.
[P03CH02S02] 고급 분석 기법 PART03: 빅데이터 모델링CHAPTER02: 분석기법 적용[P03CH02S02] 고급 분석 기법1. 범주형 자료분석정의: 변수들이 이산형(범주형) 변수일 때 사용되는 분석 방법분석 방법 (독립변수와 종속변수 관계에 따른 방법 선택)독립변수종속변수분석 방법예제범주형범주형빈도분석, 카이제곱 검정, 로그 선형 모형지역별 선호 정당연속형범주형로지스틱 회귀분석소득에 따른 결혼 선호도범주형연속형T검정(2그룹), 분산분석(2그룹 이상)지역별 가계수입 차이연속형연속형상관분석, 회귀분석-주요 개념분할표: 범주형 데이터를 변수별로 정리한 통계표차원: 변수의 개수수준: 각 변수의 범주 수빈도분석: 질적 자료를 대상으로 빈도 및 비율 계산교차분석 (카이제곱 검정): 두 범주형 변수 간 독립성 검정로지스틱 회귀분석: 범주형.. 2025. 3. 18.
[P03CH02S01] ✨분석 기법 (feat. 인공지능, 빅데이터) PART03: 빅데이터 모델링CHAPTER02: 분석기법 적용[P03CH02S01] 분석 기법01. 분석기법 개요 1.1 학습 유형에 따른 데이터 분석 모델데이터 분석 모델은 학습 방식에 따라 크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 준지도학습(Semi-supervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning)으로 구분됩니다.1) 지도학습입력 데이터에 대한 정답(레이블) 이 존재하는 경우 사용훈련 데이터와 정답을 기반으로 모델을 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측 수행대표적인 지도학습 기법:분류(Classification): 데이터가 미리 정의된 여러 개의 카테고리 중 하나로 분류됨 (예: 이메일 스팸 분류.. 2025. 3. 17.
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