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빅데이터분석기사16

빅데이터분석기사 실기 2유형 템플릿 (회귀/분류) 참고자료:https://youtu.be/3aAS0yyqLV4?si=D1KwxD3VBID_LH1Ahttps://product.kyobobook.co.kr/detail/S000213942959 2025 이기적 빅데이터분석기사 필기 기본서 | 나홍석 - 교보문고2025 이기적 빅데이터분석기사 필기 기본서 | 최신 출제기준을 적용한 도서로, 빅데이터분석기사 필기 시험의 출제 경향을 철저히 분석하여 수험생들이 혼자서도 학습할 수 있도록 한 완벽 대비product.kyobobook.co.kr 빅데이터분석기사 실기 2유형 템플릿 (회귀/분류)빅데이터분석기사 실기 2유형 템플릿 (회귀/분류) 둘다 범용적으로 사용가능 한 템플릿 공유합니다.2025 이기적 빅데이터분석기사 실기 문제 기출문제 3회(2021-12-04 .. 2025. 5. 26.
[Python] Pandas 메서드 총 정리 0. csv 파일로 읽어오기 pd.read_csv("URL") import pandas as pdmydata = pd.read_csv("pandas_practice_stu.csv")mydata 1. 구조 확인/기초 정보 df.head(n)상위 n개 행 반환 (기본 5개)df.tail(n)하위 n개 행 반환df.shape(행, 열) 튜플 반환df.info()열 정보, 결측값, 데이터 타입 등 요약df.describe()수치형 열의 통계 요약 (평균, 표준편차 등)df.columns열 이름 리스트 반환df.index인덱스 정보 반환df.dtypes열별 데이터 타입 확인 df.head(n) 상위 n개 행 반환 (기본 5개) print(mydata.head()) Name Korean En.. 2025. 5. 17.
[Python] NumPy 함수 총 정리 📌 배열 생성 관련 함수 np.array()리스트/튜플을 NumPy 배열로 변환np.arange(start, stop, step)지정 범위의 정수 배열 생성np.linspace(start, stop, num)시작~끝 사이를 균등 간격으로 나눈 값 생성np.repeat(array, repeats, axis=None)기존 배열의 각 원소를 반복해서 확장np.tile(vector, reps)벡터 전체 반복np.zeros(shape)0으로 채워진 배열 생성np.ones(shape)1로 채워진 배열 생성np.eye(N)단위행렬(identity matrix) 생성np.empty(shape)초기화되지 않은 배열 생성 (빠르지만 값은 쓰레기값)np.full(shape, value)지정된 값으로 채운 배열 생성 1... 2025. 5. 12.
빅데이터분석기사 3주 독학 필기 합격 리뷰 2025년 4월 5일에 치뤄졌던 빅데이터분석기사 결과가 나왔네요~~ 70점으로 안정적인(?) 합격을 했습니다.독학으로 3주 정도 했고, 준비 과정을 공유해 볼까 합니다. 교재 (2025 이기적 빅데이터분석기사 필기)교재는 2025 이기적 빅데이터분석기사 필기 사용했습니다.https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000213942959 2025 이기적 빅데이터분석기사 필기 기본서 | 나홍석 - 교보문고2025 이기적 빅데이터분석기사 필기 기본서 | 최신 출제기준을 적용한 도서로, 빅데이터분석기사 필기 시험의 출제 경향을 철저히 분석하여 수험생들이 혼자서도 학습할 수 있도록 한 완벽 대비product.kyobobook.co.kr 제가 처음에 교재 선정을 할 때 "이기적 책이.. 2025. 4. 20.
[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.
[P03CH01S01-02] 데이터 탐색 기초 PART03: 빅데이터 모델링CHAPTER03: 분석모델 설계 [P03CH01S01-02] 데이터 탐색 기초 01. 분석 절차 수립 1.1 분석 모형 선정 1) 분석 목적의사결정, 불확실성 해소, 요약, 인과관계 파악, 예측빅데이터 분석의 근본 목적: 과거 데이터를 바탕으로 원인을 분석하고, 이를 통해 미래를 예측데이터는 후행적인 성격을 가지지만 선행적인 성격도 포함가트너 그룹의 빅데이터 분석 목적:고객 인사이트, 제품 및 절차 효율성, 디지털 제품 및 서비스, 운영의 탁월성, 디지털 마케팅, 위기 관리 시스템 2) 분석 모형 선정 프로세스문제 요건 정의: 대상 데이터 선정, 분석 목표 및 조건 정의데이터 수집, 정리 및 도식화데이터 전처리: 데이터 정제, 종속/독립 변수 선정, 데이터 변환, 데이터 통.. 2025. 3. 17.
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