학습 정리를 위해 ADsP(데이터 분석 준전문가) 제40회 기출 문제를 공유 드립니다!
해당 기출 문제는 완벽히 복원하여,
명확한 해설과 함께
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ADsP 40회 기출문제
1과목 데이터 이해
01. 다음 중 기업의 전략 도출을 위한 가치 기반 분석과 관련 된 설명으로 옳지 않은것을 고르시오.
02. 빅데이터 분석 활용의 효과 예시로 가장 거리가 먼것은?
03. 데이터베이스의 일반적인 특징으로 옳지 않은 것은?
04. 다음 중 기업 내부 데이터베이스 솔루션 아닌 시스템은?
05. 데이터의 특징에 대한 설명 중 옳지 않은 것은?
06. 이미지, 로그, 영상, 텍스트 등의 데이터 형태는?
07. 다음 중 빅데이터 활용 기법에 관한 설명으로 옳지 않은 것은?
08. 빅데이터가 만들어 낸 본질적인 변화로 적절하지 않은것을 고르시오.
09. 가트너가 본 데이터 사이언티스트의 요구 역량이 아닌것은?
10. 다음 중 데이터 사이언티스트에게 요구되는 하드스킬로 알맞은 것은?
2과목 데이터의 분석 기획
11. 조직에 데이터 분석 문화를 자리잡게 하기 위한 행동으로 알맞지 않은 것은?
12. 아래에서 설명한 데이터 분석 조직구조는?
13. 빅데이터 분석방법론의 분석기획 단계 산출물인 프로젝트 범위 정의서(SOW)에 들어가는 내용은?
14. 다음 중 CRISP-DM의 모델링 단계에서 수행하는 업무(태스크)로 틀린것을 고르시오
15. 빅데이터 분석 절차는 빅데이터 분석 방법론을 토대로 5단계 절차로 수행된다. 맞는 절차는?
16. 분석과제 발굴 방법 중 상향식 접근법(Bottom Up Approach)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
17. 과제 중심적인 접근방식으로 진행되는 특징으로 알맞지 않은것을 고르시오.
18. 하향식 접근방식의 수행 내용이 아닌것을 고르시오?
19.빅데이터 분석 방법론의 분석기획 단계에서 수행하는 주요 task는?
20. 데이터 분석기획 유형에 관한 설명으로 옳지 않은 것은?
3과목 데이터 분석
21. 다음이 설명하는 표본추출방법은?
22. 주성분 수의 선택 방법에 대한 설명으로 가장 옳지 않은 것은?
23. Decision Tree의 분리기준인 엔트로피 지수의 계산식은?
24. 확률에 대한 설명으로 가장 적합하지 않은 것을 고르시오
25. 아래 데이터는 닭의 성장률에 대한 다양한 사료 보충제의 효과를 비교하기 위한 사료유형별 닭의 무게 데이터이다. summary 함수 결과에 대한 해석 중 옳지 않는것을 고르시오
26. 계층적 군집 방법이 아닌것은?
27. 분해시계열의 요인으로 틀린것은?
28. 다음 수식으로 구할 수 있는 데이터간 거리는?
29. 다음 중 Decision Tree와 가장 관련 없는 용어는?
30. 두 개의 확률변수 X, Y의 공분산에 대한 설명 중 옳지 않는 것은?
31. 아래의 F-Beta Score(지표)에 대한 설명으로 옳은 것은?
32. 앙상블 기법의 설명으로 알맞은 것은?
33. 다음 중 통계적 가설검정의 설명으로 옳지 않은것을 고르시오
34. K-means 군집분석의 설명에 대해 옳은 것은?
35. 아래 오분류표에서 재현율(Recall)은?
36. 확률질량함수의 확률변수 X의 기대값은?
37. 군집분석 시 데이터의 단위가 다를 경우 사용하는 기법은?
38. 통계 용어에 대한 설명으로 틀린것은?
39. 시계열 모형에 대한 설명으로 옳은 것은?
40. 데이터의 정규성을 확인하기 위한 방법이 아닌것은?
41. 다음 중 선형회귀모형이 통계적으로 유의미한지 평가하는 통계량은?
42. 데이터의 양이 가장 많이 발생하는 유형의 척도는?
43. 상관계수에 대한 설명으로 틀린것은?
44. 시계열 데이터의 정상성(Stationary)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
45. 다음 중 회귀분석에서 모형의 설명력을 확인하기 위해 사용되는 결정계수의 특성으로 옳지 않은 것은?
46. 선형회귀모형의 오차항에 대한 가정조건은?
47. 아래 설명에 해당하는 용어로 알맞은 것은?
48. 아래 보기의 회귀모델에 해석으로 틀린것을 고르시오.
49. 카이제곱 통계량의 예측 표본과 실제 표본의 차이와 검정 통계량에 따른 유의확률의 변화로 옳은 것은?
50. 인공신경망 함수에 대한 설명으로 틀린것을 고르시오.
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