데이터 분석 준 전문가 기출 문제 Pdf | [Adsp 데이터분석 준전문가] 최신 기출복원 1회 (1) 빠른 답변

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ADsP 기출문제 / 전체 정리 / 풀이 – 나의 의미 – 티스토리

ADsP PT1_데이터의 이해.pdf. 7.55MB · ADsP PT2_데이터 분석 기획.pdf … ADsP 21회 기출 복원문제 리뷰 데이터베이스 설계 절차 개인정보 비식별화 …

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Source: alliwannado-start.tistory.com

Date Published: 12/7/2021

View: 9457

ADSP, SQLD 기출 문제 자료 모음 – 캐리의 데이터 세상

2021년 3월 데이터 자격증 준비 제28회 데이터 분석 준전문가 (ADsP) 3월 13일 시험 제40회 SQL 개발자 (SQLD) 3월 20일 시험 시험 대비 책은 한 달 …

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Source: carriedata.tistory.com

Date Published: 10/24/2021

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기출문제복원 – ADP, ADsP 빅데이터교육 1위 데이터에듀

데이테분석 준전문가 기출문제를 분석해드립니다. 데이터 에듀. 전체 57. 최신순, 추천순, 조회순, 업데이트순. 번호, 제목, 작성자, 작성일, 추천, 조회 …

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Source: www.dataedu.kr

Date Published: 8/25/2022

View: 8950

ADsP 제 21회~27회 주관식 기출문제(24회 제외) – 우키독스

ADsP 제 21회~27회 주관식 기출문제 정리입니다. 24회는 코로나 영향으로 … 제28회 데이터분석 준전문가(ADsP) 시험문제 답안/문제 복원 · Part2.

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Source: wookidocs.tistory.com

Date Published: 4/22/2022

View: 7601

데이터분석준전문가(adsp) 자격증 기출문제 보기 전 꼭 봐야 …

저는 비전공자로써 데이터분석준전문가(adsp) 자격증 취득을 했습니다. 많은 분들이 교재를 사서 주구장창 이론과 기출문제를 병행하시겠지만.

+ 여기를 클릭

Source: koreadatascientist.tistory.com

Date Published: 8/6/2021

View: 6091

데이터분석 준전문가 18회 기출문제 1~10번 풀이 – 프로그래머 삶

데이터분석 준전문가 기출문제(18회) 1편 과목 핵심 키워드 출처 : Datarian [유튜브] 데이터분석 준전문가 18회 전체 문제 중 앞의 6개 문제만 발췌 …

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Source: coderlife.tistory.com

Date Published: 7/15/2021

View: 6793

데이터 분석 준전문가(ADsP) 기출문제 부탁 드리겠습니다.

최강 자격증 기출문제 전자문제집 CBT 대표 좋은아빠되기(차명기). 최강 자격증 기출문제 전자문제집 CBT. 로그인 회원가입 ID/PW 찾기 …

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Source: www.comcbt.com

Date Published: 1/11/2022

View: 2772

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주제에 대한 기사 평가 데이터 분석 준 전문가 기출 문제 pdf

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• Date Published: 2020. 5. 6.
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ADSP, SQLD 기출 문제 자료 모음

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2021년 3월 데이터 자격증 준비

제28회 데이터 분석 준전문가 (ADsP) 3월 13일 시험

제40회 SQL 개발자 (SQLD) 3월 20일 시험

시험 대비 책은 한 달 전에 구매했지만 이런저런 일들이 겹쳐서 제대로 준비를 못한 상태. 3주가량 남은 시점이니 단기간에 집중 몰입과 실전문제 공략이 필요한 상황이라 카페와 시험 후기들을 살펴보고 관련 자료들 찾아본 링크들 정리해 봅니다. 두 자격증 시험 원서비만 5만 원씩 합쳐서 10만원이기에… 무조건 한 번에 붙어야 합니다!

◆ 시험 대비 사용 수험서 :

ADsP – (민트색) 데이터 분석 준전문가 – 데이터에듀 (2021년도판)

SQLD – (노랭이) SQL 자격검정 실전문제 / SQL 전문가 가이드 (한국데이터산업진흥원 2020년도판)

* 전문가 가이드 책의 경우 이론은 출제기관에서 이미 올려놓은 공개 자료라 양이 방대해서 필요 부분만 인터넷에서 직접 참조하거나 카페에서 정리된 내용 다운 가능. (저는 차후에 SQLP까지 해보고 싶어서 기본서처럼 두고 쓰려고 5만 원 주고 구매)

데이터 자격증 준비 참고 사이트

자격증 시험 준비의 가장 기본이 후기와 기출 분석이니 시험준비에 가닥이 안 잡힌다면 카페 후기글들만 검색해 봐도 감을 잡을 수 있다.

SQLD 대비 대표 게시글 : cafe.naver.com/sqlpd/13374

-> SQLD 가이드 책 원문 PDF 및 요약자료 링크들 수록되어 있음

(홈페이지 > 커뮤니티 > 기출문제 복원)

ADsP 16회부터 직전 27회까지 집단지성을 활용한 기출문제가 복원되어 있음. 문제 + 정답으로만 되어 있어 원문 기출은 아니라서 막판에 몰아서 참고하면 좋을 듯.

데이터에듀 교재를 구입하면 교재 내 수록된 도서인증번호로 홈페이지 인증 후 교재 내 주요 개념 부분의 QR 코드 클릭하면 관련 동영상 시청 가능. But 별로 귀에 꽂히는 내용들은 아니라서 교재 속독 후 기출을 파는 게 나을 듯.

기출문제 복원은 출판사마다 운영하는 곳이 많은 듯 하니 조금만 검색해 보면 비슷한 자료 찾기는 쉬움.

데이터에듀ADsP (2021년판) 교재는 21회 ~ 27회 시험 기출문제 수록, 그 이전 기출 자료는 복원 자료들로 참고

www.dataedu.kr/

3) 기출문제 관련 블로그

카페에서도 내용 찾을 수 있지만 정리된 자료 다운 받아서 보고 싶은 분들은 아래 블로그에서 자료 다운 가능.

4) 기초 수학 관련 동영상

ADsP 에서 다루는 통계분석을 위해 소싯적 고등학교 때 공부했던 확률 분포를 잠시 리마인드 시키고 싶어서 찾아본 영상입니다. 수험서는 아무래도 과정은 생략되고 요약만 되어 있으니 처음 본 사람은 덮어버릴 수도. 머신러닝 수업 때 코드로 Decision Tree, 회귀분석, 군집화, 분류, 앙상블 기법 등을 구현해 봤던 터라 다시 이론으로 접하니 훨씬 수월하긴 함. 직관적으로 그래프 시각화를 한번 해보면 도움될 듯.

데이터산업진흥원에서 운영하는 Data On-Air 사이트에 올라온 각종 자료들 한번 체크해 보시길:)

-> 확률 및 분포, 상관분석, 회귀분석 등 기본 개념들 각각 40분 남짓한 강의로 이뤄져서 1.5배속으로 켜놓고 한번 훑어보는 게 요약된 수험서 몇 번 보는 것보다는 기억에 더 남을 듯합니다.

데이터온에어 강의

데이터, 인공지능 관련 국내/해외 강의들을 무료로 제공하고 있는 edwith도 관련 내용 검색해서 찾아보기

-> 이항분포, 정규분포, 신뢰도 등 확률/통계 부분만 골라서 들어보기

아주 극소수이겠지만 확률을 좀 더 파보고 싶다면 (차후에)

수험서 이론들을 쭉 살펴보면서 개인적으로 아쉬운 점은 지난해 하반기에 한창 머신러닝-딥러닝 구현까지 단기 집중해서 교육과정 들을 때 이 시험들을 동시에 준비했더라면 더 수월하게 시험칠 수 있었을 것 같다. 실습 위주의 시간들이었기에 시험 함께 준비하면서 부족한 이론 부분들 채울 수 있었을 텐데. 파이썬 위주로 구현하고 R은 잠깐만 해보고 넘어갔는데 ADsP는 주로 R로 설명되어 있어서 묵혀뒀던 R 기초책도 다시 꺼내서 기본적인 거 실습해보고 다시 수험서로 넘어가고, SQLD도 두꺼운 기본서를 그냥 읽기만 해서는 딱 들어오질 않기에 오라클 데이터베이스 책도 다시 꺼내서 빠르게 실습해 보는 중.

시험일까지 ADsP는 3주, SQLD는 4주가량 남았는데 합격하면 다시 정리해서 후기를 올리겠습니다:)

그럼 시험 준비하는 분들 막바지 집중해서 다들 합격하시길!

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2021.05.07 – [캐리의 도전/시험] – 빅데이터 분석기사 필기 합격 및 실기 준비

2021.04.17 – [캐리의 도전/시험] – 빅데이터 분석기사 후기

2021.04.09 – [캐리의 도전/시험] – 데이터분석 준전문가(ADsP) 합격 후기

2021/02/26 – [캐리의 데이터 세상/캐리의 데이터 공부 기록] – R, 통계 독학 무료 자료 모음

2021.03.06 – [캐리의 데이터 세상/캐리의 데이터 공부 기록] – 오라클 sql 파일 등록 (sqld 실습 soccer.sql파일)

2021.03.18 – [캐리의 데이터 세상/캐리의 데이터 공부 기록] – sqld 준비 끄적끄적

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ADsP 제 21회~27회 주관식 기출문제(24회 제외)

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ADsP 제 21회~27회 주관식 기출문제 정리입니다.

24회는 코로나 영향으로 시험이 취소되어서 제외된 것입니다~

26~27회 문제를 유심히 보시는게 좋을 것 같습니다.

모두 합격 기원합니다~!

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공감은 큰 도움이 됩니다~!

퍼갈 때는 출처 남겨주세요~

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데이터분석준전문가(adsp) 자격증 기출문제 보기 전 꼭 봐야하는 개꿀팁!

저는 비전공자로써 데이터분석준전문가(adsp) 자격증 취득을 했습니다.

많은 분들이 교재를 사서 주구장창 이론과 기출문제를 병행 하시겠지만

제가 느낀 몇가지 사항들과 팁들을 전해드리려고 합니다.

그 전에 제가 이전에 올려놓았던 데이터분석준전문가 관련 내용에 대해서 탐색해보시길 권합니다.

필자는 데이터분석에 관련된 자격증들을 많이 준비하였고 취득하였음

추가로, 교재에 대한 내용도 이어서 있으니까 조금 정독하시면 더 풍부한 정보를 얻으실 수 있습니다.

시중에 있는 교재 중 고민이 많으시다면 위의 링크에서 연결되는 글에 있으니 꼭 위의 링크를 보고 오시길 권장드려요.

책을 사면 가장 중요한 부분을 봐야 합니다. 그 부분은 목차입니다.

우선 목차를 정리해보면 크게 아래와 같습니다.

목차

데이터의 이해 데이터 분석 기획 데이터 분석

각 목차별로 큰 주제를 그려보면 아래와 같습니다

데이터의 이해 데이터의 정의, 데이터베이스의 이론적인 내용 및 데이터베이스를 어떻게 활용할지 빅데이터의 정의 및 빅데이터와 관련된 다양한 이슈들(가치 및 위험 요인 등) 데이터사이언스와 관련된 내용

데이터의 이해 파트는 기본적인 교양수준의 내용을 담고 있습니다. 특별히 전문적인 영역이 아니라, 고등학교 수준에서 사회탐구 영역 정도로 생각하면 좋을 듯 합니다.

시험문제도 실제로 10문제가 나오고 이 중 8개는 객관식, 2개는 주관식(단답형)으로 나옵니다.

데이터 분석 기획 데이터 분석을 기획하기 위한 방법론들 분석 거버넌스 체계 수립(분석 시스템의 큰 규칙을 표준화)

데이터 분석 기획 파트는 갓 학부 졸업한 분들이시거나 전문영역에 오래 있지 않으신 분이라면 조금은 생소한 영역입니다.

쉽게 말해서, 데이터분석과 관련된 프로젝트를 운영할 때에 어떤식으로 프로젝트를 운용할지에 대해 설명합니다.

아무래도 현직에서 프로젝트를 많이 해보신 분이 아니라면 알 수는 없는 부분이겠지요.

그렇다보니 이 부분에서 많은 분들이 과락으로 탈락합니다.

문제 비중은 50문제중 10문제이지만, 1장 데이터의 이해 파트에 비해서 어렵게 외워야 되는 개념이나 단어들이 빈번하기 때문이지요.

그래서 오히려 시험이 다가올 때쯤에는 3장보다는 2장이 까다롭게 느껴집니다. 본인도 마지막에 2장에 시간할애를 많이 했어요.

소나기가 보이는가… 마지막까지도 잡히지 않은 2장 문제들..

데이터 분석 데이터 분석에 대한 개요 R프로그래밍 기초 데이터 마트 통계 분석 정형 데이터 마이닝

실제 50문제 중에서 30문제로 출제되는 부분입니다.

나머지 부분이 과락이 되지 않는다면 이 자체로 60점치의 분량이 되는 겁니다.

그렇다 보니 이 3장이 전문적인 내용으로 가득찹니다.

이 부분에서는 수학, 통계, 코딩에 관련된 분석기법들이 나옵니다.

그렇지만 다행히도 복잡한 수학계산은 하지 않고, 해봐야 공식에 의거한 분수형태 및 곱셈의 형태로만 나옵니다.

수학 계산을 해야되는 부분인데 정말정말 쉽게 계산가능. 하지만 공식을 몰랐던 본인은 처음에 틀리고 말았다는게 함정

따라서 너무 쫄지 않으셔도 됩니다.

또한 프로그래밍 언어 R에 대한 내용이 나옵니다. (최근 추세가 파이썬과 R로 운용되고 실제로 인공지능에서는 파이썬이 지배적인데 아직도 R만 고집하는 것을 보면 조금 아쉽습니다)

R에 대한 내용이 책마다 다른 비중으로 나오겠지만 생각보다 많다는 것이 문제입니다.

아무래도 하시던분들이 아니다보면 새로운 언어를 배우는 느낌이기도 하고요.

개인적인 제 꿀팁은 모든 R의 함수를 외우려 하지 말고, 오히려 R함수는 틀려도 된다입니다.

저의 경험과 주변 지인의 경험에 미루어봐서 R의 명령어 자체에 대한 문제는 1개 정도 뿐입니다.

나머지는 R을 통한 통계분석 결과를 기반으로 해석을 하는 문제가 대다수이기 때문에 해석하는 부분을 더 잘 맞추자는 마음가짐으로 준비하는게 훨씬 더 효율적입니다.

교재에 나오는 문제를 어떻게 접근해야 하는가

또한 교재의 문제들을 접근하는 방식을 알려드릴게요.

각 출판사 교재별로 크게 문제가 2가지로 구성되어 있습니다.

첫번째로는 출판사 자체 제작 문제 이고요. 두번째는 기출문제 입니다.

출판사 자체 제작 문제

우선 출판사 자체 제작 문제를 뭉탱이로 추가한 곳이 있을텐데요.

이 문제를 먼저 풀지 마십시오. 절대. 공부한 뇌 자체가 그 문제에 적합하게 되서 나중에 기출문제 풀때 아리송해집니다.

데이터분석준전문가 자격증 시험은 기출문제가 유출되지 않기 때문에 문제은행식 정도는 아니지만 상당히 유사하게 문제가 돌아갑니다.

그렇기 때문에 출판사 자체 문제에 너무 집착하다 보면, 뇌가 오히려 다른 패턴으로 문제를 인식합니다.

그래서 출판사 문제가 각 영역 기본 이론 이후에 20문제 정도로 나타난다면 개념문제로 풀어보기로는 좋지만, 뭉탱이로 있다면 기출문제를 완벽히 마스터한 후에 쉬엄쉬엄 풀어본다는 생각으로 접근하시길 바라겠습니다.

기출문제

시중에 기출문제를 공유할 수 없는데 어떻게 교재 안에 기출문제가 있는지 궁금할겁니다. (실제 시험장에서 메모지에 문제를 옮겨 가는것에 대해서도 문제의 소지가 발생하 수 있으니 주의하세요)

이를 대비하기 위해서 출판사는 각 출판사별 문제검토자가 직접 시험을 보고 특정 문제를 기억하여 해당 년차 기출문제에 적용하는 방식을 취합니다.

이에 더해서 각 출판사별 커뮤니티 홈페이지 내에 해당 교재 사용자들에게 기출문제와 선지를 묻는 페이지를 만들어 놓습니다. 실제로 여기에 크게 기여한 회원에게는 상품을 주기도 합니다.

즉, 기출문제는 실제 그 문제가 아니라 경험에 의존한 문제입니다.

저처럼 다양한 교재를 풀어보시면 아시겠지만, 같은 년차의 문제들이 조금씩 다르며, 선지 구성 또한 출판사별로 상이함을 느끼실 수 있을 겁니다.

해당 교재들에 대한 차이가 궁금하다면 아래 링크에 잘 정리해뒀으니 한번 읽어보시면 좋을 듯 합니다.

지금까지 데이터분석준전문가(adsp) 자격증에 대한 큰 흐름과 몇가지 팁에 대해서 설명드렸습니다.

혹시 데이터분석준전문가에 이어서 데이터전문가(adp) 자격증을 고민하고 계신 분들도 계실텐데, 이전의 데이터분석준전문가(adsp)에 비해 필기 범위가 많아지고, 실기(파이썬, R)도 추가됨을 인지하셔야 합니다.

그리고 데이터전문가자격증은 자격조건의 기준이 있으며, 실제로 어렵고 합격률도 저조합니다.

그런데 이게 제 사견으로는 취업시장에 크게 도움이 될지는 아리송합니다.

기출문제를 풀다가 너무 많이 틀려서 좌절하시는 분들께

위에 제가 올린 책 사진들을 다시 보고 와주세요.

저 정말 빨간펜 긋는게 일이었습니다. 처음엔 30점대 나오고 그랬습니다.

우직하게 나아가다보면 다 맞을 수 있습니다.

기출문제에 과대적합(overfitting)되게 준비를 하셔도 좋습니다.

(*과대적합: 시험공부하다보면 알 수 있음)

마지막 꿀팁

마지막으로 하나의 팁을 드리겠습니다.

데이터분석준전문가(adsp) 시험은 어렵게 낸다면 충분히 합격률을 떨어뜨릴 수 있습니다.

하지만 제 느낌상, 이게 국가에서 4차산업혁명과 관련해서 밀어주는 업종이다보니 문턱을 확 낮춘 시험이 이 시험이 아닐까 생각됩니다.

공부를 해보시면 아시겠지만 책의 범위는 생각보다 많고 외워야 할 것도 산더미라고 느끼실 겁니다.

그런데 핵심은 시험이 어렵지 않다는 것입니다.

시험이 정말 쉽게 나와서 허탈할 정도였습니다.

제가 2달 정도 준비를 했는데, 이걸 도대체 2주만에 합격한 사람들은 도대체 뭐지?! 라는 생각이 들었습니다.

그러나 시험을 본 뒤에는 이해했습니다. 충분히 그럴 수 있다고. 시험이 너~~~무 쉬워서 허탈할정도로 문제를 20분만에 다 풀고 쉬고 있었습니다.

아리송한 문제는 단답식 하나 객관식 하나 정도일 뿐, 모두 기출과 비슷한 변형으로 나왔습니다.

그러니 제가 위에서 말씀드린 점들을 꼭 숙지하시어, 시험공부를 준비할 때에 효율적으로 그리고 효과적으로 준비하시길 바랍니다.

읽어주셔서 감사합니다.

데이터분석 준전문가 18회 기출문제 1~10번 풀이

데이터분석 준전문가 기출문제(18회) 1편 과목 핵심 키워드

출처 : Datarian [유튜브]

데이터분석 준전문가 18회 전체 문제 중 앞의 6개 문제만 발췌했습니다. 유사 또는 변형 문제 3개가 추가되어 총 9개 문제 풀이입니다.

문제 1. 빅데이터 : 빅데이터 출현 배경 설명으로 부적절한 것은?

정답 4) 데이터 구조의 정형화

풀이 : 빅데이터 출현 배경

개별 기업의 고객 데이터 축적 및 활용 증가

인터넷 확산

저장 기술의 발전과 가격 하락

모바일 시대의 도래와 스마트 단말의 보급

클라우드 컴퓨팅 기술 발전

비정형 데이터(이메일, 멀티미디어, SNS), 사물 네트워크 확산 등 데이터 생산이 폭발적 증가

문제 2. 전략적 통찰력 : 통찰력을 제공하는 분석 기술이 아닌 것은?

정답 4) 추출

문제 2 유사 기출문제 : 분석을 사용하여 전략적 통찰력을 얻기 위한 방법으로 부적절한 것을 2개 고르시오.

분석은 경영의 본질을 제대로 바라볼 수 있도록 큰 그림을 그린다. 경영진은 자신의 직관적 결정을 뒷받침하기 위해 분석을 사용한다. 사업 상황을 확인하기 위해 사업 내부의 문제들을 집중하여 분석을 이용한다. 비즈니스의 핵심가치와 관련된 분석 프레임워크와 평가지표를 개발한다.

문제 3. 데이터 사이언티스트 : 가트너가 언급한 데이터 사이언티스트의 역량이 아닌 것은?

정답 1) 하드 스킬

풀이 1 : 데이터 사이언스, 데이터 사이언티스트

데이터 사이언스 – 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 학문으로 분석뿐 아니라 이를 효과적으로 구현 전달하는 과정까지를 포괄한 개념.

데이터 사이언티스트 – 빅데이터의 세계에서 의미 있는 발견을 할 수 있도록 훈련된 호기심을 가진 전문가.

풀이 2 : 가트너-데이터 사이언티스트 역량

데이터 관리 – 데이터에 대한 이해

분석 모델링 – 분석론에 대한 지식

비즈니스 분석 – 비즈니스 요소에 초점

소프트 스킬 – 커뮤니케이션, 협력, 리더십, 창의력, 규율, 열정

문제 3. 유사 기출문제 : Gartner가 제시한 데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 역할 중 소프트 스킬(Soft Skill)에 해당하지 않은 것은?

커뮤니케이션(Communication) 리더십(Leadership) 분석 모델링(Analytics Modeling) 창의력(Creativity)

문제 4. 암묵 지식과 형식적 지식의 상호작용 : 내재한 경험을 문서나 매체로 저장하는 과정은?

정답) 표출화

풀이 1 : 암묵적 지식

학습과 체험을 통해 개인이 습득되어 있지만, 겉으로 드러나지 않는 지식

시행착오와 오랜 경험을 통해 개인에게 습득된 무형의 지식

예) 자전거 타기, 젓가락 사용법

풀이 2 : 형식적 지식

형상화된 지식을 의미

유형의 대상이 있으므로 지식의 전달과 공유가 매우 용이

예) 교과서, 매뉴얼, 비디오, DB

개인의 암묵적 지식을 언어나 기호, 숫자 등의 형태로 표출화하여 현장 경험을 통해 개인에게 축적된 내면화된 지식을 조직의 지식으로 공통화하고 이를 다시 다른 개인이 본인의 지식에 연결하여 그 바탕 위에서 새로운 경험을 부가하여 다시 내면화하는 과정이 반복되는 상호 순환작용을 통해 조직의 지식이 증대됨.

표출화 단계 :

암묵적 지식을 형식적 지식으로 변화하는 단계

개인에게 내재된 경험을 객관적인 데이터로 문서나 매체에 저장. 가공, 분석하는 과정이기 때문에 지식 형성의 중요한 기초를 이룸.

문제 5. 빅데이터 : 빅데이터 시대의 위기 요인으로 부적절한 것은?

정답 1) 익명화

풀이 : 빅데이터 시대의 위기 요인

사생활 침해 : 예) SNS에 실시간으로 여행 사진을 올린 사람의 집에 도둑이 든 사건 발생 책임 원칙 훼손 : 예) 신용도와 무관하게 대출이 거절되는 경우 데이터 오용 : 예) 음반 판매량이 본사에 과장 보고되어 생산량이 오버되는 경우

문제 6. 전략적 통찰력과 인문학의 부활 : 인문학 열풍의 외부환경 요소가 아닌 것은?

정답 4) 빅데이터 분석 기법 및 방법론의 확대

풀이 : 외부 환경적 측면에서 본 인문학 열풍의 이유

단순 세계화에서 복잡한 세계화로의 변화 비즈니스의 중심이 제품 생산에서 서비스로 이동 경제와 산업의 논리가 생산에서 시장 창조로 바뀜

※ 지금 기존 사고의 틀을 벗어나 문제를 바라보고 해결하는 능력. 비즈니스의 핵심 가치를 이해하고 고객과 직원의 내면적 요구를 이해하는 능력 등 인문학에서 배울 수 있는 역량이 점점 더 절실히 요구되는 시대를 맞이하고 있다.

문제 7. 데이터 사이언스 : 데이터 사이언스에 대한 설명이 부적절한 것은?

정답 1) 통계학이 더 많은 유형의 데이터를 근간으로 한다.

풀이 : 통계학과 데이터 사이언스

통계학 분석 대상 : 정형화된 실험 데이터

데이터 사이언스 분석 대상 : 정형 또는 비정형을 막론하고 인터넷, 휴대전화, 감시용 카메라 등에서 생성되는 숫자와 문자, 영상 정보 등 다양한 유형의 데이터

문제7. 변형 문항 : Q) 데이터 사이언스는 데이터 공학, 수학, 통계학, 컴퓨터공학, 시각화, 해커의 사고방식, 해당 분야의 전문 지식을 종합한 학문으로 정의하기도 한다. 데이터 사이언스가 기존의 통계학과 다른 접근법을 사용한다. 이 접근법을 무엇이라고 일컫는가?

정답 A) 총체적 접근법

문제 8. DIKW 피라미드 : DIKW 피라미드 내용 중 내용이 다른 하나는?

정답 3) 매출액은 3000만원으로 예상된다.

풀이 : DIKW 피라미드

W 지혜 : 근본 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 창의적 아이디어

예) 다른 커피도 B카페 가격이 저렴할 것이라고 판단

K 지식 : 상호 연결된 정보 패턴을 이해하여 이를 토대로 예측한 결과를

예) B카페에서 라떼를 사서 마실 것이다.

I 정보 : 데이터의 가공 및 상관관계 사이의 이해를 통해 패턴을 인식하고 그 의미를 부여한 데이터

예) 오늘 카페별로 라떼 가격 결과 B 상호 연결된 정보 패턴을 이해하여 예측한 결과물 정보 데이터

문제 9. 주관식 1)

인과관계 상관관계

풀이

사전처리 -> 사후처리 표본조사(샘플링) -> 전수조사 질 -> 양 인과관계 -> 상관관계

문제 10. 주관식 2)

정답) 플랫폼

풀이 : 빅데이터의 기능으로 차세대 산업 혁신에 꼭 필요한 요소

산업혁명의 석탄, 철의 역할 : 빅데이터가 사회, 경제, 문화생활 전반에 혁명적 변화를 가져올 것으로 기대됨 21세기의 원유에 비유 : 빅데이터가 원유처럼 각종 성장에 필요한 ‘정보’를 제공함으로써 산업 전방의 생산성을 한 단계 향상하고, 기존에 없던 새로운 범주의 산업을 만들어낼 것으로 전망 렌즈 역할 : 대표적인 사례는 구글의 “Ngram Viewer”(미국의 남북전쟁이 발발하기 전까지는 아메리카 대륙의 주들이 연합이라는 의미로 복수로 취급) 구글이 수천만 권의 책을 디지털화해 빅데이터 서비스를 제공했기 때문에 가능한 일로 변화 과정을 한눈에 볼 수 있다 – 우리가 확인하기 힘들었던 부분을 찾을 수 있도록 해줌 플랫폼 비즈니스 측면 : 공동 활용의 목적으로 구축된 유무형의 구조물 OS (Operating System) 플랫폼 : 다양한 소프트웨어가 OS를 공동으로 활용하기 때문 최근 : 서비스가 다양한 서드파티 비즈니스에 활용 플랫폼 역할 예) 페이스북 : SNS 시작 -> 서드파티 개발자들이 앱(App)을 만듬 다양한 사업자들이 공동으로 사용하는 플랫폼을 빅데이터 형태로 제공할 것으로 예상

문제 10. 변형문항 : 미국의 남북전쟁이 발발하기 전까지는 아메리카 대륙의 주들이 연합이라는 의미로 복수로 취급되었다는 구글의 “Ngram Viewer”를 통해 확인할 수 있었다. 이처럼 빅데이터 기능을 표현하는 것을 무엇이라 일컫는가?

산업혁명의 석탄, 철 21세기 원유 렌즈 플랫폼

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