제3회 빅분기 실기 스터디 안내

'제3회 빅데이터분석기사-실기' 시험이 12/04(토)에 예정되어 있습니다. 2회 실기시험에 합격하지 못하셨거나, 3회 필기시험에 합격하신 분들이 이 시험을 준비하시겠죠. 3회부터는 이전 사례가 있기 때문에 조금은 더 방향성을 이해할 수 있을 것 같습니다. 다만 난이도가 더 높아 질 가능성도 있을 것 같습니다.

3회 시험을 준비하는 데 필요한 정보를 정리해 봅니다. 그리고 여기 딥셀 AI 캠퍼스에서 준비하고자 하는 계획도 정리해 봅니다. 저희 사정에 따라 변경이 될 수도 있지만 아래와 같은 내용으로 함께 준비해 보겠습니다.

죄송하지만 R에 대해서는 저희 역량으로는 커버가 안되는 점 양해 바랍니다.

<단답형>

머신러닝과 관련된 내용을 중점적으로 공부해야 할 것 같습니다. 머신러닝에서 사용되는 기법과 알고리즘, 용어, 간단한 계산까지 집중해서 준비하는 것이 좋을 것 같습니다.

--> 머신러닝 관련된 개념과 기법, 알고리즘 등에 대한 연습문제를 50개 정도 만들어 보겠습니다. 다른 분들도 같이 많들어서 공유하면 좋을 것 같습니다.

<제1유형>

pandas의 사용을 확실하게 잘 할 수 있어야 할 것 같습니다.

--> 빅분기 준비를 위한 pandas 튜토리얼과 연습문제 풀이를 차근차근 만들어 보겠습니다. 코딩 초보자 분들이 요청하신다면 파이썬 기초 준비 자료도 함께 준비해 보겠습니다. 2회 준비에서는 시간이 너무 촉박하여 파이썬 기초는 다루지 못했습니다. 3회 준비는 기간이 6개월 정도 있으므로 코딩 초보들도 제대로 준비할 수 있는 시간이 될 것 같습니다. 요청하시는 분이 없으시면 필요 없는 것으로 알고 생략하겠습니다.

<제2유형>

예제와 같이 머신러닝으로 분류 문제를 주어진 시간 내에 확실하게 해결할 수 있도록 준비해야 할 것 같습니다. 그러기 위해서는 파이썬과 pandas, sklearn을 능숙하게 다룰 수 있어야 할 것 같습니다. 준비 방법은 2회 예제를 가지고 하면 될 것 같습니다. 

--> 2회의 예제문제를 해결하는 방법에 대해서 조금 더 자세하게 다루고 시험 볼 때, 어떻게 하는 것이 가장 좋을 지, 시험 요령을 정리해 보겠습니다. 준비하는 분들은 검색이나 참고 자료 없이 짧은 시간 내에 풀 수 있도록 연습할 수 있도록 유사 연습 문제를 만들어 보겠습ㄴ다.

이상과 같은 내용을 참고하여 시간을 가지고 차근차근 준비하는 것이 필요할 것 같습니다. 좋은 성과들을 기원합니다. 이 게시판의 취지는 함께 공부하는 것입니다.

많은 참여 부탁드립니다.