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ADsP 2과목: 데이터 분석 기획 핵심 50제
세트 소개·학습법어떤 내용인지, 어떻게 공부할지 살펴보세요
데이터 분석 기획의 방법론과 거버넌스 체계를 집중적으로 학습하는 50제입니다.
학습 내용 한눈에 보기
KDD 분석 방법론, CRISP-DM, 디자인 씽킹, 하이프 사이클 등을 다루는 50개 문항의 낱말카드 세트입니다. 카드를 넘기기 전에 답을 떠올려 보고, 헷갈린 문항을 다시 복습해 보세요.
문제 목록 50문제
객관식
분석 과제 발굴 단계에서 '벤치마킹'의 역할은?
평균
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객관식
데이터 거버넌스 체계 중 '데이터 권신(Identity & Access Management)' 관리란?
평균
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객관식
데이터 사이언스 프로젝트에서 '애자일(Agile)' 방법론이 선호되는 이유는?
평균
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객관식
분석 과제의 '시급성'과 '난이도' 중 더 중요한 것은?
평균
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객관식
분석 모델의 '재학습(Retraining) 주기' 기획이 필요한 이유는?
평균
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객관식
데이터 분석 플랫폼 구축 시 '샌드박스(Sandbox)'의 역할은?
평균
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객관식
분석 거버넌스 체계의 '표준 및 가이드'에 포함되지 않는 것은?
평균
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객관식
성공적인 데이터 분석 팀(CoE)의 특징이 아닌 것은?
평균
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객관식
빅데이터 분석 마스터플랜의 최종 목적은?
평균
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객관식
ADsP 2과목 합격 전략: ( )와 ( ) 방법론의 단계를 외운다.
평균
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