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빅데이터 분석기사 필기 : 빅데이터 결과해석 (4과목) 문제은행
세트 소개·학습법어떤 내용인지, 어떻게 공부할지 살펴보세요
빅데이터 분석기사 필기 과목 중 '빅데이터 결과해석' 과목을 대비하기 위한 문제은행입니다.
학습 내용 한눈에 보기
정밀도, 교차 검증, 결정계수, ROC 곡선 등을 다루는 200개 문항의 낱말카드 세트입니다. 카드를 넘기기 전에 답을 떠올려 보고, 헷갈린 문항을 다시 복습해 보세요.
문제 목록 200문제
객관식
'차원 축소' 기법 중 PCA와 LDA의 결정적 차이점은?
평균
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객관식
오버샘플링(Oversampling) 기법 중 하나인 'SMOTE'의 핵심 원리는?
평균
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객관식
분석 결과 시각화에서 '상자 수염 그림(Box Plot)'의 상단과 하단 수염(Whiskers)을 벗어난 점들은 무엇을 의미하는가?
평균
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객관식
시각화 속성 중 '색상(hue)'을 사용할 때 가장 주의해야 할 비즈니스 관습은?
평균
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객관식
'인포그래픽' 제작 시 데이터 잉크 계수(Data-Ink Ratio)를 높인다는 것은?
평균
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객관식
분석 모형의 배포 전략 중 'A/B 테스트'의 목적은?
평균
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객관식
'운영 중인 모델'의 성능 저하를 방지하기 위해 정기적으로 수행해야 하는 활동은?
평균
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객관식
다음 중 '해석 가능한 인공지능(XAI)'이 가장 필요한 상황은?
평균
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객관식
분석 결과 활용 시 '시뮬레이션(What-if analysis)'의 목적은?
평균
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객관식
'ROC 곡선'의 하단 면적인 AUC 값이 0.5인 분류 모델의 성능을 한마디로 요약하면?
평균
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