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ADsP 데이터분석 이론 100제 | 통계·머신러닝 핵심 정리
세트 소개·학습법어떤 내용인지, 어떻게 공부할지 살펴보세요
ADsP(데이터분석 준전문가) 대비를 위한 통계, 데이터 전처리, 머신러닝 핵심 개념을 100문항으로 구성했습니다. 개념 간 차이를 명확히 구분하는 데 집중한 문제집입니다.
학습 내용 한눈에 보기
표준화, 정규화, 차원축소, 재현율 등을 다루는 100개 문항의 낱말카드 세트입니다. 카드를 넘기기 전에 답을 떠올려 보고, 헷갈린 문항을 다시 복습해 보세요.
문제 목록 100문제
주관식
다음 설명에 해당하는 용어는 무엇인가요? 비즈니스 이해부터 배포까지 데이터마이닝 프로젝트를 단계별로 수행하는 표준 방법론.
평균
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주관식
핵심 키워드: "비즈니스 이해부터 배포까지 데이터마이닝 프로젝트를 단계별로 수행하...". 이 개념의 용어를 쓰세요.
평균
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객관식
"CRISP-DM"에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
평균
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객관식
다음 설명과 가장 관련 깊은 용어를 고르세요: 비즈니스 이해부터 배포까지 데이터마이닝 프로젝트를 단계별로 수행하는 표준 방법론.
평균
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주관식
다음 설명에 해당하는 용어는 무엇인가요? 데이터 선택·전처리·변환·마이닝·평가로 이어지는 지식 발견 프로세스.
평균
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주관식
핵심 키워드: "데이터 선택·전처리·변환·마이닝·평가로 이어지는 지식 발견 프로세...". 이 개념의 용어를 쓰세요.
평균
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객관식
"KDD"에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
평균
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객관식
다음 설명과 가장 관련 깊은 용어를 고르세요: 데이터 선택·전처리·변환·마이닝·평가로 이어지는 지식 발견 프로세스.
평균
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주관식
다음 설명에 해당하는 용어는 무엇인가요? 모델 학습 전 데이터 품질을 높이기 위해 정제·변환하는 단계.
평균
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주관식
핵심 키워드: "모델 학습 전 데이터 품질을 높이기 위해 정제·변환하는 단계". 이 개념의 용어를 쓰세요.
평균
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