ADsP 데이터분석 이론 100제 | 통계·머신러닝 핵심 정리
공개ADsP(데이터분석 준전문가) 대비를 위한 통계, 데이터 전처리, 머신러닝 핵심 개념을 100문항으로 구성했습니다. 개념 간 차이를 명확히 구분하는 데 집중한 문제집입니다.
📋 문제 목록 100문제
주관식
Q.
다음 설명에 해당하는 용어는 무엇인가요? 평균 0, 표준편차 1 기준으로 스케일을 변환하는 방법.
평균 정답률
50%
주관식
Q.
핵심 키워드: "평균 0". 이 개념의 용어를 쓰세요.
평균 정답률
50%
객관식
Q.
"표준화"에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
평균 정답률
50%
객관식
Q.
다음 설명과 가장 관련 깊은 용어를 고르세요: 평균 0, 표준편차 1 기준으로 스케일을 변환하는 방법.
평균 정답률
50%
주관식
Q.
다음 설명에 해당하는 용어는 무엇인가요? 데이터 값을 일정 범위(예: 0~1)로 조정하는 스케일링 방법.
평균 정답률
50%
주관식
Q.
핵심 키워드: "데이터 값을 일정 범위(예: 0~1)로 조정하는 스케일링 방법". 이 개념의 용어를 쓰세요.
평균 정답률
50%
객관식
Q.
"정규화"에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
평균 정답률
50%
객관식
Q.
다음 설명과 가장 관련 깊은 용어를 고르세요: 데이터 값을 일정 범위(예: 0~1)로 조정하는 스케일링 방법.
평균 정답률
50%
주관식
Q.
다음 설명에 해당하는 용어는 무엇인가요? 변수 수를 줄여 계산 효율성과 일반화 성능을 높이는 기법.
평균 정답률
50%
주관식
Q.
핵심 키워드: "변수 수를 줄여 계산 효율성과 일반화 성능을 높이는 기법". 이 개념의 용어를 쓰세요.
평균 정답률
50%