ADsP 데이터분석 이론 100제 | 통계·머신러닝 핵심 정리

만든이 시저

2026.03.07

자격증

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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.

#ADsP #데이터분석 #통계 #머신러닝 #자격증

주관식 다음 설명에 해당하는 용어는 무엇인가요? 평균 0, 표준편차 1 기준으로 스케일을 변환하는 방법.

평균 —

주관식 핵심 키워드: "평균 0". 이 개념의 용어를 쓰세요.

평균 —

객관식 "표준화"에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

평균 —

객관식 다음 설명과 가장 관련 깊은 용어를 고르세요: 평균 0, 표준편차 1 기준으로 스케일을 변환하는 방법.

평균 —

주관식 다음 설명에 해당하는 용어는 무엇인가요? 데이터 값을 일정 범위(예: 0~1)로 조정하는 스케일링 방법.

평균 —

주관식 핵심 키워드: "데이터 값을 일정 범위(예: 0~1)로 조정하는 스케일링 방법". 이 개념의 용어를 쓰세요.

평균 —

객관식 "정규화"에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

평균 —

객관식 다음 설명과 가장 관련 깊은 용어를 고르세요: 데이터 값을 일정 범위(예: 0~1)로 조정하는 스케일링 방법.

평균 —

주관식 다음 설명에 해당하는 용어는 무엇인가요? 변수 수를 줄여 계산 효율성과 일반화 성능을 높이는 기법.

평균 —

주관식 핵심 키워드: "변수 수를 줄여 계산 효율성과 일반화 성능을 높이는 기법". 이 개념의 용어를 쓰세요.

평균 —

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