ADsP 3과목: 데이터 분석 핵심 50제

만든이 시저

2026.03.28

자격증

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세트 소개·학습법어떤 내용인지, 어떻게 공부할지 살펴보세요

R 활용 및 통계적 추론 등 데이터 분석 과목의 킬러 문항과 핵심 이론을 담았습니다.

학습 내용 한눈에 보기

상자 그림, 의사결정나무, 주성분 분석, 카이제곱 검정 등을 다루는 50개 문항의 낱말카드 세트입니다. 카드를 넘기기 전에 답을 떠올려 보고, 헷갈린 문항을 다시 복습해 보세요.

#상자 그림 #의사결정나무 #주성분 분석 #카이제곱 검정

객관식 앙상블 기법 중 여러 개의 Decision Tree를 독립적으로 학습시켜 투표하는 방식은?

평균 —

객관식 오차 행렬(Confusion Matrix)에서 '실제 True인 것을 True라고 맞게 예측한 비율'은?

평균 —

객관식 F1-Score는 무엇과 무엇의 조화 평균인가?

평균 —

객관식 비계층적 군집 분석 기법 중 가장 대표적인 것은?

평균 —

객관식 시계열 데이터의 4가지 구성 요소가 아닌 것은?

평균 —

객관식 정상 시계열(Stationary Time Series)의 조건이 아닌 것은?

평균 —

객관식 나이브 베이즈(Naive Bayes) 분류기가 가정하는 것은?

평균 —

객관식 인공 신경망(ANN)에서 가중치를 업데이트하기 위해 오차를 뒤로 전달하는 알고리즘은?

평균 —

객관식 서포트 벡터 머신(SVM)에서 데이터를 고차원으로 보내 경계를 찾는 기술은?

평균 —

객관식 주성분 분석(PCA)의 주요 목적은?

평균 —

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