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빅데이터 분석기사 필기 : 빅데이터 모델링 (3과목) 문제은행
세트 소개·학습법어떤 내용인지, 어떻게 공부할지 살펴보세요
빅데이터 분석기사 필기 과목 중 '빅데이터 모델링' 과목을 대비하기 위한 문제은행입니다.
학습 내용 한눈에 보기
분석모형, CRISP-DM, Ridge 회귀, 순환 신경망 등을 다루는 200개 문항의 낱말카드 세트입니다. 카드를 넘기기 전에 답을 떠올려 보고, 헷갈린 문항을 다시 복습해 보세요.
문제 목록 200문제
객관식
주성분분석(PCA)의 주된 목적으로 옳은 것은?
평균
—
객관식
선형판별분석(LDA: Linear Discriminant Analysis)과 PCA의 차이로 옳은 것은?
평균
—
객관식
요인분석(Factor Analysis)의 목적으로 옳은 것은?
평균
—
객관식
MANOVA(다변량 분산분석)를 ANOVA 대신 사용하는 이유로 가장 옳은 것은?
평균
—
객관식
다차원 척도법(MDS: Multidimensional Scaling)의 목적으로 옳은 것은?
평균
—
객관식
정준상관분석(Canonical Correlation Analysis)의 목적으로 옳은 것은?
평균
—
객관식
독립성분분석(ICA: Independent Component Analysis)이 PCA와 다른 점으로 옳은 것은?
평균
—
객관식
다변량 분석 적용 전 확인해야 할 가정으로 옳은 것은?
평균
—
객관식
시계열 데이터의 '정상성(Stationarity)' 조건으로 옳은 것은?
평균
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객관식
비정상 시계열을 정상화하는 대표적 방법으로 옳은 것은?
평균
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