빅데이터 분석기사 필기 : 빅데이터 모델링 (3과목) 문제은행

만든이 시저

2026.03.24

자격증

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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.

#자격증 #예상문제 #문제은행 #모의고사 #기출문제

객관식 XGBoost가 기존 그래디언트 부스팅보다 빠르고 효과적인 이유로 옳지 않은 것은?

평균 —

객관식 스태킹(Stacking) 앙상블의 구조로 옳은 것은?

평균 —

객관식 AdaBoost에서 분류 오류가 큰 기초 학습기(Weak Learner)에 대해 취하는 조치로 옳은 것은?

평균 —

객관식 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting)에서 학습하는 것으로 옳은 것은?

평균 —

객관식 LightGBM이 XGBoost 대비 대규모 데이터에서 빠른 이유로 옳은 것은?

평균 —

객관식 앙상블 기법에서 다양성(Diversity)이 중요한 이유로 옳은 것은?

평균 —

객관식 비모수 검정(Non-parametric Test)을 사용하는 주된 이유로 옳은 것은?

평균 —

객관식 독립 이표본의 중위수(Median) 차이를 검정하는 비모수 방법으로 옳은 것은?

평균 —

객관식 대응표본(Paired Sample) 비모수 검정으로 옳은 것은?

평균 —

객관식 세 집단 이상 비교 시 ANOVA의 비모수 대안은?

평균 —

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