문제풀기: ADsP 1과목: 데이터의 이해 핵심 50제

Q1. 빅데이터 업무 프로세스에서 '거버넌스(Governance)'의 목적은?

1 ① 데이터의 효율적 관리와 무결성 유지 2 ② 데이터 무단 삭제 3 ③ 익명성 완전 제거 4 ④ 서버 부하 극대화

Q2. 빅데이터 전문가를 뜻하는 직업군 중 '데이터 엔지니어'의 역할은?

1 ① 수집 및 저장 인프라를 구축하고 관리하는 역할 2 ② 마케팅 문구 작성 3 ③ 모델 해석만 함 4 ④ 법규 준수만 체크함

Q3. 빅데이터의 3V 특징에 해당하지 않는 것은?

1 ① Volume (규모) 2 ② Velocity (속도) 3 ③ Variety (다양성) 4 ④ Value (가치)

Q4. 빅데이터의 가공 과정에서 개인의 특정 정보를 추론할 수 없게 하는 기술은?

1 ① 가명처리/익명처리 2 ② 압축 3 ③ 백업 4 ④ 복제

Q5. 데이터 사이언스(Data Science)가 통계학(Statistics)과 다른 점은?

1 ① IT 기술과 비즈니스 지식의 융합 2 ② 수학적 계산의 배제 3 ③ 데이터 규모의 축소 4 ④ 표본 조사 중심

Q6. 데이터 가공 중 '이상치(Outlier)' 처리의 목적은?

1 ① 분석 결과의 왜곡 방지 2 ② 데이터 수 늘리기 3 ③ 평균값 높이기 4 ④ 서버 부하 테스트

Q7. 빅데이터의 특징 중 '가치(Value)'가 중요해진 이유는?

1 ① 데이터가 많아질수록 분석 비용도 늘어나므로 실질적 이득을 따져야 함 2 ② 가치가 없으면 법적 처벌을 받기 때문 3 ③ 데이터는 무조건 돈이 되기 때문 4 ④ 분석 기술이 없어도 되기 때문

Q8. 데이터 사이언스가 비즈니스에 기여하는 방식 중 '개인화 서비스'의 예는?

1 ① 넷플릭스의 콘텐츠 추천 시스템 2 ② 지하철 노선도 출력 3 ③ 신문 인쇄 4 ④ 날씨 뉴스 방송

Q9. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 사용하는 이유가 아닌 것은?

1 ① 데이터 중복 최소화 2 ② 데이터 독립성 확보 3 ③ 보안 향상 및 권한 관리 4 ④ 파일 단위의 수기 관리 편의성

Q10. 빅데이터 환경에서 '데이터 레이크(Data Lake)'의 정의는?

1 ① 정형/비정형 모든 데이터를 그대로 저장하는 거대한 저장소 2 ② 낚시 관련 지식 DB 3 ③ 삭제된 데이터 모음 4 ④ 암호화된 비밀 금고

ADsP 1과목: 데이터의 이해 핵심 50제