문제풀기: ADsP 1과목: 데이터의 이해 핵심 50제

Q1. 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

Q2. 빅데이터의 3V 특징에 해당하지 않는 것은?

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

Q3. 빅데이터 플랫폼의 기능으로 적절하지 않은 것은?

1 ① 데이터 수집 및 저장 2 ② 데이터 가공 및 분석 3 ③ 물리적 서버의 직접 수기 제작 4 ④ 시각화 및 인사이트 도출

Q4. 빅데이터 분석을 통해 향후 5년 내 시장 점유율을 예측하는 분석의 종류는?

1 ① 설명적 분석 (Descriptive) 2 ② 예측적 분석 (Predictive) 3 ③ 진단적 분석 (Diagnostic) 4 ④ 처방적 분석 (Prescriptive)

Q5. 빅데이터 분석 단계 중 가장 먼저 수행되어야 하는 것은?

1 ① 분석 기획 2 ② 데이터 수집 3 ③ 데이터 전처리 4 ④ 모델링

Q6. 지식(Knowledge) 단계의 예시로 가장 적절한 것은?

1 ① A점의 사과 가격이 1,000원이다. (데이터) 2 ② A점의 사과 가격이 B점보다 싸다. (정보) 3 ③ 사과 가격이 싼 곳에서 구매하면 지출을 줄일 수 있다. 4 ④ 사과 가격이 폭등할 것을 예측해 미리 대량 구매한다. (지혜)

Q7. 데이터베이스의 '지속성(Durability)' 의미는?

1 ① 성공한 트랜잭션의 결과는 시스템 장애 후에도 보존되어야 한다. 2 ② 동시에 여러 명이 쓸 수 있다. 3 ③ 데이터가 항상 같아야 한다. 4 ④ 보안이 철저하다.

Q8. 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

Q9. 데이터 모델링의 목적이 아닌 것은?

1 ① 현실 세계를 추상화하여 표현함 2 ② 데이터 간의 관계를 명확히 함 3 ③ 데이터 삭제를 불가능하게 함 4 ④ 시스템 구축의 가이드가 됨

Q10. 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

ADsP 1과목: 데이터의 이해 핵심 50제