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빅데이터5

ADP 불합격 세부내용구분과목명과목별 점수백분율 환산 점수과락여부ADP데이터 이해9.0 / 1090 / 100통과데이터 처리 기술 이해8.0 / 1080 / 100통과데이터 분석 기획6.0 / 1060 / 100통과데이터 분석26.0 / 4065 / 100통과데이터 시각화6.0 / 1060 / 100통과ADP 서술형13.0 / 2065 / 100-합계68.0 / 100불합격 서술형은 단순한 수치해석수준의 이야기였으며 과락이 없음. 분석기획, 분석, 시각화 부분에서 좀 더 공부했으면 하는 아쉬움이 남음. 2017. 9. 29.
ADP, ADsP R 프로그래밍 코드 배포 해당 R 코드들은 ADP나 ADsP를 대비해 바쁜 시간 쪼개가며 배끼다시피 하여 작성한 코드들로 혹여나 '데이터 분석 전문가 가이드(개정판)'로 공부하는 사람들의 노고를 덜고자 함이다. 만약 해당 서적이 없다면 의미가 없으니 참고 바람. 필자는 ADP 필기 탈락을 했지만 공부할 계기를 위함이지 특별히 자격증의 효용을 바란 것은 아니다. 후일 사람들의 공부에 도움이 되길 바라며 해당 파일을 올린다.※ 범위는 4장 뿐이며 5장은 건들기 전에 불합격 통보를 받아 작성하지 않음.※ 주석은 거의 없는 상태이고, 코드 테스트는 해본적이 없으므로 스스로 확인 바람.※ UTF-8로 작성하였으니 한글이 깨진다면 인코딩을 확인 바람. 2017. 9. 29.
3과목 데이터 분석 기획 2장 분석 마스터 플랜 군더더기가 많으니 추후 정제본 추가 요함.추후 체크리스트 등을 만들 때 가이드라인 삼기 좋으니 군더더기 자체는 남겨둘것. 2017. 5. 16.
1과목 데이터 이해 2장 데이터 가치와 미래 ※ ADsP 정리글은 어디까지나 한국데이터진흥원에서 발행한 데이터분석 전문가 가이드를 읽어야 그 맥락이 이해되는 물건입니다. 그러니 꼭 사서 정리을 보길 추천합니다. 2장 데이터 가치와 미래1절 빅데이터의 이해1. 정의: 관점범위에 따라 1) 3V로 요약되는 데이터 자체의 특성변화에 초점(좁은)2) 처리, 분석 기술적 변화까지 포함하는(중간)3) 인재, 조직 변화를 포함한 정의(넓은)데이터 변화기술 변화인재, 조직 변화규모, 형태, 속도새로운 데이터 처리, 저장, 분석 기술 및 아키텍처클라우드 컴퓨팅Data Scientist같은 인재 필요데이터 중심 조직>> 기존 방식으론 얻을 수 없던 통찰 및 가치 창출. 사업 방식, 시장, 사회, 정부 등에서 변화와 혁신 주도2. 출현 배경 : 기존 방식의 패러다임 .. 2017. 4. 9.