빅분기

○ 다음 중 빅데이터 플랫폼의 빅데이터 수집기술이 아닌 것은? 0pt · 정답 15명 1과목

○ 다음 중 딥러닝 분석 기법이 아닌 것은? 0pt · 정답 12명 1과목

○ 개인정보보호에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 11명 1과목

○ 다음 중 데이터 유형에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 12명 1과목

○ 다음 보기에서 설명하는 빅데이터 플랫폼 구조의 계층은? 0pt · 정답 10명 1과목

○ 다음 중 분석 대상과 분석 방식을 고려한 과제 도출 방식에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 12명 1과목

○ 다음 중 데이터 웨어하우스의 특징과 거리가 먼 것은? 0pt · 정답 10명 1과목

○ 전이학습(Transfer Learning)에 대해 올바르게 설명하고 있는 것은? 0pt · 정답 12명 1과목

○ 빅데이터 분석 프로세스로 옳은 것은? 0pt · 정답 10명 3과목

○ 소규모 단위로 데이터를 분리하여 구축하고 활용하는 방식으로, 특정 주제(예: 고객, 재무, 상품 등) 중심의 분석 환경을 구성하는 것은 무엇인가? 0pt · 정답 8명 3과목

○ 다음 중 Clustering에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 5명 3과목

○ 다음 중 NoSQL 데이터베이스의 특징으로 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명 3과목

○ 다음 설명에 해당하는 데이터 수집 방식은 무엇인가? 0pt · 정답 5명 3과목

○ 데이터의 이상치를 판별하기 위해 사분위수 범위(IQR)를 사용할 때, 이상치로 판단하는 기준 구간으로 옳은 것은? (단, Q1은 1사분위수, Q3은 3사분위수) 0pt · 정답 7명 2과목

○ 왜도(Skewness)에 대한 설명 중 옳은 것은? 0pt · 정답 6명 2과목

○ 피어슨 상관계수에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 8명 2과목

○ 데이터의 전체적인 분포를 한눈에 파악하기 가장 적합한 시각화 도구는? 0pt · 정답 6명 2과목

○ 다음 중 연속확률분포에 속하지 않는 분포는? 0pt · 정답 7명 2과목

○ 산점도(Scatter Plot)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명 2과목

○ 박스 플롯(Box Plot)의 구성 요소와 해석에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명 2과목

○ 다음 중 이상치에 가장 민감하게 반응하는 것은? 0pt · 정답 1명 2과목

○ 데이터가 어떤 모양으로 퍼져 있는지, 즉 '분포'를 확인하기 위해 막대 형태로 빈도를 나타내는 시각화 도구는? 0pt · 정답 1명 2과목

○ 다중공선성을 확인할 때, 보통 이 지표가 10 이상이면 "아, 문제 있네"라고 판단하는데, 이 지표의 이름은? 0pt · 정답 0명 2과목

○ 다음 중 데이터 사이언티스트가 갖추어야 할 스킬에 대해 옳게 연결된 것은? 0pt · 정답 2명 1과목

○ 다음 중 수집된 데이터의 일부에만 라벨(Label)이 있는 경우 적용 가능한 데이터 학습 방법은? 0pt · 정답 1명 1과목

○ 다음 중 분석 데이터 수집 시 고려사항으로 거리가 먼 것은? 0pt · 정답 1명 1과목

○ 다음 중 기존 데이터에 노이즈를 추가하여 데이터 비식별화 후 데이터 분석을 수행하는 방법은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 다음 중 거대 언어 모델에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명 1과목

○ 하둡(Hadoop)에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명 3과목

○ 다음 중 텍스트 마이닝의 일반적인 수행 절차로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명 3과목

○ 회귀분석의 기본 가정에 해당하지 않는 것은? 0pt · 정답 1명 3과목

○ 표본의 수가 n이고 독립변수의 수가 k인 다중회귀모형에서, 잔차제곱합(SSE)의 자유도로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 3과목

○ 다음 중 분산분석(ANOVA)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 1명 3과목

○ 다음과 같은 특성을 갖고 있는 반정형 데이터의 종류로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 다음 중 오토샤딩(Auto-Sharding)을 사용하며, 처리속도가 빠른 NoSQL DB의 종류로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 다음 중 기업 분석 수준 진단 항목으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 다음 중 CRISP-DM 분석 방법론의 분석절차로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명 1과목

○ 다음 중 하둡분산파일시스템(Hadoop Distributed File System, HDFS)에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 다음 중 빅데이터의 특징 5V에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명 1과목

○ 주성분 분석(PCA)을 수행하기 전, 각 변수들의 측정 단위(Scale) 차이로 인해 분산이 상대적으로 큰 특정 변수가 주성분 결정에 과도하게 큰 영향을 미치는 현상을 방지하기 위해 수행해야 하는 전처리 작업으로 가장 알맞은 것은? 0pt · 정답 1명 2과목

○ 데이터 수집 시 표본을 추출하려고 한다. 모집단이 성별, 연령대처럼 여러 개의 서로 다른 이질적인 하위 집단으로 구성되어 있을 때, 각 집단 내에서는 동질성이 높지만 집단 간에는 이질성이 높은 특징을 이용해 각 집단의 크기에 비례하여 표본을 무작위로 추출하는 방법은? 0pt · 정답 0명 2과목

○ 분류 모델을 구축하기 위해 데이터를 확인한 결과, 정상 데이터에 비해 특정 이상 탐지 대상 데이터가 극도로 적은 클래스 불균형(Class Imbalance) 문제가 발견되었다. 이를 해결하기 위해 소수 클래스 데이터의 K-최근접 이웃(K-NN)을 찾아 그 선분 사이에 가상의 데이터를 새롭게 생성하는 샘플링 기법은 무엇인가? 0pt · 정답 0명 2과목

○ 다음 중 성질이 다른 분포 하나는 무엇인가? 0pt · 정답 1명 2과목

○ 데이터 전처리 과정에서 특정 변수에 존재하는 결측치(Missing Value)를 모두 해당 변수의 평균값으로 일괄 대체하는 '단순 평균 대치법(Mean Imputation)'을 적용했다. 결측치를 제외하고 계산했던 원래 데이터의 통계량과 비교했을 때, 대치 완료 후 데이터셋에서 나타나는 통계적 지표의 변화로 가장 올바른 것은? 0pt · 정답 1명 2과목

○ 다음 중 다층 퍼셉트론(MLP) 학습 시 출력층에서 계산된 오차를 은닉층 방향으로 전달하여 가중치를 수정하는 알고리즘은? 0pt · 정답 2명 3과목

○ 인공신경망에서 입력값에 가중치를 적용한 후, 해당 결과를 변환하여 다음 층으로 전달하는 함수는 무엇인가? 0pt · 정답 0명 3과목

○ 다음 중 인공신경망의 활성함수로 일반적으로 사용되지 않는 것은? 0pt · 정답 1명 3과목

○ 다음 중 SVM(Support Vector Machine)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 2명 3과목

○ 비지도 학습의 군집분석 기법에 대한 설명으로 잘못된 것은? 0pt · 정답 1명 3과목

○ 다음 중 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 상호관계를 설명한 것으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 다음 중 관계형 데이터베이스를 하둡 기반으로 전환하고자 할 때, 이를 수행하기에 가장 적절한 직무로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 다음 중 테이블 형태로 구조화되어 있지 않지만 메타데이터의 특성을 갖고 있는 데이터로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 다음 중 총계처리 기법의 단점으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 다음 중 데이터 및 자원 할당 관리, 빅데이터 어플리케이션 실행을 위한 서비스 제공을 하는 빅데이터 플랫폼 계층 구조로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 다음 중 병렬 DBMS의 특성으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 1명 1과목

○ 다음 중 하나 이상의 데이터 소스로부터 정형데이터를 추출 및 가공하여 데이터 웨어하우스 등 다양한 응용시스템에 저장하는 기술은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 다음 중 관계형 데이터베이스를 하둡 기반으로 전환하고자 할 때, 이를 수행하기에 가장 적절한 직무로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 다음 중 테이블 형태로 구조화되어 있지 않지만 메타데이터의 특성을 갖고 있는 데이터로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 다음 중 특정 분야에서 학습된 신경망을 다른 분야의 신경망 학습에 활용하기 위한 방법으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 다음 중 여러 시스템으로부터 필요한 원천 데이터를 추출, 변환하여 적재하기 위한 기술로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 다음 중 병렬 DBMS의 특성으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 빅데이터 특징 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 결측치 처리 방법으로 가장 거리가 먼 것은? 0pt · 정답 1명 2과목

○ 불균형 분류에서 Precision과 Recall을 함께 볼 때 자주 쓰는 지표는? 0pt · 정답 0명

○ K-fold 교차검증의 목적으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명

○ 이진 분류에서 AUC=0.5에 가까운 모델의 해석으로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명

○ 빅데이터 3V 중 Velocity의 의미로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 1명 1과목

○ 범주형 변수를 모델 입력용 수치로 바꾸는 작업으로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명 2과목

○ 학습 데이터에는 잘 맞지만 평가에서 크게 떨어지는 현상과 가장 가까운 것은? 0pt · 정답 0명 3과목

○ Precision이 특히 중요한 상황으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명

○ 최종 모델의 일반화 성능을 '한 번만' 보고 싶을 때 남겨 두는 집합은? 0pt · 정답 0명

○ 심한 클래스 불균형에서 ROC-AUC만 보고 판단할 때 유의점으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명

○ 빅데이터 분석 기획에서 가장 먼저 합의할 항목으로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ K-means나 로지스틱(규제)에서 스케일링이 중요한 이유로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명 2과목

○ 배깅(Bagging)의 핵심 아이디어로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 3과목

○ 회귀에서 큰 오차에 더 민감한 지표는? 0pt · 정답 0명 3과목

○ 일별 수요 예측에서 랜덤 셔플 분할이 위험한 이유는? 0pt · 정답 0명 3과목

○ 분류 확률의 품질을 평가할 때 자주 쓰는 지표는? 0pt · 정답 0명 3과목

○ 빅데이터 특징 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 결측치 처리 방법으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 2과목

○ 학습 데이터에서는 매우 높은 정확도를 보이지만 검증 데이터에서는 성능이 크게 하락하는 모델이 있다. 이 모델의 일반화 성능을 개선하기 위한 방법으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명 3과목

○ 희귀 질병 환자를 탐지하는 분류모형 A의 Precision은 0.80, Recall은 0.50이다. 양성 클래스에 대한 Precision과 Recall을 하나의 값으로 균형 있게 평가하고자 할 때 가장 적절한 지표와 그 값에 가까운 것은? 0pt · 정답 0명

○ 동일한 데이터셋에서 두 분류모형의 일반화 성능을 비교하려 한다. 단일 학습·검증 데이터 분할 결과가 데이터 분할 방식에 따라 크게 달라지는 상황에서 K-fold 교차검증을 사용하는 주된 이유로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명

○ 두 이진 분류모형을 평가한 결과, 모형 A의 AUC는 0.52이고 모형 B의 AUC는 0.86이었다. 이에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명

○ 빅데이터 분석 윤리로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명 1과목

○ 지역 비율을 유지한 채 표본을 뽑는 방법은? 0pt · 정답 0명 2과목

○ 단일 결정트리 대비 랜덤포레스트의 장점으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명 3과목

○ 이상치 오차에 상대적으로 덜 민감한 회귀 지표는? 0pt · 정답 0명 3과목

○ 학습 데이터 수를 늘려도 학습·검증 오차가 둘 다 높으면? 0pt · 정답 0명 3과목

○ 트리 모델의 feature importance 해석 시 유의점으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 3과목

○ 수집 데이터의 오류·편향·노이즈 이슈를 가리키는 특성은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 회귀에서 설명변수끼리 상관이 커 계수 해석이 흔들릴 때 의심하는 것은? 0pt · 정답 0명 2과목

○ SVM이 초평면을 고를 때 추구하는 것으로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명 3과목

○ 예측 오차를 실제값 대비 %로 평균 내는 지표는? 0pt · 정답 0명

○ 튜닝용 CV 안에 평가용 CV를 두어 낙관 편향을 줄이는 설계는? 0pt · 정답 0명

○ 배치로 한 번에 학습하지 않고 스트림으로 모델을 갱신하는 방식은? 0pt · 정답 1명 3과목

○ 다음 중 하이퍼파라미터에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명 3과목

○ 시계열 데이터를 무작위로 섞은 뒤 학습 데이터와 평가 데이터로 분할할 때 발생할 수 있는 문제로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명 3과목

○ 군집분석 결과를 평가할 때 실루엣 계수를 사용하는 이유로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명

○ 다음 중 평균절대오차(MAE)에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명

○ 모형에서 산출한 변수 중요도를 해석할 때 주의해야 할 점으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명

○ 머신러닝 Pipeline에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ 배치 스코어링을 사용하는 목적으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명 2과목

○ 데이터 드리프트에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 0명 3과목

○ 성공 KPI가 부재할 때 발생할 수 있는 문제로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명

○ API Rate Limit에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 1과목

○ MAR 결측 메커니즘에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명 2과목

○ MapReduce 대비 Spark가 반복 연산에 유리한 이유로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명

○ 오른쪽 꼬리가 긴 금액 변수에 자주 쓰는 변환은? 0pt · 정답 0명

○ 그래디언트 부스팅의 기본 아이디어로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명

○ 군집 품질을 한 숫자로 볼 때 자주 쓰는 지표는? 0pt · 정답 0명

○ 딥러닝에서 Dropout의 목적으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명

○ 모델이 0.8이라고 한 사례의 실제 양성 비율이 0.5라면? 0pt · 정답 0명

○ 분석 프로젝트의 KPI 10pt · 정답 0명

○ API Rate Limit 10pt · 정답 0명

○ MAR 결측 메커니즘 10pt · 정답 0명

○ 데이터 스케일링과 누수 10pt · 정답 0명

○ 클래스 불균형과 Accuracy 10pt · 정답 0명

○ 앙상블 학습 10pt · 정답 0명

객관식 문제