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자격증 & 문제풀이/자격증 후기 5

[ADP] ADP 합격 후기(필기 : 17회, 실기 : 18,19,20회)

ADP 필기ADP 필기 결과는 다음과 같습니다. 데이터 분석 전문가 필기는 아래의 책으로 공부하였습니다.https://link.coupang.com/a/cmw5Bm 이지패스 2025 ADsP 데이터분석 준전문가 - 신규/기타자격증 | 쿠팡쿠팡에서 이지패스 2025 ADsP 데이터분석 준전문가 구매하고 더 많은 혜택을 받으세요! 지금 할인중인 다른 신규/기타자격증 제품도 바로 쿠팡에서 확인할 수 있습니다.www.coupang.com https://link.coupang.com/a/1oAa6 ADP 필기 데이터 분석 전문가COUPANGwww.coupang.com이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.   최근에 제2회 빅데이터 분석기사 필기시험을 쳤었는데, AD..

[빅데이터분석기사] 빅데이터분석기사 2회 합격 후기(필기, 실기 후기 포함)

빅데이터분석기사 2회 합격 후기(필기, 실기 후기 포함)시험보고 나서 포스팅해야지하고 대략적으로 정리만 해두었는데 제가 좀 게을러서.. 이제야 후기를 남겨봅니다. 코로나로 1회 시험이 취소되어서 사실상 2회가 1회인 시험이었습니다.사실 빅분기의 상위 버전인 ADP 자격증을 보유하고 있기에 빅분기 자격증은 딱히 필요가 없긴했으나, 따면 좋겠지.. 하는 마음으로 시험을 신청했습니다. 필기이미 ADSP, ADP 필기를 보면서 대충은 풀수있겠지라고 생각하여 별 공부를 하지 않고 시험장에 갔습니다.아래 책이 좋다고 하여 구매하긴 했지만 시간이 없어 많이 공부하지 못했습니다.https://link.coupang.com/a/cmw695 2025 수제비 빅데이터분석기사 필기 세트 - 신규/기타자격증 | 쿠팡쿠팡에서 2..

[ADP] ADP실기 20회 후기 (복기 포함)

ADP실기 20회 후기 (복기 포함)ADP실기를 위해 준비한 것들1. 회귀분석(회귀분석 평가 및 statsmodel을 활용한 회귀 통계 분석, 잔차의 정규성/독립성/등분산성 확인, 변수선택법 등)2. 분류분석(RandomForest, gradientboost, 로지스틱회귀, 인공신경망 등의 각종 분류방법과 voting 등 각종 앙상블 방법 및 confusion matrix등 분류분석 평가 등)3. 교차분석, 분산분석(ANOVA), 상관분석4. 군집분석(KNN, SOM. EM알고리즘 활용 등)5. 연관분석(Aprori 알고리즘)6. 표본추출과 T검정7. 탐색적 요인분석(FA), 주성분분석(PCA), LEE 등 다양한 차원축소법8. 시계열분석(ARIMA, SARIMA, MARIMA, MA, AR, 정상성 처..

[SQLD] SQLD 38회 시험결과

SQLD 38회 시험결과SQLD 38회 시험결과는 다음과 같습니다.SQLD 준비과정해당 시험을 준비하는 것은 어렵지 않습니다..먼저 진흥원에서 나온 책을 구입해줍니다. https://link.coupang.com/a/cmw8Ni SQL자격검정 실전문제 - 신규/기타자격증 | 쿠팡현재 별점 4.8점, 리뷰 222개를 가진 SQL자격검정 실전문제! 지금 쿠팡에서 더 저렴하고 다양한 신규/기타자격증 제품들을 확인해보세요.www.coupang.com도 좋다고 합니다.https://link.coupang.com/a/cmw9jj 2025 이기적 SQL 개발자 이론서 + 기출문제 - 데이터베이스 | 쿠팡쿠팡에서 2025 이기적 SQL 개발자 이론서 + 기출문제 구매하고 더 많은 혜택을 받으세요! 지금 할인중인 다른..

[ADP] ADP실기 19회 후기 (복기 포함)

ADP실기 19회 후기 (복기 포함)ADP실기를 위해 준비한 것들1. 회귀분석(회귀분석 평가 및 statsmodel을 활용한 회귀 통계 분석, 잔차의 정규성/독립성/등분산성 확인, 변수선택법 등)2. 분류분석(RandomForest, gradientboost, 로지스틱회귀, 인공신경망 등의 각종 분류방법과 voting 등 각종 앙상블 방법 및 confusion matrix등 분류분석 평가 등)3. 교차분석, 분산분석(ANOVA), 상관분석4. 군집분석(KNN, SOM. EM알고리즘 활용 등)5. 연관분석(Aprori 알고리즘)6. 표본추출과 T검정7. 탐색적 요인분석(FA), 주성분분석(PCA), LEE 등 다양한 차원축소법8. 시계열분석(ARIMA)9. 타겟변수 불균형 처리 해결(언더샘플링, 오버샘플링..

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