빅데이터분석기사 필기 이론 학습

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오류·중복·형식 불일치를 진단하고 재현 가능한 정제 절차를 익힌다.

결측 유형과 발생 원인을 진단해 적절한 처리 방법을 선택한다.

이상값의 원인을 확인하고 탐지·처리 기준을 목적에 맞게 정한다.

변수 선택 방법과 다중공선성 진단·대응 절차를 익힌다.

주성분분석의 원리와 성분 수 선택·해석 기준을 익힌다.

파생변수·변환·인코딩·스케일링의 적용 조건을 구분한다.

불균형 자료의 평가 지표와 재표본화·임곗값 설정을 익힌다.

분포와 관계를 그래프·요약통계로 반복 진단하는 EDA 절차를 익힌다.

변수 유형에 맞는 관계 탐색 방법과 해석상의 주의점을 익힌다.

시계열·공간·고차원·비정형 자료의 탐색 기준을 구분한다.

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