빅데이터분석기사 필기 이론 학습

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PCA·요인분석·판별분석·MANOVA의 목적과 차이를 구분한다.

정상성·ACF·PACF를 바탕으로 시계열 모형을 구축하고 검증한다.

사전분포와 가능도를 결합한 베이지안 추론·진단 절차를 익힌다.

텍스트·이미지·음성 분석을 위한 딥러닝 설계와 검증을 익힌다.

앙상블 학습의 구조와 자료 조건에 맞는 비모수 검정을 익힌다.

회귀 평가지표와 잔차 진단으로 예측오차와 모형 가정을 점검한다.

혼동행렬을 바탕으로 주요 분류 평가지표의 차이를 구분한다.

ROC·AUC의 의미를 이해하고 비용·용량에 맞는 임곗값을 정한다.

교차검증으로 일반화 성능과 분할별 변동을 함께 평가한다.

모수 유의성·적합도 검정의 목적과 p-value 해석을 익힌다.

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