JPark's development diary JPark's development diary

시험 준비 과정저는 제가 소속되어 있는 BDA 동아리에서 ADsP 스터디를 진행하여, 총 6주간 팀원들과 모여 시험 공부를 했습니다.3주동안은 개념을 공부하고, 3주는 기출문제를 풀었지만, 중간에 중간고사가 있어 기출을 풀 때 부족함을 느껴 후자의 3주 중 2주는 거의 개념을 복습했습니다.기출 문제는 1주일간 39회부터 4개정도 풀고 틀린 원인을 분석했습니다. 너무 오래전 기출은 나오지 않을 확률이 높다고 해 공부하지 않았고, 실제 시험도 그랬습니다.제가 공부한 책에는 40회 시험이 없어, 유튜브를 통해 기출 분석된 것을 전날 공부하고 다시 풀고 분석했습니다.다행히도 팀장님이 오문항과 40회 기출 어떻게 푸셨는지 올려주셔서, 참고가 많이 되었습니다.시험 결과 / 소감41회 시험은 새로운 문항들이 많이 나..

드디어 거의 한달 반에 가까운 스터디가 끝났습니다.학업을 진행하며 매주 스터디를 하는 것이 쉬운 일은 아니었지만, 그래도 잘 이끌어주신 팀장님과 같이 함께한 팀원들이 있기에 스터디를 잘 마무리할 수 있었던 것 같습니다.  스터디 진행 시간/방식매주 월요일 9-12시 온라인 미팅스터디 진행 기간3월 26일~ 5월 10일스터디 소감 저는 평소에 시험을 준비할 때 이렇게 한달 전부터 준비하지 않고, 짧은 기간에 집중해 준비하는 것을 선호했습니다. 그래서 이렇게 오래 전부터 시험을 준비한 것은 흔치 않은 경험이었던 것 같습니다. 공부한 내용을 한번에 쌓은 것이 아니라, 매주 팀원들과 공부하며 조금조금씩 제 지식으로 만들어, 시험 전에도 생각보다 공부할 양이 적어 뿌듯했습니다. 특히 이번 스터디에는 좋은 팀장님..

2024.05.06 6주차 스터디 이번주는 기출 문제, 단어 퀴즈 위주로 스터디를 진행했습니다.  6주 차 스터디기출문제 36회(p285~p296)기출문제 35회(p297~p308)기출문제 34회(p309~p322) 시계열 자료는 시간 흐름에 따라 관측되는 자료이고, 이전 시간의 자료를 활용해 미래를 학습하기 때문에 독립적이라고 할 수 없다.시계열에 영향을 주는 요인 4가지, 추세 요인, 계절 요인, 순환 요인, 불규칙 요인이 나타날 경우,,변환이 아니라, 분해식을 이용해 분리, 분석해야한다.어려운 개념인데 말장난을 섞은 문제들이 많이 나오는 거 같아 속상하다ㅜㅜ. 6주차 스터디 후기학교 생활과 같이 자격증을 병행하니 쉽지 않았지만, 매주 했던 스터디가 그래도 도움이 되었다.모르는게 많은 줄 알았는데 매..

2024.04.28 5주차 스터디 이번주는 시험 끝나고 바로 다음날 스터디를 진행했습니다!책의 진도를 다 나가, 기출문제를 풀고 오답노트를 작성했습니다. 1. 기출문제 39회(p246~p257)2. 기출문제 38회(p258~p271)3. 기출문제 37회(p272~p284) 훈련용 데이터 - 모델에 적합(fit)할 때 사용하는 데이터검증용 데이터 - 학습 단계에서 사용하고, 하이퍼파라미터를 미세조정할 때 사용하는 데이터테스트 데이터 - 완전히 모델이 훈련되었을 때, 모델들을 평가하기 위해 사용하는 데이터.내가 고른 답 : 4번, 정답 : 2번- 검증용 데이터가 아니라, 테스트 데이터가 모델 성능 평가에 사용된다.- 모델 성능 평가라는 말이 학습 단계에서 하이퍼파라미터를 조정하기 위해 사용되는 검증용 데이터..

2024.04.22 4주차 스터디 이번주는 스터디 날이 시험 일정과 겹쳐 참여하지 못했습니다. PART 1 데이터의 이해(p15~p64) 그동한 했었던 내용들은 난이도가 있었는데, 이번 단원은 데이터에 대한 전체적인 이해를 높이는 단원이었습니다. 데이터의 이해 데이터의 가치와 미래 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 이 3가지 항목을 중점으로 배웠습니다. 4주차 스터디 후기 시험 공부랑 자격증 시험이 겹쳐 공부하는데 힘들었지만, 상대적으로 내용이 쉬워 부담이 적었습니다. 이번주 스터디는 참여 못해 아쉬웠고, 다음주에 팀원들과 같이 다시 달려야겠습니다.

2024.04.15 3주차 스터디 오늘도 이번주의 시작을 ADsP 스터디로 시작했습니다. 금주 배운 내용은 아래와 같습니다. PART 2 데이터 분석 기획(p65~p116) 그동안 했던 내용들은 데이터 분석의 방법에 대해서 배웠다면, 이번주는 데이터 분석을 하기 전, 기획을 어떻게 하고 어떤 식으로 프로젝트를 관리해야 하는지를 분석 과제를 어떻게 도출해야 하는지 중점적으로 배웠습니다. 오늘 배웠던 것 들 중 암기요소들을 따로 정리해보았습니다. 분석 주제 유형 분석 대상(what) 분석 방법 (how) Known Unknown Known 최적화(Optimization) 통찰(Insight) Unknown 솔루션(Solution) 발견(Discovery) 분석 방법론의 적용 업무 특성에 따른 모델 1. 폭포..

2024.04.08 2주차 스터디 다들 벚꽃 보러 가셨나요??ㅎㅎ이번주는 벚꽃이 만개한 아름다운 주였습니다!! 저는 넘 바빠서 여유를 즐길 시간이 많이 없었네요ㅠㅠ 그래도 이번주 내용은 양도 저번보다 적고 전공 공부하고 있는 부분과 연관되어 있어 수월하게 공부했습니다~! 블로그 쓰다가 중간에 날아가버려서..내용이 빈약합니다..ㅠㅠ 서론은 여기까지 하고, 오늘 같이 스터디한 내용은 다음과 같습니다. 2주 차 스터디 *PART 3 데이터 분석 - 정형 데이터 마이닝(p201~p244) 1. 분류 분석 분류 분석의 경우 Logistic Regression ANN(인공신경망) Decision Tree 이 세가지 모델을 간략하게 배우고, 이런 모델들을 합쳐서 사용할 수 있는 앙상블(Essemble) 기법을 배웠습..

2024.04.01 4월의 시작, ADsP 스터디로 갓생살기 복학하면서 최대한 갓생 살려고 노력했는데, 4월의 시작을 ADsP 첫 스터디로 시작할 수 있어서 뿌듯했습니다. 사실 과제와 스터디에 밀려서 공부를 밤새 급하게 했는데, 좋은 팀원들을 만나 부족했던 부분들을 채워나갈 수 있어서 좋았습니다. 스터디가 있어서 오히려 더 미리 공부하게 되는 느낌!!! 서론은 여기까지 하고, 오늘 같이 스터디한 내용은 다음과 같습니다. 1주 차 스터디 *PART 3 데이터 분석 - R기초와 데이터 마트(p117~p146) *PART 3 데이터 분석 - 통계 분석(p147~p200) 1. R 기초 및 활용 2. 통계 분석 1. R 기초 및 활용 통계학 관련해 들은 과목은 통계학 개론뿐인 저는, R 언어를 접한게 처음이었습..