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순번 문제 과목-장 세부 절 생성 주체 비기봇 해설 핵심쇼츠강의 관리
1(13958)
다음 중 모수 유의성 검정 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-1 분석모형 평가 자체 검수중 매칭 대기 보기
2(13957)
다음 중 데이터 스토리텔링(Data Storytelling)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-2 분석결과 활용 자체 검수중 매칭 대기 보기
3(13956)
다음은 K-fold 교차검증을 이용하여 최적의 모형을 선택하는 과정이다. 설명에 따라 총 모델 학습 횟수를 구하면 얼마인가?
 4-1 분석모형 평가 자체 검수중 매칭 대기 보기
4(13955)
어떤 지역에서 30일 동안의 교통사고 발생 건수를 조사한 결과, 해당 데이터가 포아송 분포를 따르는지 적합도 검정을 실시하였다. 다음 설명 중 옳지 않은 것을 모두 고른 것은?
 4-1 분석모형 평가 자체 검수중 매칭 대기 보기
5(13954)
다음 중 시각화 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-2 분석결과 시각화 자체 검수중 매칭 대기 보기
6(13953)
다음 중 데이터 분할 및 검증 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-1 분석모형 평가 자체 검수중 매칭 대기 보기
7(13952)
다음 중 산점도(Scatter Plot)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-2 분석결과 시각화 자체 검수중 매칭 대기 보기
8(13951)
다음 중 비교 시각화 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-2 분석결과 시각화 자체 검수중 매칭 대기 보기
9(13950)
다음 중 관계형 데이터 시각화 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-2 분석결과 시각화 자체 검수중 매칭 대기 보기
10(13949)
다음 중 분석모형 리모델링 시 주의사항으로 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 4-2 분석결과 활용 자체 검수중 매칭 대기 보기
11(13948)
다음 중 인포그래픽(Infographic)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-2 분석결과 시각화 자체 검수중 매칭 대기 보기
12(13947)
다음과 같은 손실 함수가 주어졌을 때, 이를 최소화하는 회귀 모형으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-2 회귀 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
13(13946)
다음 중 주성분분석(PCA)에서 제1주성분을 구하는 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-2 다변량 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
14(13945)
다음 중 히스토그램(Histogram)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-2 분석결과 시각화 자체 검수중 매칭 대기 보기
15(13944)
다음 중 하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-1 분석모형 개선 자체 검수중 매칭 대기 보기
16(13943)
다음 중 경사하강법(Gradient Descent)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-1 분석모형 개선 자체 검수중 매칭 대기 보기
17(13942)
다음 중 회귀(Regression)와 분류(Classification)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-1 분석모형 평가 자체 검수중 매칭 대기 보기
18(13941)
다음 중 ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 4-1 분석모형 평가 자체 검수중 매칭 대기 보기
19(13940)
다음 중 데이터 불균형 상황에서의 평가 지표 및 처리 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 2-1 분석 변수 처리 자체 검수중 매칭 대기 보기
20(13939)
다음은 이진 분류 모델의 예측 결과를 나타낸 혼동행렬이다. 이를 바탕으로 F1-score를 구하면 얼마인가?
 4-1 분석모형 평가 자체 검수중 매칭 대기 보기
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1과목 1장 비지니스 모델과 이기요인과 통제방안 데이터의 유형
문제
아래에서 빅데이터 시대의 위기와 통제에 대한 설명으로 가장 타당한 것끼리 묶은 것은?
보기
가) 데이터 익명화(Anonymization)는 사생활 침해에 대 한 근본요인을 차단할 수 있어 빠른 기술발전이 필요하다.
나) 빅데이터 분석은 일어난 일에 대한 데이터에 의존하므로 예측의 정확도는 높지만 항상 맞을 수는 없어 데이터 오용의 피해가 발생할 수 있다.
다) 개인정보 사용자의 정보 사용에 대한 무한책임의 한계로 개인정보 사용 책임제보다 동의제를 더욱 강화시켜야 한다.
라) 민주주의에서 '행동결과'에 따른 처벌의 모순을 교훈 삼아 빅데이터 사전 '성향' 분석을 통한 통제가 강화될 필요가 있다.
마) 빅데이터가 발생시키는 문제를 중간자 입장에서 중재하며 해결해주는 알고리즈미스트 (Algorithmist)도 새로운 직업으로 부상하게 될 것이다.
  1. 선택지 1 가, 다
  2. 선택지2 나, 다
  3. 선택지3 가, 라
  4. 선택지4 나, 마
정답
나, 마
해설
다) 개인정보 사용자의 정보 사용에 대한 무한책임의 한계로 개인정보 사용 동의제보다 책임체로 더욱 강화시켜야 한다.
라) 민주주의 국가의 형사 처벌과 같이 잠재적 위협이 아닌 명 확하게 행동한 결과에 대해 책임을 묻기 때문에 빅데이터 사전 성향 분석을 실시한다면 책임 원칙을 훼손한다.
비기봇 해설
1. Optimization 유형은 분석 대상과 분석 방식이 모두 명확한 경우에 사용되는 분석 유형입니다. 이 유형은 특정 목표를 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.
2. Optimization 유형은 분석 대상과 분석 방식이 모두 명확한 경우에 사용되는 분석 유형입니다. 이 유형은 특정 목표를 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.
#빅데이터 #정성데이터 #정량데이터 #데이터의 다양성 #하둡
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