약 2주간 ADsP(Advanced Data Analytics Semi-Professional) 자격증 준비를 하며 배운 점과 느낀 점을 정리해보려 합니다.데이터 분석의 기초부터 활용까지 폭넓게 다루기 때문에, 공부를 통해 데이터 분석 전반에 대한 지식과 흥미를 쌓을 수 있었습니다.이번 회고에서는 공부 과정, 어려웠던 점, 그리고 성장과 느낀 점을 중심으로 정리하겠습니다.1. ADsP 자격증이란?ADsP는 데이터를 활용하여 문제를 정의하고, 분석을 통해 해결책을 제시할 수 있는 능력을 검증하는 자격증입니다.특히 데이터 분석 초급자들에게 적합하며, 데이터 분석에 관심 있는 직장인이나 학생들이 첫걸음으로 많이 도전하는 시험입니다.시험은 크게 세 가지 영역으로 구성됩니다:데이터 이해데이터 분석 기획데이터 분석..

2주 동안 SQLD(Structured Query Language Developer) 자격증을 준비하며 겪은 과정과 배운 점들을 기록해봅니다.사실 처음에는 SQLD가 그저 '데이터베이스 관련 자격증'이라고만 알고 있었는데,공부를 시작하면서 예상보다 깊이 있는 내용을 다루고 있다는 것을 알게 되었습니다.이번 회고를 통해, 앞으로 어떻게 자격증 시험에 어떠한 마음으로 임하여 더 발전시킬 수 있을지 고민해보려 합니다.1. SQLD 자격증이란?SQLD는 SQL을 기반으로 한 데이터베이스 개발 및 관리 관련 지식을 평가하는 자격증입니다.이 자격증은 특히 데이터베이스 설계와 SQL 쿼리 작성 능력을 중요시하는데,데이터베이스를 활용하는 직군이라면 유용한 자격증입니다.특히 IT 관련 직군에서 일하는 사람이라면 데이터베..

분류 분석분류 분석은 데이터가 어떤 그룹에 속하는지 예측하는 기법으로, 지도 학습에 해당합니다. 인공 신경망, 의사결정나무, 회귀분석 등은 대부분 분류 분석에 포함됩니다.모형 평가 방법향상도 곡선: 분류 분석의 모형 평가 방법으로, 랜덤 모델과 비교하여 해당 모델의 성과가 얼마나 향상되었는지를 각 등급별로 파악합니다.로지스틱 회귀분석반응 변수가 범주형인 경우에 적용되는 회귀분석 모형입니다.exp(B)는 나머지 변수(x1...xk)가 주어질 때, xl이 한 단위 증가할 때마다 성공의 오즈가 몇 배 증가하는지를 나타내는 값입니다. 오즈 = p / (1 - p) = 확률 / (1 - 확률)성공할 확률이 실패할 확률의 몇 배인지를 나타냅니다.B > 0 이면 S자 모양, B 의사결정나무의사결정 문제를 시각화하여..

데이터 분석 및 모델링 관련 메모분해시계열시계열에 영향을 주는 일반적인 요인을 분리해 분석하는 방법:경향(추세): 자료가 오르거나 내리는 추세.계절요인: 고정된 주기에 따라 자료가 변하는 경우.순환요인: 경제적이나 자연적인 이유 없이 알려지지 않은 주기를 갖고 변화.불규칙요인: 위 3가지로 설명할 수 없을 때 발생.다차원척도법 (MDS)객체 간 근접성을 시각화하는 통계 기법.개체들을 2차원 또는 3차원 공간 상에 점으로 표현하여 집단화를 시각적으로 나타냄.계량적 MDS: 비율척도, 구간척도 데이터 활용 (양적척도).비계량적 MDS: 순서척도 데이터를 활용 (순서척도).주성분분석 (PCA)여러 변수를 상관관계를 이용해 소수의 주성분으로 차원 축소.Scree plot: 그래프의 기울기가 완만해지는 지점에서 ..

이번 포스팅에서는 R을 사용한 상관분석과 회귀분석의 주요 개념을 정리해보겠습니다.1. 상관분석상관분석은 두 변수 간의 관계를 평가하는 중요한 통계 기법입니다. R에서 상관분석을 수행할 때, P-값이 0.05 이하인 경우 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택할 수 있습니다. 이는 두 변수 간에 통계적으로 유의미한 상관관계가 존재함을 의미합니다.상관계수상관계수는 두 변수 간의 선형 관계의 강도를 나타내며, +1과 -1 사이의 값을 가집니다. 0에 가까울수록 관계가 약하다는 것을 나타냅니다.2. 회귀분석회귀분석은 하나 또는 그 이상의 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 추정하는 통계법입니다. 독립변수는 X(원인)이고, 종속변수는 Y(결과)입니다. 회귀모형의 유의성P-값이 0.05보다 작으면 회귀식은 통계적으..

ADSP(데이터 분석 전문 자격증) 준비를 위해 확률변수와 통계의 기초 개념을 정리해보았습니다.1. 확률변수의 종류이산형 확률변수이산형 확률변수는 0이 아닌 확률 값을 가지는 셀 수 있는 실수 값입니다. 대표적인 이산형 확률변수로는 다음과 같은 분포가 있습니다:베르누이 분포: 두 가지 결과(성공/실패) 중 하나를 나타냄이항 분포: 베르누이 시행의 반복 결과다항 분포: 여러 가지 결과를 가지는 시행포아송 분포: 특정 시간이나 공간에서의 사건 발생 횟수연속형 확률변수연속형 확률변수는 확률이 함수 형태로 주어지며, 무한히 많은 값을 가질 수 있습니다. 주요 연속형 분포는 다음과 같습니다:균일 분포: 모든 값이 동일한 확률로 발생정규 분포: 종 모양의 대칭적인 분포지수 분포: 사건 발생 간의 시간 간격t 분포:..