Career/Certificate14 [Tableau] 경영정보시각화능력 1회 실기 합격 후기 - 문제 복기 0. 시험 후기 안녕하세요.저는 4년차 태블로 개발자이고, 9월 28일에 있었던 경영정보시각화능력 1회 실기 시험에 응시했습니다.끝나고 여러 커뮤니티에서 많은 분들이 의견을 남기셨는데 저도 경험을 공유하고자 후기를 작성하게 되었습니다.사실 시험이 비교적 쉽게 출제될 거라고 생각하고, 모의고사 A형만 한 번 풀어보고 시험을 치렀습니다.실제 시험은 예상보다 훨씬 어려웠고 특히 태블로를 처음 접하신 분들에게는 정말 어려운 시험이었을 것 같습니다. 매일 태블로를 사용하는 저조차도 시간을 겨우 맞춰서 제출했으니까요. 사실 많은 문제 양에 시간 부족도 문제였지만, 명확하지 않은 제시문과 익숙하지 않은 함수에 시간을 소요했습니다.1번- 데이터 작업 준비에서 어려움을 겪은 분들이 많으신 걸로 아는데, 저도 피벗 필드.. 2024. 10. 6. Tableau Specialist 후기 준비물은 여권이나 영문 운전면허증 (영문 이름이 포함되어있는 신분증) 응시비용은 $100 (비싸서 그런가.. 하루 전 주말도 시험 접수가 가능함. 당일도 가능할지도?!) 영어시험으로 과거와 다르게 구글링X, 실기시험 X 객관식 45문제, 만점은 1000점 합격 커트라인은 750점 이상인데 채점 형식이 조금 일반적으로 달라서 40문제 중 5문제는 채점하지 않는다(어떤 문제가 채점되지 않는지는 알 수 없기에 다 풀어야 함) 75% 맞추면 된다고 생각하면 33 문제 정도 맞추면 될 듯. 복수 정답에서 부분 점수도 있는 것 같음 접수하는 피어슨 페이지 이름을 꼭 영문으로 바꿔줘야합니다. 안바꾸면 응시가 아예 되지 않음 만약 한글이라면 certification@tableau.com .. 2022. 4. 3. 제 44회 SQLD 후기 턱걸이로 따서 후기 쓰기 부끄럽지만^^ 빅분기 시험 후기도 여전히 검색으로 많이 들어오고 있고, 기록도 남길 겸 당황했던 경험들이 누군가에겐 도움이 되지 않을까 작성합니다. 아직까지 쿼리 짜는 업무를 맡지 않았지만 꼭 필요한 기술이라 SQL을 공부해야했다. SQLD를 딴다고 SQL을 잘하는 것도 아니니 필요 없는 자격증이라 생각해왔는데, 동기 대부분이 가지고 있기도 했고 SQLD를 준비하면 공부하지 않을까 하는 생각으로 접수했다. 학부 때 SQL 수업을 들었고 간단한 프로젝트도 해봐서 공부 안해도 쉽게 따지 않을까 생각했다.... 진짜 오만이었다... SQLD 기출책으로 유명한 노랭이를 풀어야한다고 해서 처음에 펼쳤는데 뭔 말인지 하나도 모르겠고 어려웠다. (2021ver. 노랭이로 봤는데 절판되었다고 .. 2022. 4. 2. [SQLD] 2. SQL 기본 및 활용 2. SQL 기본 및 활용 (40문제) (1) SQL 기본 (2) SQL 활용 (3) SQL 최적화 기본원리 (1) SQL 기본 SQL 문장 (MDDT) 1. 데이터 조작어 (DML) - Manipulation (SUID) - SELECT : 데이터 조회, 검색하는 명령어 (a.k.a RETRIEVE) - INSERT, UPDATE, DELETE : 데이터에 변형을 가하는 명령어 (생성, 삭제, 수정 등) 비절차적 데이터 조작어 : 무슨 데이터를 원하는 지만을 명세함. 절차적 데이터 조작어 : 어떻게 데이터를 접근해야하는지 명세함 (PL/SQL: 오라클, T-SQL : SQL Server) 2. 데이터 정의어 (DDL) - Definition (CARD) - CREATE, ALTER, DROP, RENA.. 2022. 3. 9. [SQLD] 1. 데이터 모델링의 이해 1. 데이터 모델링의 이해 (10문제) (1) 데이터 모델링의 이해 (2) 데이터 모델과 성능 (1) 데이터 모델링의 이해 데이터 모델링 목적 - DB구축 뿐만 아니라 데이터 모델링 자체로 업무를 설명하고 분석 - 업무정보를 구성하는 기초가 되는 정보들에 대해 일정한 표기법으로 업무 내용을 정확하게 분석함 - 분석된 모델로 실제 데이터베이스를 생성해 개발 및 데이터 관리에 사용하기 위함 모델링의 특징 - 추상화 (모형화, 가설적) : 현실 세계를 일정한 형식에 맞춰 표현 - 단순화 : 복잡한 현실 세계를 제한된 표기법이나 언어로 표현해 쉽게 이해할 수 있도록 함 - 명확화, 정확화 : 대상에 대한 애매모호함 제거, 정확하게 현상 기술 - 시스템 구현 뿐만 아니라 업무분석 및 업무형상화 하는 목적도 존재 .. 2022. 3. 1. 제 2회 빅데이터분석기사 후기 실기 100점 아깝..! 시험 중에 1유형에서 문제 하나가 헷갈리게 적혀있다고 느꼈고, 질문했는데 문제 관련 질문은 안받는다고 했다ㅠㅠ ( 시험치고 나서 오픈 톡방을 봤을 때 사람들 의견도 분분.. ) 내가 이해한 대로 풀고 나왔고, 헷갈릴만한 문제니 중복 답안처리를 해줄 수도 있겠다고 생각했는데 10점 날라간 거 보면 아닌가보다 하하.. 시험 준비 과정 필기시험은 위키북스의 빅데이터분석기사 책을 참고해서 공부했다. 한번에 따고 싶어서 기간을 3주 정도로 잡고 책 내용을 거의 외운 것 같다. (첫 시험이라 뭐가 나올지 몰라서ㅠㅠ) 하지만 책에서 다루지 않는 통계심화문제와 처음 보는 것들이 꽤 있어서 당황했고, 그래도 중복 답안 처리가 많이 되어서 통과했다. 실기시험은 2주 정도 잡고 공부했는데 개인적으로.. 2021. 7. 16. [빅데이터분석기사] 실기 - 단답형 준비 단답형 준비 : 데이터 처리 영역 (10문제) X 3점 [위키북스] 2021 빅데이터분석기사 필기 책을 바탕으로 제가 공부하기 위해 정리한 내용입니다. 다소 세부적인 내용까지 정리되어 있으니 감안해서 보시길 바랍니다. 챕터 이름 답 설명 동의어 1. 빅데이터 분석 기획 정량적 데이터 수치로 표현할 수 있는 숫자, 도형, 기호 등의 데이터 정형 데이터 정성적 데이터 언어, 문자 등의 정형화되지 않은 데이터 비정형 데이터 암묵지 학습과 체험을 통해 개인에게 습득되어 있지만, 겉으로 드러나지 않는 상태의 지식 공통화/내면화 형식지 암묵지가 문서나 매뉴얼처럼 외부로 표출돼 여러 사람이 공유할 수 있는 지식 표출화/연결화 데이터 의미가 중요하지 않은 객관적 사실, 이론을 세우는데 기초가 되는 사실 정보 데이터의 .. 2021. 6. 18. [빅데이터분석기사] 실기 - sklearn 1. Linear Model from sklearn.linear_model import * LogisticRegression RidgeClassifier LinearRegression Ridge Lasso ElasticNet 2. Decomposition from sklearn.decomposition PCA 3. Ensemble from sklearn.ensemble import * BaggingClassifier BaggingRegressor GradientBoostingClassifier GradientBoostingRegressor RandomForestClassifier RandomForestRegressor VotingClassifier V.. 2021. 6. 10. [빅데이터분석기사] 실기 - 작업형 제 1유형 작업형 제 1유형 : 데이터 처리 영역 (3문제) X 10점 데이터 수집 작업 데이터 수집하기 정형, 반정형, 비정형 등 다양한 형태의 데이터를 읽을 수 있다. 필요시 공개 데이터를 수집할 수 있다. 데이터 전처리 작업 데이터 정제하기 정제가 필요한 결측값, 이상값 등이 무엇인지 파악할 수 있다. 결측값와 이상값에 대한 처리 기준을 정하고 제거 또는 임의의 값으로 대체할 수 있다. 데이터 변환하기 데이터의 유형을 원하는 형태로 변환할 수 있다. 데이터의 범위를 표준화 또는 정규화를 통해 일치시킬 수 있다. 기존 변수를 이용하여 의미 있는 새로운 변수를 생성하거나 변수를 선택할 수 있다. 데이터 모형 구축 작업 분석모형 선택하기 다양한 분석모형을 이해할 수 있다. 주어진 데이터와 분석 목적에 맞는 분석모형.. 2021. 6. 9. [빅데이터분석기사] 실기 예시 풀이 단답형 (10문제) 여러 명의 사용자들이 컴퓨터에 저장된 많은 자료들을 쉽고 빠르게 조회, 추가, 수정, 삭제할 수 있도록 해주는 소프트웨어는 무엇인가? --> DBMS 작업형 제 1유형 : 데이터 처리 영역 (3문제) mtcars 데이터셋(data/mtcars.csv)의 qsec 컬럼을 최소최대 척도(min-max-scale)로 변환한 후 0.5보다 큰 값을 가지는 레코드 수를 구하시오. # 출력을 원하실 경우 print() 활용 # 예) print(df.head()) # 답안 제출 예시 # print(레코드 수) import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler mtcars=pd.read_csv('data/mtcars.csv') s.. 2021. 5. 31. 이전 1 2 다음
