[ 리눅스마스터 기출 정리 2 ]FTP (File Transfer Protocol)에서 여러 파일을 내려받는 명령: mget/etc/profile: 전체 사용자에게 공통으로 적용되는 로그인 환경 설정 파일 (PATH 같은 환경변수 지정)FSF (Free Software Foundation) 설립자로 GNU (GNU’s Not Unix) 프로젝트를 이끈 사람: 리처드 스톨만 (Richard Stallman)암호 만료 후 5일 뒤 계정을 비활성화하는 명령 useradd -f 5 lmsLILO는 특정 배포판 전용이 아니라 여러 리눅스에서 쓸 수 있음오류 메시지를 파일로 저장하는 재지정 cat nofile 2>errman: 명령어 설명서를 보는 도구tty: 현재 접속한 터미널 장치 확인DHCP (Dynamic ..

[ 리눅스마스터 기출 정리 1 ]LILO (LInux LOader) 부팅 시 프롬프트 없이 LI만 출력되고 멈춘 경우· 원인: 지오메트리 불일치, 또는 /boot/boot.b를 옮긴 뒤 맵 설치 프로그램(lilo)을 다시 실행하지 않음· 2차 로더는 로드됐지만 실행에 실패한 상태· L: 1차 로더는 실행됐으나 2차 로더 로드 실패· LI: 2차 로더 실행 실패· LIL: 맵 파일의 디스크립터 테이블 로드 실패· LILO: 정상여러 디스크 파티션을 하나로 묶어 구성하는 기술· LVM (Logical Volume Manager), RAID (Redundant Array of Independent Disks)PATH에 /etc 추가 export PATH=$PATH:/etc · 기존 경로($PATH)를 그대로 ..

1. 자격증 시험공부 배경 컴퓨터공학 전공자로 취업하여 IT 관련 업무를 하고 있습니다. 최근에 SQLD 취득 후 데이터 관련 자격증을 추가로 알아보던 중, ADsP를 알게 되어 취득을 결심하게 되었습니다.2. 체감 난이도주변에서는 기출만 반복하면 어렵지 않게 취득할 수 있다고 이야기하였습니다.그러나 막상 시험장에 들어가니 기존과는 다른 형태의 문제가 3과목에서 많이 출제되었던 것으로 기억합니다.확실하게 풀지 못하고 찍은 문제도 꽤 있었고, 소거법으로 답을 고른 문제도 많았습니다.3. 공부방법1~2과목은 SQLD와 개념이 겹치는 부분이 있어 부담이 적었지만, 3과목의 통계와 R 문제에서 많이 막혔습니다. 공부의 큰 틀은 3~4시간짜리 요약 유튜브 인강 2회 수강 후, 기출 10회차를 5회독 이상 반복하는..

■ 1과목 데이터 이해 군집분석과 지도학습의 구분· 군집분석 (Cluster Analysis) 은 서로 비슷한 값을 갖는 관측치를 묶어 경향성을 파악할 때 활용하는 비지도학습이다.· 반면 고객의 연체 확률 예측처럼 정답 레이블이 있는 문제는 로지스틱 회귀 모형 같은 지도학습 알고리즘을 사용한다.· 즉 군집분석은 세분화와 그룹화가 목적이고, 예측과 분류는 지도학습의 영역이다.■ 3과목 데이터 분석 공분산과 독립성· 공분산 (Covariance) 이 0이면 두 변수 간에 선형관계는 없다.· 그러나 곡선 형태의 비선형 관계는 존재할 수 있으므로 두 변수가 서로 독립이라고 단정할 수 없다.· 단 두 변수가 정규분포를 따르는 경우에는 무상관과 독립이 일치한다.군집분석에서 변수 단위가 다를 때의 해결 기법· 스케..

■ 1과목 데이터 이해 SCM (Supply Chain Management, 공급망 관리)· 제조업 및 유통업에서 원자재 조달부터 최종 소비자 전달까지 공급망 전체를 관리하는 시스템이다.ERP (Enterprise Resource Planning, 전사적 자원관리)· 기업의 모든 자원과 프로세스를 통합적으로 관리하는 시스템이다.CRM (Customer Relationship Management, 고객관계관리)· 고객 데이터를 분석해 관계를 유지하고 마케팅에 활용하는 시스템이다.데이터 웨어하우스 (DW, Data Warehouse)· 여러 출처에서 데이터를 통합해 저장하는 대규모 데이터 저장소다.· 특징은 주제 지향성, 통합성, 시계열성, 비휘발성이다. ■ 2과목 데이터 분석 기획 데이터 분석 조직 구..

■ 3과목 데이터 분석 Apriori 알고리즘· 연관규칙 방법론으로 빈발항목 집합 (Frequent Itemset) 을 효율적으로 탐색한다.· 모든 항목 조합에 대해 규칙을 찾는 것이 아니라, 최소 지지도와 최소 신뢰도 기준을 설정해 유의미한 규칙만 탐색한다.· 어떤 항목집합이 빈발하면 그 부분집합도 반드시 빈발하다는 성질을 이용해 후보를 줄인다.· 다만 품목 수가 늘어나면 조합 수가 기하급수적으로 증가하고, 거래 횟수가 적은 품목은 탐색에서 제외되기 쉽다.결측값 대치법· 단순대치법 (Single Imputation) : 결측값을 하나의 값으로 대치하며 평균대치법, 단순확률대치법이 여기에 속한다.· 평균대치법 : 관측된 자료의 평균값으로 결측을 대치한다.· 조건부 평균 대치법 (회귀대치법) : 전체 평..