빅데이터분석기사 실기 기출문제 3회 모의고사 2021.12.04 시행 기준 빅분기 기출문제 3회 실전 모의고사입니다. 작업형 제1유형, 제2유형, 제3유형을 실제 시험처럼 풀고 채점 결과를 확인할 수 있습니다. 다른 회차 바로가기: 3회 · 4회 · 5회 · 6회 · 7회 · 8회 · 9회 · 10회 2021.12.04 빅데이터분석기사 – 기출문제 3회 데이터셋 경로 https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/ COPY https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/ 빅분기 기출문제 3회 (2021.12.04)모의고사 조사 아래 정보는 추후 여러분 개개인의 성적 향상 여부와 취약문제 유형 분석을 위한 용도로만 사용할 예정입니다. 좀 더 나은 서비스 제공을 위함이니 설문 정직하게 부탁드립니다! 🙂이메일 (성적 향상 여부, 취약 문제유형 추적 용도로만 사용할 예정) 빅분기 실기 시험을 보신적이 있으세요? 이번이 처음이다. (초시생) 쳐본적이 있다. (재시생)나는 데이터 관련 전공? 비전공? 전공자 (이과, 경제, 통계 계열 등) 비전공자 (문과, 전혀 수학적 지식 없음)슬통 강의 수강 여부 네, 들어본 적 있다. 아니오, 들어본 적 없다.01. 작업형 제 1유형 [30점] [1] 다음 데이터에서 lotSizeSqFt이 큰 top 10을 구하고, top 10 값 중 가장 작은 값으로 해당 값을 대치하시오. 또한, 건축 연도(yearBuilt)가 2000년도 이상인 lotSizeSqFt의 평균값을 구하시오. (소수점 첫째 자리에서 반올림, 대치된 lotSizeSqFt 기준) 데이터 출처 : https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/3_1.csv [2] 칼럼별 결측치 존재 여부를 확인하고, 결측치가 존재하는 경우 해당 칼럼의 중앙값으로 결측치를 대치하시오. 결측치 대치 전과 후 표준편차 차이의 절댓값을 구하시오. (소수점 둘째 자리까지 반올림)[3] 평균으로부터 1.5×표준편차만큼 벗어나는 경우를 이상치로 판단할 때, MedianStudentsPerTeacher의 이상치를 구하고, 이상치의 개수를 구하시오.03. 작업형 제 3유형 [30점] [1] 어느 고등학교의 수학 교사는 학생들의 시험 점수가 평균 75점 이상이라고 주장한다. 이를 검증하기 위해 랜덤으로 100명의 학생을 추출하여 시험 점수를 조사하였다. 데이터 출처 : https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/3_3_1.csv ① 학생 성적의 평균을 구하시오. (소수점 둘째 자리까지 반올림)② 학생 성적의 표준편차를 구하시오. (소수점 둘째 자리까지 반올림)③ 모평균 75를 기준으로 일표본 t-검정을 수행하고, 검정통계량을 계산하시오. (소수점 둘째 자리까지 반올림)④ p-value를 바탕으로 유의수준 5%에서 귀무가설의 기각/채택 여부를 결정하시오. (p-value는 소수점 둘째 자리까 지 반올림)[2] 어느 고등학교에서 학생들의 성별과 동아리 가입 여부 간의 연관성을 조사하고자 한다. 이를 위해 200명 의 학생을 대상으로 조사를 실시하였다. 데이터 출처 : https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/3_3_2.csv ① 성별과 동아리 가입 여부 간의 독립성을 검정하기 위해 카이제곱 검정을 수행하고 검정통계량을 계산하시오. (소수 점 둘째 자리까지 반올림, 연속성 수정 미적용)② p-value를 바탕으로 유의수준 5%에서 귀무가설의 기각/채택 여부를 결정하시오. (p-value는 소수점 둘째 자리까 지 반올림)정답 제출 빅분기 기출문제 3회 2유형02. 작업형 제 2유형 [40점] 훈련 데이터로 학습한 모델을 테스트 데이터에 적용하여 예측한 결과를 제출하시오. 제공된 학습용 데이터는 개인의 건강 정보와 당뇨병 여부를 포함하고 있습니다. 학습용 데이터를 활용하여 당뇨병 여부를 예측하는 이진 분류 모델을 개발하고, 가장 우수한 모델을 평가용 데이터(exam1_testX.csv)에 적용하여 예측 결과를 제출하시오. 모델 성능 지표: F1 Score 타깃(라벨): 당뇨병 여부 (0: 비당뇨, 1: 당뇨) 데이터 설명 Pregnancies : 임신 횟수 Glucose : 혈당 수치 BloodPressure : 혈압(mm Hg) SkinThickness : 피부 두께(mm) Insulin : 혈중 인슐린 농도 BMI : 체질량지수 DiabetesPedigreeFunction : 당뇨 유전적 소인 지수 Age : 나이 Outcome : 당뇨병 여부 (0 또는 1) 제출 형식 파일명: result.csv (디렉토리/폴더명 제외) 제출 칼럼: pred (총 1개 칼럼) pred: 예측된 당뇨병 여부 (정수형: 0 또는 1) 제출 개수: 평가용 데이터와 예측 결과의 행 개수가 일치해야 함 데이터 출처 https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/3_2_trainX.csv https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/3_2_trainy.csv https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/3_2_testX.csv CSV 파일을 제출해주세요. 정답과 예측값을 비교하여 예측 점수를 확인할 수 있습니다. 채점하기 정답 제출 빅데이터분석기사 실기 수강신청 교재 구매하기
