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[실기] 빅데이터 분석 기사 작업형 3 정리 (Python) 빅데이터 분석 기사 실기 - 작업형 3 정리본🚨 모든 코드는 파이썬 기준입니다.더보기작업형 3에 대한 정보는 정말 적고 7회 실기 시험을 보고 정리글을 작성하지만 아직까지 잘 모르겠다.우선 정말 기본적으로 아래의 문제를 모두 익히고 약간의 응용이 가능하다면 부분 점수를 보려볼 순 있을 것 같다. 1. T검정1) 쌍체표본from scipy import statss , p = stats.ttest_rel(data['bp_post'], data['bp_pre'], alternative="less")if (p > 0.05): result4 = 't'else: result4 = 'f'# 여기서 result4가 f로 나왔으므로 p값이 유의수준보다 낮음을 의미# 즉 실험에 성공하였으니 대립가설이 채택되.. 2023. 12. 4.

[실기] 빅데이터 분석 기사 작업형 2 정리 (Python) 빅데이터 분석 기사 실기 - 작업형 2 정리본 🚨 모든 코드는 파이썬 기준입니다. 👀 작업형 2 문제 풀이 순서 1 단계 : 데이터 파악하기, 데이터 학습 모델 선정(분류, 회귀) 2 단계 : 데이터 정리 : 불필요한 데이터, 결측치, 문자형 등 전처리가 필요한 컬럼 체크하기 3 단계 : 데이터 전처리하기 4 단계 : 데이터 분리하기, 모델 학습 전 최적의 하이퍼파라미터를 찾기 위해 데이터를 분리하여 테스트 - 만약 xtrain, xtest, ytrain의 형태가 아닌 train, test만 주어진다면 필수로 데이터 분리해야함 5 단계 : 데이터 학습 : 문제에 맞는 데이터 모델 선택하여 학습시키기 6 단계 : 제출하기 전 데이터 확인하고 제출하기 ✍️ 데이터 전처리 1 ) 불필요한 데이터 삭제 drop.. 2023. 12. 3.

[실기] 빅데이터 분석 기사 작업형 1 정리 (Python) 빅데이터 분석 기사 실기 - 작업형 1 정리본 🚨 모든 코드는 파이썬 기준입니다. 1. 함수 사용 def df_events(x): if (x['Events'] == 1): return x['Sales'] * 0.8 else: return x['Sales'] df['RSales'] = df.apply(df_events, axis=1) 2. Merge와 dropna 사용법 ⭐️ ( 7회 작업형 1 dropna 제출 ) # basic1 데이터와 basic3 데이터를 'f4'값을 기준으로 병합하기 df = b1.merge(b3, how='inner', on='f4') # 병합한 데이터에서 r2결측치를 제거하기 df = df.dropna(subset=['r2']) 3. 정렬 # 오름차순 : 1, 2, 3, 4 d.. 2023. 12. 1.

빅데이터분석기사 실기 임시 정리본 📍 실기 준비 참고 자료 : 판다스 기초 : https://wikidocs.net/book/4639 빅데이터분석기사 실기 체험환경 : https://dataq.goorm.io/exam/3/체험하기/quiz/1 Big Data Certification KR : https://www.kaggle.com/datasets/agileteam/bigdatacertificationkr 퇴근후딴짓 : https://www.youtube.com/watch?v=iOskHbBeV9o&list=PLSlDi2AkDv82Qv7B3WiWypQSFmOCb-G_- 강다린 DARIN : https://www.youtube.com/watch?v=iopLP4wBYw8 📍 작업형 2 1단계 : 데이터 파악하기, 데이터 학습 모델 선정(분류,.. 2023. 11. 29.

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