bigdata 기사 학습자들 추가 필독(파이썬)

ㅇㅇ · 2025.06.12 15:47:36

https://dataq.goorm.io/exam/3/%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B6%84%EC%84%9D%EA%B8%B0%EC%82%AC-%EC%8B%A4%EA%B8%B0-%EC%B2%B4%ED%97%98/quiz/1?embed

빅데이터분석기사 실기 체험환경 안내 - 빅데이터분석기사 실기 체험

본 사이트는 빅데이터분석기사 실기 응시자가 사전에 시험 환경을 체험할 수 있도록 하기 위해 제공되고 있습니다.1.본 사이트에서 제공되는 예시 문제는 시험 환경 테스트를 목적으로 제공되는 예시 문제로 실제 출제되는 시험문제의 경향과 다를 수 있으며, 코드 작성, 결과 실행, 답안 제출등의 체험 목적으로만 활용하여 주시기 바랍니다.*실제 시험환경에서는코드 및 메모장 작성내용이 저장되나, 체험환경에서는 저장 기능 미제공2. 본 사이트에서는 시험환경에서 제공되는 패키지 및 라이브러리를 출력하여 확인할 수 있으며, 오른쪽 화면의 언어별 기본 코드를 실행하여 확인 가능합니다.3. 시험환경에서 제공되는 패키지 및 라이브러리는 시험 회차별로 다를 수 있으며, 자세한 내용은 데이터자격검정 홈페이지 공지사항을 참조하여 주시기 바랍니다.4. 기타 시험환경 이용 방법 등과 관련하여 자세한 내용은 ‘빅데이터분석기사 체험환경 가이드’를 참조하시기 바랍니다.◾빅데이터분석기사 체험환경 가이드 링크

dataq.goorm.io

시험 3일전엔 꼭 새로 업데이트된 예제문제들 풀고가라

그리고 학습도 github 에서 raw 데이터 csv 파일 로딩해서

코드 짜놓고 돌린 뒤 시험장 들어가라

꼭! dir 내장함수는 학습하고가라 openbook 시스템이다. dir 쓸 줄 알아야 책펴가면서 시험 응시하는 느낌으로 문제풀수 있다.

https://youtu.be/RRG44DJ6aCk?si=y8V4kFrotrd0I6oI

https://youtu.be/2Nf6yAgnZTY?si=C9j6SOOOdZ7ZmkNw

https://youtu.be/NgS-fhUicfU?si=mV8UaDuv51f_kiOy

*기출문제 코드는 꼭 다 외워가는게 좋다.

*시험 전날에 최근 시험 코드와 예제문제 코드는 다 외워나야 시험장에서 안틀린다.

dir 패키지 활용

import pandas as pd

dir(pd)

print(dir(pd))

print(help(pd.merge))

print(help(pd.pivot_table))

print(help(pd.__blank___)

#blank=>디어{dir}피디메소드

import numpy as np

dir(np)

print(dir(np))

print(help(np.array))

print(help(np.zeros))

print(help(np.__blank___)

#blank=>디어{dir}엔피메소드

import sklearn.preprocessing as sp

dir(sp)

print(dir(sp))

print(help(sp.MinMaxScaler))

print(help(sp.__blank___)

#blank=>디어{dir}에스피메소드

import sklearn.ensemble as se

dir(se)

print(dir(se))

print(help(se.RandomForestClassifier))

print(help(se.RandomForestRegressor))

print(help(se.__blank___)

#blank=>디어{dir}에스이메소드

※아래 실기환경 예제문제 코드는 싹다외워야된다.

1 유형

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.read_csv("data/employee_performance.csv")

print(df.info())

# 1) 고객만족도가 없는 직원의 경우, 평균 고객만족도로 결측치를 채운다.

df['고객만족도'] = df['고객만족도'].fillna(df['고객만족도'].mean())

print(df.info())

# 2) 근속연수가 없는 직원의 경우, 해당 직원을 삭제한다.

df = df.dropna(subset=['근속연수'])

print(df.info())

# 3) 고객의 직원만족도의 4분위 중 3사분위수 값을 계산한다.

answer3 = df['고객만족도'].quantile(0.75)

print(answer3)

# 4) 부서별로 평균연봉을 구하고, 두 번째로 평균연봉이 높은 부서의 평균연봉을 계산한다.

df_g = df.groupby('부서')['연봉'].mean().reset_index().sort_values(by=['연봉'], ascending=False)

print(df_g)

answer4 = df_g['연봉'].to_list()[1]

print(answer4)

print(np.floor(answer3), np.floor(answer4))

2 유형

import pandas as pd

import numpy as np

train = pd.read_csv("data/customer_train.csv")

test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")

print(train.info())

print(test.info())

train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0)

test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0)

a = train['주구매지점'].unique()

b = test['주구매지점'].unique()

c = train['주구매상품'].unique()

d = test['주구매상품'].unique()

a_only = list(set(a) - set(b))

b_only = list(set(b) - set(a))

c_only = list(set(c) - set(d))

d_only = list(set(d) - set(c))

print("a", a_only)

print("b", b_only)

print("c", c_only)

print("d", d_only)

train_test = pd.concat([train, test], axis=0)

print(train_test.shape)

print(train_test.info())

product = pd.get_dummies(train_test['주구매상품'], drop_first=True)

store = pd.get_dummies(train_test['주구매지점'], drop_first=True)

train_test = train_test.drop(columns=['주구매상품', '주구매지점'])

train_test = pd.concat([train_test, product, store], axis=1)

train = train_test[train_test['회원ID'] < 3500].copy()

test = train_test[train_test['회원ID'] >= 3500].copy()

cols = train_test.columns.tolist()

cols.remove('회원ID')

cols.remove('총구매액')

print(cols)

from xgboost import XGBRegressor

model = XGBRegressor(random_state=1234, max_depth=5, n_estimators=30)

model.fit(train[cols], train['총구매액'])

pred = model.predict(test[cols])

print(pred)

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(test['총구매액'], pred)

rmse = np.sqrt(mse)

print("rmse", rmse)

test['pred'] = pred

test['pred'].to_csv('result.csv', index=False, header=True)

result = pd.read_csv('result.csv')

print(result)

3 유형

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.read_csv("data/bcc.csv")

# 1

group1 = df[df['Classification'] == 1]['Resistin']

group2 = df[df['Classification'] == 2]['Resistin']

n1 = len(group1)

n2 = len(group2)

log_group1 = np.log(group1)

log_group2 = np.log(group2)

log_var1 = log_group1.var()

log_var2 = log_group2.var()

print(n1, n2) # 52, 64

f_value = 0

if n1 < n2 : f_value = log_var2 / log_var1

else: f_value = log_var1 / log_var2

print("f_value :", round(f_value, 3))

# 2

pooled_var = ((n1 - 1) * log_var1 + (n2 - 1) * log_var2) / (n1 + n2 - 2)

print("pooled_var :", round(pooled_var, 3))

# 3

from scipy.stats import t

# 평균 차이

mean_diff = log_group1.mean() - log_group2.mean()

# 표준 오차

se = np.sqrt(pooled_var * (1 / n1 + 1 / n2))

# t 통계량

t_stat = mean_diff / se

# 자유도

df_t = n1 + n2 - 2

# 양측 검정 p값

p_value = t.sf(np.abs(t_stat), df=df_t) * 2

print("p_value :", round(p_value, 3))

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