DataLake, DW의 LA, L0, L1, L2

 

 

흔히 Datalake나 Lakehouse 형태의 영역을 구축 시, 

Data형태별 활용의 편의와 효율적인 Data 가공 Logic 반영을 위해

여러단계로 나눠서 Data 가공 단계를 거치는데,

간혹 쉽게 LA, L0, L1, L2 와 같은 용어로 분류를 하는 경우가 있다.

(Landing Area, Layer 0~2 ... 혹은 L0부터 출발하기도하고 정의하는 사람에 따라 제각각의 의미를 가지고 사용)

 

물론 이렇게 안나누고, 쉽게  수집/통합/마트 로 나누거나,  Source/Silver/Gold로

나누는 등 여러 표현이 있을 수 있겠으나..   외국계 컨설턴트들을 중심으로 이런 용어개념이 많이 넘어와서

쓰여지는 것 같다.

 

뭔가 다들 약속한 듯이, Layer별로 완벽히 동일한 정의를 사용하지 않는 경우가 많지만,

대게 유사한 의미의 단계로 용어를 사용하고 있기 떄문에,

업계에서 일하면서 가장 많이 활용되는 것 같은, 대략적인 기준이 되는 정의를 정리해본다.

 

 

 

LA (Landing Area)

Transactional DB, Sensor/Log Data등 File Base Data를 Source의 형태 그대로 1차저장하는 단계

 

L0 (Layer 0 - Staging) 

Source Data의 오류등을 수정하고 Cleansing적용한 Data

형식은 Raw Data와 동일하나, Log성, 비정형에 가까운 Data의 경우 Table형태의 Data로 1차 가공하는 영역임

 

-------경우에 따라 LA , L0를 통합 해서 L0으로 운영하기도함-------

 

 

L1 (Layer 1 - Consolidation / Integration)

   통합영역 Data, DW에서 활용할 형태의 업무 '주제영역'에 맞게, Data들이 통합/가공된 형태.

   다만 분석이나 BI(Business Intelligence) 도구에 용이하게 Dimension/ Fact형태로 가공된 Data는 아님

   이 Layer부터 SCD(Slowly Change Dimension) 같은걸 적용해서 변경이력 관리를 하기도함

 

L2 (Layer 2 - Data Mart, Gole Data) 

   분석용 Data Mart Data,  Dimension, Fact형태의 Model 구조를 가진 Data (Star/Snoflake Schema modeling)

 

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꽤 시간이 지난 이야기인데,
2022년 10월 AWS의 가장 기초 자격증이라 할 수 있는 CCP (Certified Cloud Practitioner)를 응시하였습니다.
 
당시  오전 시간으로 PSI 센터 (TGL 경복 빌딩, 선정릉역 1번출구 근처)에서 오프라인으로 시험을 보았는데..
(온라인으로 시험을 볼 경우, 영어 시험 감독관이 들어와서, 소통도해야되고, 카메라 켜놓고.. 움직여도 안되고 등등
 더 귀찮아 질 것 같아서.)
 
9시 시험인데, 8시반에 도착을 했고,  도착하자마자 입장시켜서, 바로 시험 응시를 하도록 안내를 받았습니다.
(일괄 시작이 아님)
신분증 과 보조신분증(신용카드 등)  두개를 확인하구요.
4층에 있는 PSI센터(다른이름으로 표기되어있었음) 입장 때 부터 휴대폰을 끄고 몸수색(?) 을 한 후, 사물함에 들고온 물건들을 다 넣고, 종이랑 연필받아서 시험보는 방으로 입장을 하고 바로 시작했습니다.
 
90분 제한시간 내 한글 영어 바꿔가며 시험을 보았구요.
 
시험문제는 생각보다 생소한 문제가 많았습니다.  
공유하고자 필기한 종이를 시험끝나고 회수 당해서, 기억을 더듬어 복기를 해보자면..;;;
 
아래와 같은 문제들이 나왔습니다.
1. 공동책임모델 (AWS, 고객) 에 대한 문제가 4개 정도 나옴
2. RDS 지원 Database 종류에 대한 문제 나옴
3. Aurora DB 호환 가능 DB 문제 나옴 (postgre, mysql)
4. AWS well- architected framework 에 대한 문제가 3개 정도 나옴
5. AWS Artifact가 답인 문제나옴  (보안규정 보고서 어디서 찾을 수 있나)
6. AWS Redshift가 답인 문제 나옴 (데이터웨어하우스 어쩌고 저쩌고 DB)
7. elasticache 가 답인 문제 나옴 (데이터베이스 성능 향상을 위한 인메모리 캐시)
8. AWS Organization 의 장점 묻는 문제 나옴 (큰 규모의 사용 계약가능해서 비용 이점,  계정 중앙관리 가능)
9. AWS Cost explorer 묻는 문제
10. AWS Support ,  종류별 구분 문제 (Business support plan 고객이 장애발생하면 대처할수 있는 수단이 뭐가 있나?)
11. AWS Cloudfront 가 답인 문제 나옴
12. AWS SQS 가 답인 문제 나옴 (어플리케이션간 통신할 때 서비스 )
13. EFS가 답인 문제 나옴 (공유하기  위한 스토리지..)
14. AWS Fargate가 답인 문제나옴 (고객이 도커 컨테이너 사용하고있는데 AWS에서 사용가능한 옵션..)
15. EC2 중단해도 비용나오는 이유 두가지 (Elastic IP, EBS)
 
참고로 시험 종료 후,  시험에 대한 설문조사 하고 나면 합격여부가 바로 표출이 되는데요.
문제가 정말 애매모호 아리까리해서 좀 걱정이 되었지만, 
무난히 합격을 한 듯 합니다.
 
공부는 AWS Cloud에 대한 지식이 기본적으로 있어서 그런지..
AWS에서 공식 지원 해주는 강의 (한글판으로도 지원함... 약 6시간 분량?)

https://explore.skillbuilder.aws/  의 AWS Cloud Practitioner Essentials (Korean)

강의 정도 보고 합격을 한듯합니다.

아래와 같은 문제은행 사이트도 받아두었지만.. 몇 문제 보려하다가... 질려서 포기.
근데 대략 어떤 형태로 문제가 나오는지 감을 잡기에는 좋은 것 같습니다.
 
문제 은행사이트 

1.  Shiheum       link1  

 2.  Examtopics   link2 

 

 

 

그리고 어떤 분이 CCP 요약을 매우 잘해놓은 글을 블로그에 올려서,  
많은 도움을 받았습니다.   링크 아래와 같이 공유드리니, 정리하실분 한번 보시구요.
 
모두들 잘 준비해서 합격하시구요~ 

화이팅!

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이전 포스팅에 빅데이터 분석기사 응시 후기를 올린 적이 있다.
https://0dood0.tistory.com/m/160

뒤 늦게 올리는 빅데이터 분석기사 필기, 실기 후기(2회)

매우 뒤늦은 빅데이터 분석기사 필기, 실기 통합 패키지 후기 입니다. 아마 이런 시험 준비하시고, 심지어 블로그까지 찾아 들어와 보신 분들은, 이미 카페나 블로그 등에서 많은 정보를 접했겠

0dood0.tistory.com

자세한 공부과정은 해당 포스팅을 참고하면 될 것 같고....


결론을 먼저 이야기하면 합격을 했다.

발캡쳐..

실기 점수를 보면 굉장히 평가가 후 했다는 것을 알 수 있다. 특히 작업 제2유형이 만점이 나온 것이 인상적이다. 너무 고점이 나와 오히려 찝찝할 정도인데, 변별력을 만들기 위해 다음 차수부터는 보완이 되어야 더 공신력있는 자격증이 되지않을까? 하는 생각이 든다.

단답형 유형과
제1유형은 명시적으로 정해진 답을 도출하는 것이라 충분히 고득점 및 만점이 나올수가 있다 생각하였다.

제2유형은 점수나온 것을 보고 채점기준을 추측해보면, roc auc score가 일정 점수 이상을 넘으면 그냥 만점을 주는 형태였던 것 같다.
(기준이 60이었지 않을까 예상)

지난 응시 후기에 썼던 것 처럼 데이터 전처리도 다 안했고 랜덤포레스트만 돌려서 roc 스코어가 60정도 인것만 확인을 했었는데... 만점이 나왔으니..


사실 빅분기 이번 회차는  ADP와는 비교할 수 없을 정도로 낮은 난이도가 아니었나 싶다. 클로즈드북임을 감안하더라도..

그렇다면 빅분기 자격증이 가지는 의미와 개인적으로 응시생이 얻을 수 있는 지식은 무엇일까?
머신러닝, 통계를 통한 '데이터 분석' 의 기초개념을 숙지하게 되고 머신러닝의 전과정이 아~ 대략 이런 것이구나~ 이런 절차로 분석결과가 나오네~ 정도를 알  수있는 정도 수준이 아닐까 싶다.
물론 이정도도 가치있는 공부라 할 수 있지만  대부분의 기사자격증이 그렇듯, 실무와는 괴리가 있고  실무 수준의 지식과 경험을 쌓기위한 정말 첫걸음을 떼는 수준이라 보면 될 듯하다.

개인적으로 분석쪽 커리어패스는 꿈꾸는 사람중 '분석이 뭔지 잘 모르는' 사람에게는 개인 지식 수준 향상을 위해 도움이 될수도 있는 자격증이라 생각한다.

여튼 다음 응시생들에게도 응원을 보내고.. 모두가 원하는 결과를 얻으시길..

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작년부터 여러모로 낭떠러지의 끝에 서있는 듯한 느낌을 많이 받았다.

뭐 당장 굶어죽는 것도 아니고, 생명의 위협을 받는 일도 없는데,

여러가지 사건과 감정이 내 삶에 좋은 것들은 느끼지 못하도록 눈을 가리고, 나쁜 생각만 들게 만들었다.

 

다행인지 불행인지, 코로나 사태로 인해 작년 중순부터 갑자기 회사가 어려워져,  두달간 휴직을 낼 수 있는 기회를 받았다.

 

물론 업무가 바빴던 팀에 소속되어 있어, 선택에 따라, 쉬지 않을 수도 있었고, 조직은 내가 회사에 나오길 원했지만,

회사에서 나름 착실하게 일했던 나도, 그때 정말 쉬지못하면 나 자신이 너무 견디지 못할 것만 같아

매니저에게 도저히 안되겠다는 이야기를 어렵게 꺼내어, 결국 2달간의.. 이 직장에서는 다시는 없을 길고도 짧은 휴가를 받았다.

 

그 기간동안 이상하게도, 나는 이전에는 관심도 없고 본적도 없었던,

시크릿, 마음챙김, 끌어당김, 알아차림, 무의식정화와도 같은 키워드에 사로잡혔다.

 

도대체 무엇이 계기였을가? 이제는 자세히 기억나지도 않지만,

아마 마음대로 뜻대로 되지 않는 내 현실을 바꿔보고자 함이 시작이 였던 것 같다.

문득 넷플릭스에 있는 시크릿 영화를 본 것이 첫 발자국이었던 것 같기도 하고, 왜 인지는 모르겠지만 갑자기 알고리즘을 통해 추천된 나탐님의 Youtube의 유체투사 동영상이었던 것 같기도 하다.

 

그래서 1년남짓의 '나 자신'에 대한 탐구를 계속 해오고 있다.

1년이 지나고.. 여전히 내 속에는 해결되지 않은 것이 많지만,

관련된 여러 유튜브나 글들을 보면, 신기하게도 알아차림, 정화, 시크릿 등에 대해 이야기하는 모두가 자신만의 다른 표현으로 이야기하지만 결국 같은 맥락을 이야기한다는 것을 알게되었다.

 

내가 조금더 깨닫는 부분, 사실로 받아들인 부분이 많아지면 나의 이야기도 본격적으로 블로그에 써보고자 한다.

하지만 아직은 누구에게 설명하기 위해서는 나 자신이 알아야할 부분이 더 많은 것 같다.

 

 

그래서 내가 참고한 수많은 온라인 스승님들 중 개인적으로 가장 명쾌하게 설명한다고 생각하는 참고할만 곳을 먼저 공유한다.

아래 공유한 곳 외에도 온라인에는 깨달음을 얻은 사람들이 정말 많다. 다만 모두가 한 곳을 바라보더라도 좀 더 와닿게 표현을 하는 방식에는 차이가 있다.

 

아래 소개할 세 분의 채널/블로그도 결국 듣다보면 한 방향을 가리키고 있다는 것을 알 수 있다.

하지만 이 설명을 듣고 막힐 때, 저 설명도 들어보고, 하는 관점에서 번갈아 가며 깨달음을 참고하기에는 좋은 것 같다.

왜냐하면 세 곳 모두 상충되는 설명이 하나도 없고 (깨달음은 결국 하나로 통한다?)

설명도 개인적으로 생각하기에 다른 곳보다 비교적 명쾌한 편이다.

 

 

1. 나탐 Youtube channel

   - 나탐이라는 분의 유튜브 채널이다. 외모만 보면 젊어보이는 분인데, 설명이 너무나 정리가 잘되어있고,

     명쾌하고 깊이가 있다. 유체투사 관련 포스팅도 있는데 개인적으로는 영성쪽 포스팅이 정말 좋은 것 같다. 

    https://www.youtube.com/channel/UCPIbtWFpVMI-tCNWZ4vlL7Q

 

나탐 Natam

 

www.youtube.com

 

 

2. 하루 Youtube channel

   - 하루라는 분의 유튜브 채널이다. 이 분은 어떻게 하다보니 블로그로 먼저 접했는데, 예를들어 설명하는 능력이 정말       뛰어나신 것 같다. 무의식 정화같은 부분에 자신의 방법론이 있으신 것 같은데, 이 부분에 정말 많은 도움의

     받고 있다.

https://www.youtube.com/channel/UCBqqEuJAjsYrDWZtu8J-TBQ

 

하루의 사랑작업 lovework

솔직한 자기 사랑의 길 아무것도 바꾸려하지 않지만 모든 것을 변화시키는 사랑의 힘에 대해 얘기합니다.

www.youtube.com

 

3. 재환 Blog

    - 이 분은 네이버 '비욘드더시크릿' 카페에서 알게된 분인데, 이 분 또한 설명을 정말 잘한다. 동영상보다 글을 선호한

      다면 참 좋은 곳이다.

https://blog.naver.com/angro

 

현재를 환영하라 : 네이버 블로그

수행기와 깨달음의 일기장 삶은 그 어떤 순간에도 완벽합니다 우리는 무엇이든 환영할 수 있습니다 무엇이든 사랑할 수 있습니다 바로 '지금' 그렇게 할 수 있습니다

blog.naver.com

 

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매우 뒤늦은 빅데이터 분석기사 필기, 실기 통합 패키지 후기 입니다.

 

아마 이런 시험 준비하시고, 심지어 블로그까지 찾아 들어와 보신 분들은,

이미 카페나 블로그 등에서 많은 정보를 접했겠지요.

 

저도 그와 크게 차별점을 가진 , 특별한 내용은 없지만,

 

- ADSP 를 취득했고,

- ADP 실기를 3번 쳐서 떨어진 사람,

- IT Background를 보유한 사람 (전산실에서 기획업무 수행, 분석 업무를 하지는 않음, 코딩은 손놓은지 좀 되서 감각만 있음)

 

으로서 한번 소견을 정리해봄.

(참고로 잘 정리된 소견이라기 보다는 주절주절 소회)

 

 

일단 빅데이터 분석기사를 응시하게 된 것은,

 

ADP의 거듭된 실기 낙방때문입니다. ADP 실기를 2년에 걸쳐 3번이 떨어졌습니다. 3번!!!

나름 이유를 복기해보면,

희안하게도,  Text Mining을 준비안한 회차에는 Text mining이 나와 통으로 문제를 날리고,

무슨 설문지 요인분석? 그런거 듣도보도 못한 회차에는 그게 나와 통으로 날리고...

시스템 timestamp 변환이란거 난생 처음 보던 회차에는 그게 나와 통으로 날리고..

 

가장 높은 점수를 취득한 회차에는 5점차로 탈락을 하면서, 정말 현타를 맞고, 나의 능력부족이든, 인연이 없든 뭔가 이 시험과 나는 맞지 않구나.. 라고 생각하며 ADP를 접게 되었습니다.

 

참고로 3번의 실기를 응시하며 가장 길게 준비한 기간은 약 1달정도입니다. (다른 분들 공부하시는 거 보면 노력 부족일수도 있겠지요)

개인적으로 ADP 준비하시는 분께 드리고 싶은 의견은, 

 

- 본인이 정말 분석의 다방면을 알아야 한다는 것

   (꽤 많은 책을 봐야할 수도 있음, 단순히 엑셀형식 데이터를 ML 패키지 돌려서 평가해서 정확도 높이는 것만 아는 수준은 안됨, 그리고 간혹 실무적 경험이 있어야만 풀 수 있는 문제가 나오는 회차도 있음)

- 아니면 본인이 공부한 내용만 기가 막히게 나오는 대운을 가지고 있어야 함

 

둘 중 하나여야 합격할 수 있는 시험인 것 같습니다.

 

어쨋든, 그러나 빅데이터 분석기사라는 시험이 신설되는 것을 알게 되었습니다.

시험 요강을 읽어보고, 자격증 정보를 찾다가,  난이도가 대략

 

ADSP < 빅데이터 분석기사 < ADP

 

라는 정보를 획득 하고, 

(3개의 시험을 모두 응시한 지금 생각해봐도 저 난이도의 기준은 맞는 것 같다..)

 

끝내 못버린 미련과, 마음속의 한으로 ㅋㅋ 빅데이터 분석기사 공부를 시작했습니다.

 

1회차, 필기를 생각보다 열심히 준비했습니다.

 

교재는 수제비 교재를 샀습니다.

교재 링크 : https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=17766665

 

사실 ADSP, ADP의 필기와 거의 내용이 중복된다고 봐야하기 떄문에

(데이터 보안관련 및 통계 쪽 내용이 조금더 추가되어 나오는? 느낌)

오래전 응시했던 ADP의 내용이 드문드문 생각나며 그다지 공부에 어려움은 없었습니다.

 

그래도, ADP의 3번의 실패를 겪으며, 더이상 실패할 수 없다!!는 심리적 절벽 앞에 서있어서 그랬는지,

기존 시험들 보다는 조금 더 열심히 준비를 했습니다.

그리고 1회차 시험이어서 유형파악이 안되었다는 Risk 또한 부담으로 다가왔었죠..

 

당시 와이프가 임신하고 몸이 안좋아 병원에 입원한 상태인데다, 

코로나 사태로 배우자만 출입이 가능하여, 낮에는 회사에 출근하고 밤에는 병원으로 출근하며,

아내의 병실 바닥에서 나름 투혼을 불태우며 공부를 했습니다.

 

약 3주간 수제비 교재를 다 보고, 시험을 준비하던 즈음,

코로나 사태가 악화되며 시험이 전면 취소되는 초유의 사태가 발생을 합니다 ㅎㅎ

(빅데이터 분석기사 1회차가 전면 취소,   응시생 모두 2회차로 넘어감)

 

맥이 풀려서 그냥 공부를 놓아버리고, 만삭인 아내를 보살피는데 전념하다가, 4월 5일, 아이가 태어나고,

조금 뒷바라지하다가, 아내를 조리원에 보내고, 4월 12일 부터 4월 17일이 시험일인 2회차 시험을 준비하게 됩니다.

(약 5~6일정도 복습, 근데 하루에 한시간정도밖에 안한듯.. 책전체를 보지는 못함)

 

당시 똑같은 책을 보기 싫어서, 

빅데이터분석기사 필기(2021)(이지패스)(위키북스 데이터 자격검정 시리즈 1) 

 

위 링크의 책을 보았습니다.

 

참고로 필기 교재로 본 2개의 책을 평하자면,

둘 다 엄청나게 높은 적중률 (100점을 맞을 수 있는)은 아니었지만, 충분히 좋은 교재였다고 봅니다.

수제비 교재는 아주 상세하지는 않지만 포괄적인 내용과, 잘 정리된 문제를 가지고 있었고,

이지패스 교재는 어려운 통계적 개념이나, 알고리즘들을 나름 잘 풀어 설명해서 시험용도 뿐만아니라, 

지식 습득에도 좋았었던 것 같습니다.

 

물론 2회차 필기 시험 이후, 카페에서는 멘붕 일색이었습니다.

지나치게 많이나온 통계 문제들과,

첫 회차라서 그런지 뭔가 어설픈(?) 문제들 (문제를 내기위한 문제?),

생각보다 필기교재의 연습문제 적중률이 높지 않다라는 관점이 많았는데,

여기서 우리가  간과하지 말아야 할 것은, 우리는 '60점' 만 넘으면 된다는 것이고,

개인적으로 그런 기준으로는 저 두개의 교재 다 모자람이 없지않나? 라는 생각이 듭니다.

 

참고로 저 위에 공부한 만큼의 분량을 해도 70점이 넘는 점수로 필기 합격을 했습니다.

(솔직히 핑계지만 출산도 있고해서, 들인 시간에 비해 집중도도 그렇게 높지않았음)

 

즉 필기 시험의 난이도를 따지면, ADSP와 비슷하거나, 솔직히 60점만 넘긴다는 관점에서는 그것보다 쉬운(?) 느낌도 없지않아 있었습니다.

(제2회 합격률도 실제 고사장 와서 응시한 사람 기준  40%정도라고 함. IT 자격증  기사 시험 관점 낮은 수준은 아닙니다.)

 

 

 

 

그리고 이제 대망의 실기...

 

실기 준비야 말로 정말 

'무엇이 나올지 모르겠다.'

라는 압박감을 가지고 준비를 하게 되었습니다.  특히 ADP 실기를 거듭 미끌어진 관점에서 부담감은 더했지요..

 

ADP실기와  빅데이터 분석기사 실기의 차이점은,  우선 크게 보면,

ADP 실기 : 오픈 북,    빅데이터 분석기사 : 오픈북 아님

 

이라는 '큰' 차이가 있습니다.

 

물론 이를 보아 빅분기가 문제 자체의 난이도는 쉽겠구나.. 라는 것을 유추 해볼 수 있겠습니다만..

아무리 코딩을 자주하는 사람도,

구글 복붙과 발전된 IDE 시대에 살면서, 자동완성에 익숙해져 있는 손가락과 머리를 가진 사람이 대부분이기 때문에,

족보가 없는 비오픈북 코딩시험을 친다는 것은 부담이 아닐 수 없습니다.

 

거기다 시험환경이 일반적인 주피터 노트북이 아니고, (저는 파이썬으로 응시)

구름IDE이라는 국산 클라우드 코드 환경인데, 자동완성이 없다(?)는 공지가 시험전 나왔지요.

(help(), dir() 함수는 사용 가능)

 

추가로, chart rendering 기능또한 없다는 공지가 나오면서, (시험환경에서 그래프 패키지를 사용해 차트를 그릴 수 없음)

EDA를 제대로 하지도 못하는 정말 요상한 분석 실기 시험이 따로 없네???

라는 생각과 실기를 응시한 많은 분석 학도의 지탄을 받지 않았나 싶습니다.

(사실... 오히려,  차트를 못쓴다던지... Python package가 생각보다 얼마 없다던지 하는 부분은

오히려 시험 준비의 범위를 좁혀주는(?) 효과를 주기도 했던 것 같습니다.)

 

 

 

개인적으로는 한국데이터진흥원에서 시험관리의 편의성에(R, Python을 같은, 클라우드 환경으로 통합 제공) 무게를 둔 점과, 공공기관의 국내 기업 제품쓰기 운동이 짬뽕되면서 이런 결과가 나온게 아닌가 싶긴한데..

 

여튼 시험 전에는 종잡을 수 없는 부분이 많았습니다.

참고로 저는 이번 실기시험 준비하면서, 어떠한 책도 보지 않았고,

https://cafe.naver.com/sqlpd

 

데이터 전문가 포럼 (빅데이터분석기사... : 네이버 카페

빅데이터분석기사, ADP, ADsP, SQLP, SQLD, DAP, DAsP, 자격증 취득 등 데이터 전문가 커뮤니티입니다.

cafe.naver.com

 

카페의 여러 분석 고수분들과 지식 나눔의 선한 의지를 가진 많은 분들의 도움만 받았습니다.

(지금 생각해보면 제가..받기만하고 나눈건 별로 없어서 죄송하네요..)

 

 

향후 회차 시험은 어떻게 보완될지 모르겠지만 문제 유형은 총 세 가지 입니다.

 

첫번째, 단답형 주관식 필기 문제 10개 (총 30점)

두번째, 파이썬 코딩으로 단답형 답을 도출하는 문제 3개 (총 30점)

세번째, 주어진 데이터를 가지고 모델을 만든후, 테스트 셋으로 정답지를 출력하는 문제 1개 (총 40점)

         (금번 회차는 predict_proba를 통해 정답지가 아닌 정답 확률을 출력)

가 나옵니다.

 

여튼 카페에 올려주신 여러 예상 문제 및 코드들을 보고, 

참고하여 제가 직접 풀어보기도 하고, 손가락에 익숙해지도록 풀고 응시를 했습니다.

2주정도 준비했는데 회사가 급격히 바빠지고, 야근을 하면서 사실 집중도가 높지않아,

또 핑계인형으로 변신하면서 걱정이 크긴 했습니다. (시험 전날은 그냥 해탈해버림)

 

시험당일..

산골짜기에 있는 학교를 열심히 기어올라가 응시를 했습니다.

첫 회차 시험이라 그런지 사실 운영이 아주 프로페셔날 하지는 않았던 것 같고..

(장비 문제 등..)

어떻게 어떻게 진행이 그래도 되긴 했습니다.

(시험도중 문의사항이 생기면, 시험 사이트 아래 있는 버튼을 통해 채팅으로 문의를 해서 답변을 받을 수 있는 시스템)

 

실기 시험의 결과는?

 

아직 발표가 나지 않았고, 합격할지 안 할지 모르겠지만,

 

개인적인 견해는... 비 오픈북 시험을 감안하더라도

'생각보다 쉽게 나왔다?'

 

라는 생각이 들었습니다.

 

뭐 단답형 주관식 10개야 필기시험의 연속이라 보면 되고,

(블로그, 카페등을 검색해서 예상 문제들을 시간날때마다 숙지, 착한분들이 예상문제를 많이 올려주셨습니다.

 수제비 카페의 예상문제도 참고하고 ..)

 

2번유형인 단답형 파이썬은,  판다스만 잘 알면 , 실수만 없다면 누구든 풀수있는 수준이지 않을까?

라는 정도의 난이도였던 것 같습니다.

 

3번 모델만들고 평가하기는, 범주형 분류 문제가 나왔는데, 사실 후기를 통해 트레이닝 데이터에 이상치가 있다는 것을 알게되었지만... (너무 피곤해서 시험 한시간만에 치고 나가느라.. 거기까지 못봄)

그걸 제가 안하고 랜덤포레스트로 돌리니 ROC AUC 점수가 60점 이상은 나왔었습니다..

 

물론 제공된 문제의 테스트셋의 결과는 어떨지 모르겠지만..

여튼 그렇게 1시간만에 시험이 끝났습니다.

이러고 또 떨어질지도 모르죠 ㅎㅎ.. 여튼 승산은 있겠다라는 생각은 들었습니다.

 

 

시험에 관심이 있으신 많은 분들께 조금이라도 도움이 되었으면 하고..

 

결과가 7/16에 나오는데 결과 나오면 다시한번 포스팅 하겠습니다...

 

모두 합격 건승하시길...

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