Adp 24회 실기 - adp 24hoe silgi

구분	등급	시험명	접수기간	수험표발급	시험일	결과발표	증빙서류 제출기간
빅데이터 분석기사	기사	제4회 빅데이터분석기사(필기)	3.7 ~ 3.14	3.25	4.9(토)	4.29	5.2 ~ 5.12
제4회 빅데이터분석기사(실기)	5.23 ~ 5.27	6.10	6.25(토)	7.15	-
제5회 빅데이터분석기사(필기)	8.29 ~ 9.2	9.16	10.1(토)	10.21	10.24 ~ 11.3
제5회 빅데이터분석기사(실기)	11.7 ~ 11.11	11.18	12.3(토)	12.23	-
목차 Show 데이터 사이언스란 - 0 AdaBoost와 GBM 차이검정 - T 검정 시계열 군집 차원 축소 - PCA, FA [ADP] NoSQL 정리 [ADP] 데이터베이스 클러스터	전문가 준전문가	제24회 데이터분석 전문가(필기) 제32회 데이터분석 준전문가	1.24 ~ 1.28	2.11	2.26(토)	3.25	-
제24회 데이터분석 전문가(실기)	2.28 ~ 3.7	3.11	3.26(토)	4.22	4.22 ~ 4.29
제25회 데이터분석 전문가(필기) 제33회 데이터분석 준전문가	4.25 ~ 4.29	5.6	5.21(토)	6.17	-
제25회 데이터분석 전문가(실기)	5.23 ~ 5.27	6.3	6.18(토)	7.15	7.15 ~ 7.22
제26회 데이터분석 전문가(필기) 제34회 데이터분석 준전문가	8.1 ~ 8.5	8.12	8.28(일)	9.23	-
제26회 데이터분석 전문가(실기)	8.29 ~ 9.2	9.8	9.25(일)	10.21	10.21 ~ 10.28
제27회 데이터분석 전문가(필기) 제35회 데이터분석 준전문가	10.4 ~ 10.11	10.14	10.29(토)	11.25	-
제27회 데이터분석 전문가(실기)	10.31 ~ 11.4	11.11	11.26(토)	12.23	12.23 ~ 12.30
	전문가 개발자	제44회 SQL 전문가/개발자	2.14 ~ 2.18	2.25	3.12(토)	4.8	4.8 ~ 4.15
제45회 SQL 전문가/개발자	5.2 ~ 5.9	5.13	5.28(토)	6.24	6.24 ~ 7.1
제46회 SQL 전문가/개발자	8.8 ~ 8.12	8.19	9.4(일)	9.30	9.30 ~ 10.7
제47회 SQL 전문가/개발자	10.11 ~ 10.17	10.21	11.5(토)	12.2	12.2 ~ 12.9
	전문가 준전문가	제55회 DA전문가 제50회 DA준전문가	2.21 ~ 2.25	3.4	3.19(토)	4.15	4.15 ~ 4.22
제56회 DA전문가 제51회 DA준전문가	5.9 ~ 5.13	5.20	6.4(토)	7.1	7.1 ~ 7.8
제57회 DA전문가 제52회 DA준전문가	8.22 ~ 8.26	9.2	9.18(일)	10.14	10.14 ~ 10.21
제58회 DA전문가 제53회 DA준전문가	10.24 ~ 10.28	11.4	11.19(토)	12.16	12.16 ~ 12.23

데이터 사이언스란 - 0

머신러닝, AI, 데이터사이언스 공부하고 싶은데 뭔소린지 모르겠다고? 일단 들어와라 차근차근 설명해 줄테니

AdaBoost와 GBM

📖 앙상블 학습의 유형은 보팅(Voting), 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 스태킹(Stacking) 등이 있습니다. 이번 포스팅에서는 부스팅 알고리즘 중 AdaBoost와 GBM에 대해 알아보고자 합니다. 우선 부스팅의 원리부터 차근차근 알아봅시

차이검정 - T 검정

📖 전체집단을 모두 조사하는것은 현실적으로 불가능함으로 적절한 표본집단을 지정하여 이 표본집단에서 평균, 표준편차와 같은 통계량을 구한 뒤 이를 통해 모집단의 모수를 추정합니다. 이 때 널리 쓰이는 통계적 검정 방법들을 딱 한 번의 정리를 통해 이해를 돕겠습니다.사람

시계열 군집

📖 시계열 데이터를 계층적, 분할적 군집화하기 위한 방법을 간단하게 코드 위주로 각각 알아봅시다. 군집화 가능한 시계열 데이터의 형태로 변환 기존 데이터는 각 컬럼이 각 집단의 시계열 정보를 가지고 있습니다. 이를 전치시켜 각 로우데이터가 각 집단 별 시계열 데이터

차원 축소 - PCA, FA

주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)란? 기본적으로 PCA는 선형 차원 감소 기법 (알고리즘)입니다. 고차원의 데이터일수록 표본의 밀도는 떨어지고, 높은 과대적합 위험과 계산 비용, 낮은 모델 성능 등 소위 차원의 저주 문제가 뒤

[ADP] NoSQL 정리

분산 파일 시스템데이터베이스 클러스터 NoSQL ✅Not Only SQL : 비관계형 데이터베이스 관리 시스템이지만 SQL 계열 쿼리도 사용가능.분산 데이터베이스 기술로 확장성, 가용성, 높은 성능을 제공저장되는 데이터 구조에 따라 key-value모델, Documen