[ADSP 벼락치기] 1과목 기출복원[13~15회]

자격증 시험을 단기간에 합격할 수 있는 가장 좋은 방법은 기출을 풀어보는 것이라고 생각합니다.

정답을 알려드리기 보단 정답을 직접 찾아보면서 공부하는 것이 더 오래 기억에 남기 때문에 정답은 따로 기재하지 않았습니다. 다만 정답을 유추할 수 있는 내용이 담긴 포스트의 링크를 달아놓았으니 참조해서 공부하시면 많은 도움이 될 것 같습니다.

몇몇 답이 기재된 문제들은 자주 나오는 문제 유형은 아니니 한 번 보고 넘어가시면 될 것 같습니다.

13회 기출

1.  다음 중 그 자체로의 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실인 데이터를 가공*처리하여 얻을 수 없는 것은?

① 지혜[Wisdom] ② 정보[Information] ③ 기호[Sign] ④ 지식[Knowledge]

2020/06/14 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 데이터의 이해

 

2. 빅데이터 활용의 기본테크닉에 대한 설명으로 옳은 것은?

① 연관분석 - 콜라를 산 사람은 과자를 살 것이다. ② 유형 분석 - 고객의 만족도는 충성도에 어떤 영향을 미치는가? ③ 회귀 분석 - 기존 시청기록을 바탕으로 시청자가 보유한 영화 중에 어떤 것을 가장 보고 싶어할까? ④ 유전자 알고리즘 - 고객들 간 관계망은 어떻게 구성되어 있나?

2020/06/16 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 빅데이터의 활용

 

3. 빅데이터 시대 위기 요인 중 사생활 침해 문제를 해결하기 위한 통제 방안으로 가장 적절한 것은?

① 알고리즘에 대한 접근을 허용해 부당함을 반증할 방법을 명시해 공개할 것을 주문 ② 개인정보 제공자가 허락하는 동의제 도입 ③ 개인정보를 사용하는 사람이 직접 책임지는 책임제 도입 ④ 정보 사용자에게 수집된 내용을 공개하고 접은하는 권리 부여

2020/06/17 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 빅데이터 시대의 위기요인과 전략적 통찰의 필요성

 

4. 다음 중 빅데이터의 수집, 구축, 분석의 최종 목적으로 가장 적절한 것은?

① 새로운 통찰과 가치를 창출 ② 데이터 중심 조직 구성 ③ 초고속 데이터처리기술 개발 ④ 데이터 관리비용 절감

2020/06/17 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 빅데이터 시대의 위기요인과 전략적 통찰의 필요성

 

5. 다음 중 빅데이터에 대한 정의를 설명한 것으로 가장 부적절한 것은?

① 대규모 데이터에서 저비용으로 가치를 추출, 초고속으로 수집 및 분석하기 위한 아키텍처이다. ② 용량은 방대하지만 구조가 단순한 데이터세트의 집합이다. ③ 일반적인 데이터베이스 소프트웨어로 저장, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모를 빅데이터라 정의한다. ④ 데이터의 양, 수집, 처리 속도가 급격히 증가하면서 나타난 현상이다.

2020/06/20 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 데이터베이스의 정의와 특징

 

6. 다음의 용어와 설명의 연결이 가장 부적절한 것은?

① Analytics - 의사결정을 위한 통계적이고 수학적인 분석에 초점을 둔 기법 ② BI[Business Intelligence] - 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위한 리포트 중심의 도구 ③ OLTP - 다차원의 데이터를 대화식으로 분석하기 위한 소프트웨어 ④ Data Mining - 대용량 데이터로부터 의미있는 관계, 규칙, 패턴을 찾는 과정

2020/06/22 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 기업의 데이터 베이스

 

7. 다음 중 사회기반 구조로서의 데이터베이스에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?

① 물류, 무역, 조세 등 사회간접자본 차원에서 정보망을 통해 유통, 이용된 정보가 데이터베이스로 구축 ② 지리, 교통 부문에서 데이터베이스가 보다 고도화되어 데이터베이스를 구축 ③ 인터넷의 보편화로 데이터베이스가 사회 전반의 인프라 자리매김 ④ 의료, 교육, 행정 부문에서는 데이터베이스 구축과 활용이 활성화되지 못함

 

8. 최근에 Deep Learning에 대한 관심이 전 세계적으로 높아지고 있다. 딥러닝을 활용하기 위해 오픈소스가 개발되어 제공되고 있다. 다음 중 이와 가장 관련이 없는 것은?

① Caffe ② Tensorflow ③ Anaconda ④ Theano

잘 나오는 문제 유형은 아니지만 알아두면 좋을 것 같아 따로 포스팅해두었습니다. 참고하시면 좋을 것 같네요.

# Anaconda

Python기반의 데이터 분석에 필요한 오픈소스를 모아놓은 개발 플랫폼

2020/06/25 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목 심화] Deep Learning 오픈소스

 

9. 별도로 정제되지 않은 자연스러운 상태의 아주 큰 데이터 세트인 [     ]을/를 기업들이 구현하는 것은 2017년 새롭게 등장한 트랜드가 아니다. 그러나 2017년은 이를 적절히 관리해 운영하는 첫해가 될 전망이다.

데이터 레이크[Data Lake]

#데이터 레이크

수많은 정보 속에서 의미있는 내용을 찾기 위해 방식에 상관없이 데이터를 저장하는 시스템

대용량의 정형 및 비정형 데이터를 저장할 뿐만 아니라 접근도 쉽게 할 수 있는 대교모의 저장소를 의미

Apache Hadoop, Teradata Integrated Big data Platform 1700 등과 같은 플랫폼으로 구성된 솔루션을 제공하고 있다.

 

10. 형태와 형식이 정해져 있지 않고 언어 또는 문자 등의 비정형데이터로 기술되는 데이터는?

2020/06/14 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 데이터의 이해

14회 기출

10문제 중 2문제를 올리지 않았는데 제가 생각하기에 중요하지 않거나 애매한 문제인 것 같아 올리지 않았습니다.
ADsP 기출문제는 전부 복원 문제로 구성되다보니 간혹 이상해보이는 문제가 있는 것 같습니다.
이 2 문제를 보지않으셔도 합격하지는데 아무문제 없을 거라 생각됩니다!

1. 다음 중 감성 분석[Sentimental Analysis]에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?

① 특정 주제에 대한 사용자의 긍정*부정 의견을 분석한다. ② 주로 온라인 쇼핑몰에서 사용자의 상품평에 대한 분석이 대표적 사례이다. ③ 사용자간의 소셜 관계를 알아내고자 할 때 이용한다. ④ 사용자가 사용한 문장이나 단어가 분석 대상이 된다.

2020/06/16 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 빅데이터의 활용

 

 

2. 다음 중 글로벌 기업의 빅데이터 활용사례로 그 연결이 부적절한 것은?

① 구글 - 실시간 자동 번영시스템을 통한 의사소통의 불편해소 ② 가쿠텐 - 이용자의 콘텐츠 기호를 파악해 새로운 영화를 추천해주는 Cinematch 시스템 운영 ③ 월마트 - 소셜 미디어를 통해 고객 소비패턴을 분석하는 월마트랩[Wallmart Labs] 운영 ④ 자라 - 일일 판매량을 실시간 데이터 분석으로 상품 수요를 예측

2020/06/16 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 빅데이터의 활용

 

3. 다음 중 빅데이터 시대에 발생할 수 있는 위기 요인으로 가장 부적절한 것은?

① 재산권 침해 ② 데이터 오용 ③ 책임원칙 훼손 ④ 사생활 침해

2020/06/17 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 빅데이터 시대의 위기요인과 전략적 통찰의 필요성

 

4. 다음 중 데이터 사이언티스트의 필요 역량으로 가장 부적절한 것은?

① 설득력있는 스토리텔링 ② 통찰력있는 분석 ③ 네트워크 최적화 ④ 다분야 간 협력을 위한 커뮤니케이션

2020/06/18 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 데이터 사이언스 & 데이터 사이언티스트

 

5. 다음 중 개인정보 비식별화 기법을 설명한 것으로 가장 부적절한 것은?

① 총계처리 - 데이터의 총합 값을 보임으로써 개별 데이터의 값을 보이지 않도록 함 ② 데이터 마스킹 - 개인 식별에 중요한 데이터 값을 삭제 ③ 가명처리 - 개인 식별에 중요한 데이터를 식별할 수 없는 다른 값으로 변경 ④ 범주화 - 데이터의 값을 범주의 값으로 변환해 값을 감춤

2020/06/19 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 개인정보 비식별 기술

 

6. 다음 중 Deep Learning과 가장 관련 없는 분석 기법은?

① LSTM[Long Short-Term Memory] ② Autoencoder ③ K-NN[K Nearest Neighborhood] ④ RNN[Recurrent Neural Network]

ADsP에선 Deep Learning에 대해 따로 배우진 않지만 뒷 단원에서 기본적인 머신러닝에 대해서 배우게 됩니다.
참고로, Deep Learning은 Machine Learning의 하위 개념으로 Machine Learning보다 좀 더 발전된 기술로 생각하면 되겠습니다.
Deep Learning도 빅데이터 분석에 있어서 중요하니 나중에 따로 포스팅해서 올리도록 하겠습니다.

2020/06/26 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목 심화] Deep Learning 응용 알고리즘

 

7.[     ]는 데이터의 가공 및 상관관계 간 이해를 통해 패턴을 인식하고 그 의미를 부여한 것이며, 지식을 도출하기 위한 재료가 된다.

2020/06/14 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 데이터의 이해

 

8. 기업의 의사결정 과정을 지원하기 위한 주제 중심적으로 통합적이며 시간성을 가지는 비휘발성 데이터의 집합을 [         ]라고 한다.

데이터 웨어하우스

중요한 개념이지만 다음 단원에서 자세히 다룰 내용입니다. 지금은 가볍게 보고 넘기셔도 될 것 같습니다.

 

15회 기출

1. 데이터는 그 형태에 따라 정성데이터와 정량데이터로 구분된다. 다음 중 정성 데이터에 속하는 것은?

① 풍향 ② 기상특보 ③ 습도 ④ 1시간 강수량

2020/06/14 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 데이터의 이해

 

2. 다음 중 암묵지와 형식지의 상호작용과 가장 관련이 없는 것은?

① 공통화 ② 내면화 ③ 연결화 ④ 추상화

2020/06/14 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 데이터의 이해

 

3. 다음 중 Knowledge에 대한 예시로 가장 적절한 것은?

① A사이트보다 B사이트가 다른 물건도 비싸게 팔 것이다. ② B사이트보다 가격이 상대적으로 저렴한 A사이트에서 USB를 사야겠다. ③ A사이트의 USB판매가격이 B사이트보다 더 싸다. ④ A사이트는 10,000원에 B사이트는 15,000원에 USB를 팔고 있다.

2020/06/14 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 데이터의 이해

 

4. 다음 중 데이터에 관한 구조화된 데이터로서 다른 데이터를 설명해주는 데이터로 정의되는 것은?

① 데이터모델 ② 메타데이터 ③ 백업데이터 ④ 데이터마트

2020/06/14 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 데이터의 이해

 

5. 다음 중 빅데이터가 만들어 내는 변화로 가장 부적절한 것은?

① 사전처리에서 사후처리 시대로의 변화 ② 대면조사에서 표본조사로의 변화 ③ 데이터의 질보다 양의 중요도 증가 ④ 인과관게에서 상관관계의 중요도 증가

2020/06/15 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 빅데이터의 등장 및 가치

 

6. 데이터 사이언스의 영역은 분석적 영역, 비지니스 컨설팅 영역, 데이터 처리와 관련된 IT영역이 있는데 보기 중 다른 영역에 속하는 것은? 

① 데이터 시각화 ② 데이터 웨어하우스 ③ 프로그래밍 ④ 데이터 엔지니어링

2020/06/18 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 데이터 사이언스 & 데이터 사이언티스트

 

7. 다음 중 주요 데이터 분석 기술에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?

① OLAP - 다차원의 데이터를 대화식으로 분석하기 위한 기술 ② Business Intelligence - 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위한 리포트 중심의 도구 ③ Business Analytics - 의사결정을 위한 통계적이고 수학적인 분석에 초점을 둔 기법 ④ Deep Learning - 대용량 데이터에서 의미있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 기술

2020/06/22 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 기업의 데이터 베이스

 

8. SQL은 다양한 집계함수를 제공하는데, 집계함수 중 어떠한 데이터 타입에도 사용이 가능한 것은?

① AVG ② COUNT ③ SUM ④ STDDEV

2020/06/23 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] SQL[Structured Query Language]

 

9. 데이터 사잉언티스트가 갖춰야할 역량은 빅데이터의 처리 및 분석에 필요한 이론적 지식과 기술적 숙련에 관련된 능력인 [  가  ]skill과 데이터 속에 숨겨진 가치를 발견하고 새로운 발전 기회를 만들어내기 위한 능력인 [  나  ]skill로 나누어진다.

2020/06/18 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] 데이터 사이언스 & 데이터 사이언티스트

 

10. 고객테이블[CUSTOMERS]로부터 나이[AGE]가 20~30대인 고객정보[NAME,GENDER,SALARY]를 추출하기 위해 아래와 같은 SQL문을 작성했다.

SELECT NAME, GENDER, SALARY
FROM CUSTOMERS
WHERE AGE [     ]  20 AND 39

2020/06/23 - [빅데이터[ADsP]] - [ADsP 1과목] SQL[Structured Query Language]