데이터분석준전문가 (ADsP) 함께 준비해요!

학습도서: “ADsP 민트책”

스터디그룹 진행방법

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각 범위에 해당하는 내용들 매 주 각자 공부 (또는 시간 되는 사람들끼리 온라인 줌 켜놓고 함께 비대면 공부)

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각 주별로 기출문제도 각자 풀고 주간미팅 때 함께 문제풀이하기

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주간미팅 동안 이해안되는 문제들 함께 풀이 도움주고 답안 찾기

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주간미팅 동안 한명씩 돌아가면서 중요하다고 생각되는 랜덤 기출문제 제출하며 함께 문제 풀어보기

Timeline

Week1) ~2/1(수) 9PM: 파트3 1~3장

Week2) ~2/6(월) or 7(화) 9PM: 파트3 4장 (통계부문)

Week3) ~2/13(월) or 14(화) 9PM: 파트3 5장 (머신러닝 부문)

Week4 / 시험주간) 
~2/20(월) or 21(화) 9PM: 파트 1 & 2
~2/25(토) 시험전일: 모의고사, 기출문제 등 최종 정리 
**해당 주간은 매일 만날 수 있으면 더 좋고 아니면 각자 문의풀이하면서 카톡으로 잦은 소통하기

스터디 리뷰

이번 모임에는 이런 이야기를 나눴어요

회차

날짜

참여자

학습 분량

논의한 항목

다음 주에 다룰 내용

첫 OT미팅

2023/01/26 21:00

전체 인원

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- 스터디그룹 운영 및 각자 학습 방법 논의 - 시험일자 (2/26)까지의 학습 분량 정하기: [시험 공부범위] **각 범위에 해당하는 기출문제도 각자 풀고 주간미팅 때 함께 문제풀이하기 ~2/1(수) 9PM: 파트3 1~3장 ~2/6(월) or 7(화) 9PM: 파트3 4장 (통계부문) ~2/13(월) or 14(화) 9PM: 파트3 5장 (머신러닝 부문) ~2/20(월) or 21(화) 9PM: 파트 1 & 2 ~2/25(토) 시험전일: 모의고사, 기출문제 등 최종 정리 **해당 주간은 매일 만날 수 있으면 더 좋고 아니면 각자 문의풀이하면서 카톡 소통하는것도 좋을 것 같아요!

3장 1절~3절 공부한 내용

1차 스터디

2023/02/01 21:00

전체 인원

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3장 1절~3절

- p.232, 가장 하단에 있는 나. 데이터 프레임의 원소에 대한 접근방법 부분 내용 이해X - p.250, 23번 문제 - p.251, 27번 문제: 함께 참고 및 주의** - p.251, 29번 문제 - p.275, 9번 문제: ~feed → “feed”로 쓰는것과 동일한가? [시험시 참고하면 좋은 내용] - sqldf() 함수 - 데이터마트 정의 - 리스트에는 원소의 유형이 달라도 OK

3장 4절 - 통계관련 공부한 내용

2차 스터디

2023/02/09 21:00

설수빈, 김세은, 황유리

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3장 4절 - 통계

함께논의하고싶은 문제 - p.368, 50번 문제vs. 328페이지 설명과 비교? -p.370, 53번 문제: 관련 설명 어디서 볼 수 있음? -p.375, 68번 문제: 오즈(odds), 승산비가 동일의미? -p.376, 72번 문제 -p.377, 74번 문제 *전진제거법, 후진제거법, 단계제거법 *모수추출법 (**계통 추출법 특히 중요) *p284: 측정(measurement) *스피어만vs.피어슨 상관계수 비교 *정상성 *주성분 분석 - 평균의 고유값을 제거한다라는 내용은 무조건 오답으로 체크! *이상치 관련 문제 체크 *비표본오차 관련 (p.351, 5번문제) 매회 나오는 문제로 보여짐.

3장 5절 - 머신러닝 공부한 내용

3차 스터디