매일공부

스터디 3주차 공부 계획 1) 2과목 기술통계 & 추론통계 마무리 2) 1과목 1회독, 2과목 1회독 3) 3과목 빠르게 1회독(전체 구성 파악) 4) 3과목 추가 요약 정리 결국 전체 복습과 추가 요약까지는....ㅠㅠㅠ 통계공식이 암기&이해가 힘들어서 시험 주에 문제를 풀어보면서 암기하고, 지금은 우선 pass - 베이지안 정리 - 이산확률분포 - 연속확률분포 - 표본 평균의 분포 - 표준오차 - 표본비율 - 추론통계 : 점추정 - 추론통계 : 구간추정 - 가설검정 : 검정통계량 [ D-13 남은 스터디 계획 ] 4주차) 3과목, 4과목 정리 5주차) 문제 복습 & 모의고사 4회 & 이기적 CBT 문제를 많이 풀어보면서 정리하는게 더 효과적! 꼭 다음주에 교재 전체 정리 ..

원래 계획은? 3월 2째주) 1과목 2회독 & 모의고사 1과목(총4회) 문제 풀기 & 2과목 1회독 3월 3째주) 2과목 1회독 & 계산식 이해 & 모의고사 2과목 문제 풀기 & 3과목 1회독 => 실제로 한 것 - 1과목 1회독 및 정리 - 2과목 이산확률분포까지 1회독 및 정리 생각보다 다른 일을 병행하면서 필기 공부에 시간을 쏟기가 쉽진 않았... 다시한번 스터디가 공부 시간을 만들어 내는 데 효과적인지 깨달음... 이전에 필기 준비할 때는 요약본을 중점으로 키워드와 문제 푸는 것에 집중했다면, 이번에는 제대로 이해하고 넘어가고 싶어서 요약본을 프린트하고 디테일하게 추가 정리를 하는 식으로 공부하다보니, 시간이 많이 걸리는 건 어쩔 수 없는 부분. 그래도 이런식으로 추가 요약과 문제풀이를 병행하면서..

#Hadoop 하둡 HDFS : 하둡 분산파일시스템(읽기중심) Hbase : 분산칼럼기반 데이터베이스 MapReduce 맵리듀스 : 분산컴퓨팅 지원 프레임워크 * 단점 : HDFS에 저장된 데이터 변경 불가, 실시간 데이터 분석에는 부적합 등 1-하둡이란? 하둡은 2006년 야후의 더그 커팅이 '넛치'라는 검색엔진을 개발하는 과정에서 대용량의 비정형 데이터를 기존의 RDB 기술로는 처리가 힘들다는 것을 깨닫고, 새로운 기술을 찾는 … wikidocs.net => 이를 보완하기 위해 나온 #Hadoop EcoSystem 하둡 에코시스템 - 코어 : HDFS, 맵리듀스 - 서브 : 분산데이터를 다루기 위해 만들어진 추가 프로젝트 하둡(Hadoop) 기초 정리 하둡에 대해 알아보기 전에 큰 흐름에서의 하둡에 ..

멀티잇 과정을 하면서 빅분기 필기 5회차를 준비했었으나... 58.75점으로 불합격.... 6회차에는 꼭 합격하겠다는 다짐으로 이기적 카페에서 신청한 온라인스터디 활동겸 기본서 리뷰겸 5회차 후기 5회차 준비할땐 공부시간이 부족해서 키워드 중심으로 공부했었는데, 그것보단 "키워드에 대한 이해"가 더 중요한 시험이라고 느꼈어요. 그래서 어느정도 확률과 모델링한 이해도가 있다면 이 기본서만으로 필기는 충분히 합격할 수 있겠다고 생각했어요 (즉, no-base 단기간 합격은 이 책으론...😥) 이렇게 시험 출제 경향이 있어서 대략적인 중요 키워드를 체크할 수 있어요 (물론 이번 시험에 반영이 된다는 보장은 없지만.....😅) 정처기 보단 양이 범위가 적긴 하지만 깊지만 그 분야엔 폭넓은 범위(?)라서 처음 계..

정리를 너무 잘 해주신 분 'Big Data/빅데이터분석기사-필기' 카테고리의 글 목록 sy-log.tistory.com