주어진 한 개의 Tabular 데이터에 대해 Jupyter 환경에서 Python을 이용하여 아래의 내용에 대해 코딩한다.
1. 데이터 탐색 (5~6문항, 30점)
- 필요한 라이브러리 설치
- Tabular 데이터 가져오기
- 데이터의 구성 확인
2. 데이터 분석 (4~5문항, 30점)
- 데이터 전처리 (결측치 처리, 라벨 인코딩/원핫 인코딩)
- xy 데이터 분리
- 데이터 정규분포화
- 표준화
- 데이터 시각화 (상관분석 등)
3. AI 모델링 및 모델 평가 (4~5문항, 40점)
- Scikit-learn, Tensorflow 등을 활용하여 머신러닝/딥러닝 모델링
- 모델 성능 평가 및 그래프 출력
총 14개의 문항으로 구성되며, 총 두 개의 모델을 만든다.
실기 시험으로 이론 문제에 대해선 출제하지 않으며, 비정형 데이터(이미지, 자연어 등) 또한 다루지 않는다.
총 90분간 시험이 진행되며, 100점 만점에 80점 이상 득점 시 합격이다.
응시 결과는 응시일로부터 2주 후에 확인이 가능하다.
시험은 오픈북이며 구글링을 통해 코드를 검색하고 참고할 수 있으나, 듀얼 모니터 사용, 챗GPT와 같은 생성형 AI, 오프라인 인쇄물(책, 공책 등), 파일, 온라인 노트 등은 금지된다.
이러한 내용을 안내하고 있는 AICE Association OT 영상은 아래 링크에서 확인해볼 수 있다.
https://aice.study/front/vodPlayer/PACKAGE/200000016/200000140
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