DSAC M3 데이터 사이언티스 자격 하루공부!! 합격 후기

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DSAC M3 하루공부 합격 후기

 

이 시험이 어떤 시험인지 궁금하다면 이전에 포스팅 했던 글을 참고해보자!

2024.09.08 - [자격증/DSAC] - DSAC M1 데이터 사이언티스 자격 합격 후기

DSAC M1 데이터 사이언티스 자격 합격 후기

 

사실 하루만에 합격한 점은 평소에 관련 지식을 이전 학과 강의에서 배운적이 있었고
무엇보다 ADsP 공부를 하던 중 시험 일정이 잡혀 응시를 하게 되었다.
 
물론 이번에도 2주 동안의 주말에 9시부터 4시까지 수업을 들었다.
가르쳐주시던 교수님이 너무 잘 가르쳐 주셔서 평소에 애매했던 개념들을 다시 잡을 수 있는 시간이 되기도 했다.

 

M3 시험에서는 M2 시험 내용에서 조금 더 나아가 머신러닝의 모델 종류별로 특징을 공부하고, 각 모델들을 코딩해보면서 실습하는 시간들을 가졌었다.

예측, 분류, 회귀, 선형회귀, kNN, 결정트리, 로지스틱 회귀, 다중 분류, k-Means, DBSCAN, PCA, 앙상블 알고리즘, SVM, 랜덤 포레스트, 차원축소, 군집화, 시각화 내용을 다루었다.

물론 내용 모두를 공부하는것이 시험이나 Data Science 과목을 공부하는것에 도움이 되겠지만, 일단 시험에 합격을 해야한다면 내가 가르쳐준 내용들을 중점적으로 보면 된다.

 

제일 중요한 것은 마지막 수업시간 때 교수님께서 어떻게 시험 준비를 해야하는지 꿀팁을 가르쳐주시니깐 그 시간 만큼은 집중해서 듣길 바란다!!

 

 

 

어떤 문제가 나왔을까?

 

일단 M2 시험보다 조금 더 어려웠던것 같다.

 

과대적합이란 무엇인지, train/test data 양을 어떻게 가져갸아 하는가

각각 Regression, Classification 모델들이 어떤것이 있는가

SVC에서 margin, hyperplane, 등등의 의미

분류 성능지표 표

편향과 분산 차이

 

시험을 친지 꽤 시간이 지나서 책에 필기된 내용들로 포스팅을 해보았다.

 

다들 열심히 준비해서 좋은 결과가 있길 바라고 이 글이 도움이 되었으면 한다!!

 

DSAC M3 합격증

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