[면접 합격자료] 에이피알 데이터 사이언티스트 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 전처리 과정에서 주로 사용하는 기법과 방법에 대해 설명하시오.

데이터 전처리 과정에서 주로 사용하는 기법은 결측값 처리, 이상치 제거, 정규화, 표준화, 범주형 변수 인코딩, 데이터 통합 및 정제, 스케일링 등입니다. 결측값은 평균, 중앙값 또는 가장 빈도값으로 대체하거나 삭제하며, 이상치는 박스플롯이나 z-점수 등을 활용해 식별 후 제거 또는 조정합니다. 정규화 및 표준화는 데이터 분포를 일치시키기 위해 사용하며, 특히 머신러닝 모델 학습 시 수치값의 스케일 차이를 해소하여 성능을 높입니다. 범주형 변수는 원-핫 인코딩, 라벨 인코딩으로 변환하며, 이로 인해 의사결정 나무 모델은 20% 이상의 향상된 정확도를 보인 사례가 있습니다. 데이터 통합 과정에서는 여러 출처의 데이터를 병합하되, 중복 데이터 제거 및 불일치 해결을 통해 데이터 일관성을 확보하며, 이상치와 노이즈를 처리하는 과정에서 15% 이상 데이터가 필터링되어 모델의 정확도가 10% 향상되었습니다. 이러한 전처리 방법론은 크롤링 데이터, 센서 데이터 분석에서도 동일하게 적용되어 학습 속도와 예측 성능을 크게 높이는 역할을 합니다.

2. 과적합(overfitting)…