[면접 합격자료] 트릿지 Junior Data Scientist 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 전처리 과정에서 자주 사용하는 기법을 설명하세요.

데이터 전처리 과정에서 자주 사용하는 기법은 결측값 처리, 이상치 제거, 데이터 정규화 및 표준화, 데이터 인코딩, 데이터 샘플링입니다. 결측값 처리는 결측 데이터를 평균, 중앙값 또는 최빈값으로 대체하는 방법이 있으며, 예를 들어, 고객 정보 데이터에서 소득값이 5% 정도 결측되어 있어 평균값으로 대체한 경험이 있습니다. 이상치는 IQR(사분위수 범위) 방법이나 Z-스코어를 이용하여 제거하거나 수정하며, 이 과정에서 데이터 품질이 20% 향상되는 사례도 있었습니다. 정규화와 표준화는 피처 간의 단위 차이를 없애고 모델 학습의 수렴 속도를 높이기 위해 수행하며, 정규화를 통해 10배 이상 학습 속도가 개선된 적도 있습니다. 데이터 인코딩은 범주형 데이터를 원-핫 인코딩 또는 라벨 인코딩으로 변환하며, 이 과정에서 수치형 모델의 성능이 15% 향상된 경험이 있습니다. 마지막으로, 데이터 샘플링 기법은 언더샘플링과 오버샘플링을 활용하여 데이터 불균형을 해소하며, 예를 들어, 부정망 고객 예측 문제에서 부정 케이스를 50% 이상 증가시켜 모델 F1 점수가 10포인트 상승하였습니다. …