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GIL's LAB
데이터 분석가와 사이언티스트를 위한 코딩테스트/사전과제 본문
이전 포스팅에서 이야기한 바와 같이, 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트에게 컴퓨터공학에서 다루는 알고리즘을 물어보는 코딩테스트는 난이도가 매우 낮거나 치루지 않는 경우가 많습니다.
아무래도 코딩테스트가 아니라 분석 능력을 봐야 하니까 최소한만 보는 경우가 있는 것으로 보입니다.
SK C&C와 CJ올리브네트웍스와 같은 기업들에서는 이러한 분석 능력을 보기 위해 데이터 분석가만을 위한 코딩테스트를 시행하고 있습니다.
주어진 시간 내에 간단한 데이터 핸들링과 모델링을 보는게 목표라고 할 수 있습니다.
반면, 시간을 더 넉넉히 주고 사전 과제를 주는 경우도 있습니다.
서론이 길었는데 데이터 분석과와 사이언티스트 직무를 희망하는 사람이 풀어볼 수 있는 문제 은행을 만들어볼까 합니다.
당연히 길스랩 블로그에 올릴 예정이고 링크를 여기에 걸겠습니다.
반응이 좋으면 시간이 날때마다 만들어서 올리겠습니다.
데이터 분석가와 사이언티스트를 위한 코딩테스트/사전과제 준비
[데이터 코딩테스트 대비 #1] 미세먼지 농도
문제 PM10_seoul.csv는 12월 1일 1시부터 8일 24시까지 한 시간마다 측정한 미세먼지 농도(PM-10) 데이터이다. date 컬럼은 측정 시간(YYYY-MM-DD:HH)를 나타내며, PM-10은 미세먼지 농도를 나타낸다. 이 데이터
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[데이터 코딩테스트 대비 #2] 교통사고 통계
문제 accident_stat.xlsx는 교통사고 유형별 교통사고 사고건수, 사망자수, 중상자수 등을 요약한 데이터이다. 이 데이터를 활용하여 아래에 답하시오. (1) 사고유형대분류가 "차대차"인 사고유형별
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[데이터 코딩테스트 대비 #3] 범죄 추이 분석
문제경찰청에서는 매년 말 지역별 범죄 발생 통계를 발표합니다. 2018년부터 2022년까지 5년치 데이터가 있으며, 각 데이터는 경찰청_범죄 발생 지역별 통계_20181231.csv 등에 저장되어 있습니다 (출
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