지난 2025년 5월 17일 토요일, 제45회 ADsP(Data Analysis Semi-Professional) 시험에 응시하였습니다. 이번 글에서는 시험 일정부터 시험장 분위기, 난이도 및 준비과정까지 후기를 정리해보았습니다. 앞으로 ADsP를 준비하시는 분들께 도움이 되길 바랍니다.시험 일정 및 입실 과정시험 당일, 오전 8시 30분부터 입실이 가능했고, 9시 30분까지는 반드시 입실을 완료해야 했습니다. 9시 30분이 되면 응시자 유의사항 안내와 본인 확인 절차가 진행되며, 이후 10시부터 시험이 시작되어 11시 30분까지 90분간 치러졌습니다. 10시 30분 부터 퇴실이 가능했습니다.입실 과정은 비교적 원활했고, 감독관의 안내에 따라 차분하게 시험이 진행되었습니다. 준비물로는 신분증, 수험표, ..

과적합(Overfitting): 좋은 성능의 함정에 빠지지 않기모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞으면, 오히려 새로운 데이터에서는 예측 성능이 떨어지는 현상이 발생합니다. 이를 과적합(Overfitting) 이라고 합니다.과적합이란?학습 데이터의 패턴뿐만 아니라 노이즈(불규칙성) 까지 학습해버려서, 새로운 데이터에는 일반화되지 못하는 현상입니다.너무 복잡한 모델, 변수 수가 많은 모델에서 자주 발생합니다.과적합의 대표적 증상구분훈련 데이터 정확도테스트 데이터 정확도정상높음높음과적합매우 높음낮음즉, 훈련 데이터에서는 거의 완벽하지만 테스트 데이터에서는 형편없는 성능을 보입니다.과적합을 피하는 방법변수 선택 최소화: 설명력이 낮은 변수는 제거교차 검증(Cross Validation): 데이터를 여러 조각으로 ..

다중회귀분석: 하나 이상의 변수로 예측하는 모델 만들기회귀 분석은 한 변수로 다른 변수를 예측하는 통계 기법입니다. 이 중에서도 다중회귀분석(Multiple Linear Regression) 은 두 개 이상의 독립변수를 사용하여 하나의 종속변수를 예측하는 분석 방법입니다.다중회귀분석의 개념다중회귀모형은 다음과 같은 형태로 표현됩니다.Y: 종속변수X₁, X₂, ..., Xn: 독립변수β₀: 절편 (intercept)β₁~βn: 각 독립변수의 회귀계수 (기울기)ε: 오차항이 식은 X₁부터 Xn까지 여러 변수를 사용해 Y 값을 얼마나 잘 예측할 수 있는지를 보여줍니다.다중회귀분석의 절차변수 선정: 예측하고자 하는 종속변수와 관련 있는 독립변수들을 선정회귀모형 적합: 최소제곱법(OLS) 등을 사용하여 회귀계수 ..

결정계수(R²)에 대한 이해: 예측 모델의 설명력을 나타내는 지표데이터 분석에서 회귀 분석을 수행한 후, 해당 모델이 얼마나 잘 설명력을 가지는지를 평가할 때 사용하는 대표적인 지표가 바로 결정계수(R², Coefficient of Determination) 입니다. ADsP 시험에서도 자주 출제되는 개념이므로, 그 정의와 해석, 계산 방식까지 꼼꼼히 알아두는 것이 중요합니다.결정계수란 무엇인가요?결정계수는 회귀 모형이 전체 종속변수의 변동량 중에서 독립변수로 설명할 수 있는 비율을 나타내는 지표입니다. 쉽게 말해, 모델이 데이터를 얼마나 잘 설명하고 있는지를 0부터 1 사이의 값으로 나타냅니다.R² = 1: 완벽하게 설명. 예측값과 실제값이 완전히 일치R² = 0: 전혀 설명하지 못함. 모델의 설명력이..

PostgreSQL에서 기본 키에 자동 증가 기능을 설정할 때는 시퀀스(Sequence) 를 활용합니다. 그러나 실무에서는 테이블을 사전에 정의한 뒤, 시퀀스를 나중에 따로 연결해야 하거나 SQL 파일로 배포 시 동적 값을 반영해야 할 수도 있습니다.이번 글에서는 다음과 같은 내용을 단계별로 정리합니다.특정 컬럼에 시퀀스가 적용되어 있는지 확인하고, 없을 경우 생성 및 연결하는 방법시퀀스 생성 시 발생할 수 있는 sequence must have same owner as table 오류 해결SQL 파일에 시작값을 반영하기 위한 자동화 방식1. 시퀀스 존재 확인 및 자동 증가 설정예를 들어 example_table이라는 테이블의 id 컬럼에 시퀀스가 연결되어 있지 않다면, 수동으로 생성하고 연동해줘야 합니..