평가문제

2021년 11월 1일(월요일)

1. 패키지 관리와 디플로이를 단순케 할 목적으로 과학 계산(데이터 과학, 기계 학습 애플리케이션, 대규모 데이터 처리, 예측 분석 등)을 위해 파이썬과 R 프로그래밍 언어의 자유-오픈 소스 배포판이며, 패키지 버전들은 패키지 관리 시스템 conda를 통해 관리된다. 배포판은 1300만 명 이상의 사용자들이 사용하며 윈도우, 리눅스, macOS에 적합한 1,400개 이상의 유명 데이터 과학 패키지가 포함되어 있다. 이것을 무엇이라고 하는가?

(1) 아나콘다

(2) 주피터 노트북

(3) 네비게이터

(4) 스파이더

[정답] (1) 아나콘다

2. 프롬프트에서 주피터 노트북을 실행하기 위한 명령어는?

(1) jupyternotebook

(2) jupyter notebook

(3) 주피터 노트북

(4) cd jupyter notebook

[정답] (2) jupyter notebook

3. 데이터의 유형으로 잘못 매칭된 것은 무엇인가.

(1) 10       : 수치형

(2) “10”   : 수치형

(3) “True” : 문자형

(4) True     : bool형

[정답] (2) “10”은 문자형

4. 데이터로 잘 매칭된 것은 무엇인가?

(1) [10, 20, 30, 40] : 튜플

(2) (10, 20, 30, 40) : 딕셔너리

(3) {“id”: [1, 2, 3],

“age”: [10, 20, 30]} : 리스트

(4) [10, 20, 30, 40] : 리스트

[정답] (4)

5. txt, csv, excel 등 외부 데이터를 읽어오는 함수를 제공하는 패키지는 무엇인가?
(1) numpy

(2) matplotlib.pyplot

(3) pandas

(4) seaborn

[정답] (3)

6. numpy 패키지를 로딩하고 애칭으로 np로 하는 명령어는?

(1) import numpy as np

(2) pip install numpy

(3) from numpy import np

(4) import numpy alias np

[정답] (1)

7. 파이썬 데이터(result)를 txt로 저장하는 것으로, d:/KCS/result.txt“로 저장하고, 구분자는 탭으로 하고, 변수명은 그대로 사용하고, 행의 이름은 사용하지 않도록 하는 명령어는 무엇인가?

(1)  result.to_table(path_or_buf = “d:/KCS/result.txt,

header      = True,

sep         = “\t”,

index       = False)

(2)  result.to_csv(path_or_buf = “d:/KCS/result.txt,

header      = True,

sep         = “\t”,

index       = False)

(3)  result.to_csv(path_or_buf = “d:/KCS/result.txt,

header      = True,

index       = False)

(4)  result.to_csv(path_or_buf = “d:/KCS/result.txt,

header      = True,

sep         = “\t”,

index       = True)

[정답] (2)

8. 파이썬 데이터인 result에 대한 설명으로 잘못된 것은 무엇인가?

(1) result.dtypes   : 데이터의 유형

(2) result.shape    : 데이터의 종류

(3) result.index    : 데이터의 행의 이름

(4) result.columns : 데이터의 열의 이름

[정답] (2)

9. result.loc[(age >= 30) & (income >= 3000), [“age”, “gender”, “income”]] 라는 명령어에 대한 해석으로 맞는 것은?

(1) result 데이터에서 age는 30초과이고, income은 3000초과인 데이터의 “age”, “gender”, “income”열을 추출하는 것이다.

(2) result 데이터에서 age는 30이상이고, income은 3000이상인 데이터의 “age”, “gender”, “income”열을 추출하는 것이다.

(3) result 데이터에서 age는 30초과이거나 또는 income은 3000초과인 데이터의 “age”, “gender”, “income”열을 추출하는 것이다.

(4) result 데이터에서 age는 30이상이거나 또는 income은 3000이상인 데이터의 “age”, “gender”, “income”열을 추출하는 것이다.

[정답] (2)

10. 이상치가 있을 때에 고려할 수 있는 방법이 아닌 것은?

(1) 입력오류인지를 확인한다.

(2) 무조건 삭제한다.

(3) 변환을 고려한다.

(4) 대체를 고려한다.

[정답] (3)

11. result라는 파이썬 데이터에서 “gender”를 기준으로 먼저 오름차순으로 정렬하고, “gender”에 동일한 값에서는 “age”를 기준으로 내림차순으로 정렬하는 명령어는?

(1) result.sort_values(by = [“gender”, “age”], ascending = False)

(2) result.sort_values(by = [“gender”, “age”], ascending = True)

(3) result.sort_values(by = [“gender”, “age”], ascending = [False, True])

(4) result.sort_values(by = [“gender”, “age”], ascending = [True, False])

[정답] (4)

12. result라는 파이썬 데이터에서 “income”을 이용하여 “income_group”를 생성하는 것으로, 0 <= income < 1000인 경우에는 “Very Low”, 1000 <= income < 2000인 경우에는 “Low”, 2000 <= income < 3000인 경우에는 “High”, 3000 <= income < 4000 인 경우에는 “Very High”라는 값을 갖도록 하는 명령어는?

(1) result[“income_group”] = pd.cut(result.income,

bins  = [0, 1000, 2000, 3000, 4000]

right  = True,

labels = [“Very Low”, “Low”, “High”, “Very High”])

(2) result[“income_group”] = pd.cut(income,

bins  = [0, 1000, 2000, 3000, 4000]

right  = True,

labels = [“Very Low”, “Low”, “High”, “Very High”])

(3) result[“income_group”] = pd.cut(income,

bins  = [0, 1000, 2000, 3000, 4000]

right  = False,

labels = [“Very Low”, “Low”, “High”, “Very High”])

(4) result[“income_group”] = pd.cut(result.income,

bins  = [0, 1000, 2000, 3000, 4000]

right  = False,

labels = [“Very Low”, “Low”, “High”, “Very High”])

[정답] (4)

13. 다음 명령어의 결과는 무엇인가?

x = 20

if x > 50 :

print(“Large Number!”)

else:

print(“Small Number!”)

(1) “Large Number!”

(2) “Small Number!”

(3) “Large Number”와 “Small Number”를 동시에 출력한다.

(4) 아무것도 출력하지 않는다.

[정답] (2)

14. result라는 파이썬 데이터의 gender라는 범주형 자료(1개)를 분석하는 방법으로 잘못된 명령어는 무엇인가?

(1) 빈도       : result.gender.value_counts(ascending = False)

(2) 백분율     : result.gender.value_counts(ascending = False, normalize = True)

(3) 막대그래프 : plt.bar(x = result.gender.value_counts(ascending = False).index,

height = result.gender.value_counts(ascending = False).values)

plt.show()

(4) 원그래프   : plt.pie(x = result.gender.value_counts(ascending = False).values,

labels = result.gender.value_counts(ascending = False).index)

plt.show()

[정답] (2)

15. result라는 파이썬 데이터의 income이라는 수치형 자료(1개)를 분석하는 방법으로 잘못된 명령어는 무엇인가?

(1) 히스토그램  : plt.hist(result.income)

plt.show()

(2) 상자그림     : plt.boxplot(result.income)

plt.show()

(3) 평균         : result.income.mean()

(4) 5% 절사평균 : result.income.trim_mean(trim = 0.05)

[정답] (4)

16. result라는 파이썬 데이터에서 집단별(gender) 수치형 자료인 income에 대한 평균을 작성하는 명령어는?

(1) result.groupby(“gender”).income.mean()

(2) pd.groupby(“gender”).income.mean()

(3) result.groupby(“income”).gender.mean()

(4) pd.groupby(“income”).gender.mean()

[정답] (1)

17. result라는 파이썬 데이터에서 범주형 자료(2개, gender, region)에 대한 교차표에 대한 명령어로 잘못된 것은?

(1) 빈도 : pd.crosstab(index = result.gender, columns = result.region)

(2) 전체 백분율    : pd.crosstab(index = result.gender, columns = result.region, normalize = “all”)*100

(3) 행 백분율         : pd.crosstab(index = result.gender, columns = result.region, normalize = “row”)*100

(4) 열 백분율 : pd.crosstab(index = result.gender, columns = result.region, normalize = “columns”)*100

[정답] (3)

18. 두 개의 수치형 자료 자료에 대한 상관관계를 시각화한 그래프는 무엇인가?

(1) 산점도

(2) 산점행렬도

(3) 꺽은선그래프

(4) 누적막대그래프

[정답] (1)

19. 두 개의 수치형 자료 자료에 대한 상관관계를 수치화한 값은 무엇인가?

(1) 변동계수

(2) 상관계수

(3) 회귀계수

(4) 결정계수

[정답] (2)

20. 상관계수에 대한 설명으로 맞는 것은?

(1) 상관계수의 절대값이 1에 가까울수록 두 수치형 자료 간에 상관관계가 없다.

(2) 상관계수의 절대값이 0에 가까울수록 두 수치형 자료 간에 상관관계가 있다.

(3) 상관계수의 부호가 음수이면 음의 상관관계를 갖는다.

(4) 상관계수가 0이면 두 수치형 자료 간에 아무런 관계가 없다.

[정답] (3)