<링크>
https://aice.study/certi/practice
해당 위치의 샘플 문항을 풀 수 있다. AICE시험을 대비하면서 정리할겸 풀이를 해봤다. 실제 시험 환경과 매우 유사하게 응시할 수 있어 준비중이라면 꼭 풀어보는 것을 추천한다. 총 90분의 시험시간과 80점 이상이 나와야 자격증 취득이 가능하다!
<주의할 점>
답안이 입력하도록 되어있는 셀 안에만 입력하기
문제에 주어진대로 수행하기 (문제 잘 읽기)
변수명 잘 지키기
테이블에 대한 정보는 들어가서 샘플 문항에서 직접 확인 바랍니다.
import sklearn as sk
import pandas as pd
df = pd.read_json('A0007IT.json')
import seaborn as sns
sns.countplot(data=df, x='Address1')
plt.show()
df = df[df['Address1'] != '-']
5.실주행시간과 평균시속의 분포 확인
sns.jointplot(data=df, x='Time_Driving',y='Speed_Per_Hour')
plt.show()
df_temp = df[df['Speed_Per_Hour'] < 300]
df_temp.isna().sum()
df_na = df_temp.dropna(axis=0)
df_del = df_na.drop(['Time_Departure','Time_Arrival'], axis=1)
cols = df_del.select_dtypes('object').columns
df_preset = pd.get_dummies(data=df_del, columns=cols)
from sklearn.model_selection import train_test_split
x = df_preset.drop('Time_Driving', axis=1)
y = df_preset['Time_Driving']
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(x,y, test_size=0.2, random_state=42)
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
dt = DecisionTreeRegressor(max_depth=5, min_samples_split=3, random_state=120)
dt.fit(X_train, y_train)
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
y_pred = dt.predict(X_valid)
dt_mae = mean_absolute_error(y_valid, y_pred)
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_shape=(X_train.shape[1],), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics='mse')
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=30, batch_size=16, validation_data=(X_valid, y_valid))
plt.plot(history.history['mse'])
plt.plot(history.history['val_mse'])
plt.legend(['mse','val_mse'])
plt.title('Model MSE')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Mse')
AICE 샘플 문항보다는 어려웠던 것 같지만 예상했던 부분을 벗어나는 문제는 없었다. 시간이 엄청 여유로운 시험은 아니기에 많은 연습이 필요했다. 시험 당일에는 약 30분정도 남기고 제출한 기억이 있다.
[득점 내역]
시험은 각자 집에서 온라인으로 보는건가요?