지난 번 시험 때엔 종합 강의와 특강을 듣긴했지만 실전의 유형 대비를 너무 적게 하고 봐서 합격하지 못했고, 이번 8월 시험에서는 유형을 최대한 다 포괄할 수 있게 공부하려고 했습니다. 강의 외에도 실습 문제들이 있는 교재 등을 더 찾아서 문제 유형들을 여러개 학습했습니다. 저는 코딩 경험 자체는 있는 상태고 ai학습 관련해서는 무지한 상태였습니다. 하지만, 파이썬도 대충은 써본 적 있어서 너무 만만하게 봤던 것 같고 6월 시험 떨어지고 다시 공부하다보니 모델링은 오히려 모델 종류랑 인자 이름과 값들만 외우면 나올 수 있는 유형의 가짓수가 적은 편인거 같고. 그전의 데이터 전처리 단계들이 나올 수 있는 유형이 더 많으니 이쪽을 더 중점적으로 최대한 많은 유형을 포괄하도록 공부했습니다. 이 전단계가 안되면 어차피 후반부로 도달하지 못하기도 하니까요.

데이터분석, 전처리 단계에서도 잘 기억이 안나는 부분이 한두개 있어서 고비가 있었지만 연습할 때 오픈북에서 검색하는 법을 익혀뒀더니 그걸 참고하여 잘 넘겼습니다. 모델링에서는 잘 기억이 안나지만 인자 하나를 빼먹어서 틀린 것 같고, 그 영향으로 그다음 문제까지 같이 틀린 것 같습니다. 그래서 딱 80점으로 합격했네요. 80점이 합격컷이긴 하지만 어차피 전체를 맞춰야 한다고 생각하고 공부해야하는 시험같습니다. 연습할 때에도 오픈북 사이트들을 켜놓고 어떻게 검색하면 원하는 것들을 찾을 수 있는지 익혀놓는게 실제 시험볼 때 도움이 되었습니다.