8주차: 중간고사 (실습 과제 및 평가)

📌 중간고사 평가 개요

중간고사 안내 이미지

본 과정의 중간고사는 이론 암기식이 아닌, 실제 데이터를 제공하고 제한 시간 내에 분석 및 시각화 코드를 작성하여 제출하는 실무 프로젝트 형식으로 진행됩니다. 지난 1주차부터 7주차까지 다룬 다양한 데이터 정제(Preprocessing), 탐색적 데이터 분석(EDA), 그리고 데이터 시각화(Visualization) 기법을 종합적으로 평가합니다.

📅 시험 일정 및 진행 방식

  • 시험 일시: 8주차 지정된 실습 시간 (총 120분)
  • 진행 방식:
    1. 시험 시작과 동시에 새로운 실무 CSV 데이터셋과 문제 정의서가 제공됩니다.
    2. 수강생은 Jupyter Notebook 또는 Colab 환경에서 데이터 전처리, 시각화, 통계 분석 단계를 거쳐 최종 코드를 작성합니다.
    3. 작성한 Notebook 파일(.ipynb)과 분석 보고서 핵심 요약본을 Git Repository에 커밋한 후 Pull Request로 제출합니다.

🎯 주요 평가 기준 (100점 만점)

  1. 데이터 정제 및 전처리 (30점)
    • 결측치(Missing Values) 확인 및 논리적인 대표값 대치(Imputation) 또는 삭제 처리
    • 이상치(Outliers) 감지 및 적절한 정제 기법 적용
  2. 탐색적 데이터 분석 및 시각화 (40점)
    • 분석 목표에 맞는 다양한 시각화 기법(countplot, barplot, boxplot, scatterplot 등) 적용
    • 차트 레이아웃(제목, 축 이름, 범례 등)의 가독성 및 시각적 직관성 확보
  3. 분석 인사이트 도출 (20점)
    • 생성한 시각화 차트를 바탕으로 비즈니스 관점의 통찰력 있는 해석 제시
    • 단순 코드 작성을 넘어 데이터 이면의 인과 관계 설명
  4. 코드 품질 및 커밋 규정 (10점)
    • 가독성 높은 변수명 사용 및 적절한 주석 작성
    • Git 커밋 컨벤션 준수 및 원활한 코드 제출

💡 중간고사 준비 가이드

중간고사를 성공적으로 치르기 위해 다음 사항들을 반드시 복습하세요.

  • Jupyter/Colab 환경 점검: Pandas, Seaborn, Matplotlib, Koreanize-Matplotlib 패키지 정상 작동 여부 확인
  • 1주차~7주차 실습 코드 재구현: 타이타닉(01), 레스토랑 팁(03), 펭귄(04), 다이아몬드(06), 자전거 대여(22), 캘리포니아 집값(23) 등 주요 데이터셋의 분석 흐름 복습
  • Pandas 핵심 API 숙지: .groupby(), .fillna(), .dropna(), .isnull(), .describe() 등 자주 쓰는 메소드 연습

참고(Note): 시험 중 외부 라이브러리 공식 문서(Pandas, Seaborn)의 API Reference는 자유롭게 참조할 수 있으나, 외부 사이트의 솔루션을 복사하여 붙여넣거나 AI 어시스턴트를 활용하는 부정행위는 절대 금지됩니다.

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