Day 1 - 도메인 1·2 통합 복습: 데이터 준비 + 모델 개발

📌 핵심 정리

• 도메인 1(데이터 준비 28%) + 도메인 2(모델 개발 26%) = 시험의 54%. 이 둘의 안정성이 합격의 토대다.
• 두 도메인을 잇는 한 축은 재현성과 일관성 — 학습에 쓴 특성을 추론에도 똑같이 써야 하고(skew 방지), 편향·누수는 데이터 단계에서 잡는다.
• 데이터: 실시간→Kinesis, 저장→S3, ETL→Glue, 비주얼 준비→Data Wrangler, 조회→Athena, 특성 일관성→Feature Store, 편향·설명→Clarify.
• 모델: 문제 유형→빌트인 알고리즘 매핑이 최다 출제(시계열 DeepAR, 이상 RCF, 표 XGBoost, 추천 FM, 텍스트 BlazingText).
• 평가 지표는 불균형 여부와 오류 비용의 비대칭으로 결정된다. 불균형 데이터에 Accuracy는 거의 항상 오답이다.

도메인 1·2 전체 지도

마지막 주의 첫날이다. 새 개념이 아니라 흩어진 지식을 시험장에서 꺼낼 형태로 다시 묶는다.