Day 1 점검 | pandas 고급 & 대용량 데이터 처리 | FDE Academy

Q1. 1GB CSV 파일을 pandas로 읽을 때 예상 메모리 사용량은?

A. 약 1GB (파일 크기와 동일)B. 약 2-5GB (파일 크기의 2-5배)C. 약 500MB (파일 크기의 절반)D. 약 10GB (파일 크기의 10배)

Q2. dtype 최적화에서 가장 효과적인 전략은?

A. int64 -> int32로 변경B. float64 -> float32로 변경C. 반복되는 문자열을 category로 변경D. 모든 컬럼을 object로 변경

Q3. 청크 처리로 하기 어려운 연산은?

A. 합계 계산B. 평균 계산C. 중앙값 계산D. 최대값 계산

Q4. Parquet 포맷의 장점이 아닌 것은?

A. 컬럼 기반 저장으로 특정 컬럼만 빠르게 읽기 가능B. 자동 압축으로 파일 크기 감소C. dtype 정보가 보존됨D. 텍스트 에디터로 직접 편집 가능

Q5. 16GB RAM 시스템에서 권장하는 chunksize는?

A. 10,000 ~ 50,000B. 100,000 ~ 500,000C. 1,000,000 ~ 5,000,000D. 10,000,000 이상