source entity·transform activity·responsible agent 관계를 provenance graph로 기록하고 source bytes와 artifact에 SHA fingerprint를 붙이되 hash를 진실성·권한 증명으로 확대하지 않는다. 파일 이름만 같으면 같은 입력이라 보거나 hash 일치만으로 출처·라이선스·내용 신뢰성을 주장한다.를 방치하면 계산은 끝나도 결과의 의미·재현성·의사결정 안전성을 증명할 수 없습니다.
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01 · 같이 연습해요
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01
찾아보기 · 기초
DI08 recognize · entity·activity·agent lineage를 기록한다: provenance와 PROV 표식에서 “source entity·transform activity·responsible agent 관계를 provenance graph로 기록하고 source bytes와 artifact에 SHA fingerprint를 붙이되 hash를 진실성·권한 증명으로 확대하지 않는다.”을 만족하는 dataset 상태를 판별한다.
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관찰
DI08에서는 출력 셀만 보지 말고 shape, columns, index, dtypes, null count, unique key와 aggregate를 전후로 적으세요.
개념
source entity·transform activity·responsible agent 관계를 provenance graph로 기록하고 source bytes와 artifact에 SHA fingerprint를 붙이되 hash를 진실성·권한 증명으로 확대하지 않는다.
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정답과 비교
02
먼저 생각하기 · 기초
DI08 predict · entity·activity·agent lineage를 기록한다: “파일 이름만 같으면 같은 입력이라 보거나 hash 일치만으로 출처·라이선스·내용 신뢰성을 주장한다.” fixture를 실행하기 전에 shape·dtype·index·missing·aggregate 중 이 레슨의 결과 변화를 예측한다.
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관찰
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개념
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개념
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움직임과 비교
04
내 말로 설명하기 · 익힌 것을 써보기
DI08 explain · entity·activity·agent lineage를 기록한다: source entity·transform activity·responsible agent 관계를 provenance graph로 기록하고 source bytes와 artifact에 SHA fingerprint를 붙이되 hash를 진실성·권한 증명으로 확대하지 않는다.이 결과 해석과 재현성에 필요한 이유를 데이터 의미·연산 의미·증거 경계로 나눠 설명한다.
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관찰
DI08에서는 출력 셀만 보지 말고 shape, columns, index, dtypes, null count, unique key와 aggregate를 전후로 적으세요.
개념
source entity·transform activity·responsible agent 관계를 provenance graph로 기록하고 source bytes와 artifact에 SHA fingerprint를 붙이되 hash를 진실성·권한 증명으로 확대하지 않는다.
다음 도움
내 생각을 먼저 적고 ‘내 답과 맞춰 볼 기준 보기’을 누르면, 풀 순서와 더 자세한 도움을 열어 드려요.
entity·activity·agent lineage를 기록한다의 입력 grain과 schema, 변환 단계, 오류 분기, 검증 증거를 번호·도형·선 종류로 구분한 도식에서 색상 외에도 raw·clean·reject·report, schema·row·key·null·lineage·verdict label과 선 종류를 함께 표시한다.혼자 해보기
내 힘으로
DI08 entity·activity·agent lineage를 기록한다: source entity·transform activity·responsible agent 관계를 provenance graph로 기록하고 source bytes와 artifact에 SHA fingerprint를 붙이되 hash를 진실성·권한 증명으로 확대하지 않는다.의 처음 보는 synthetic fixture를 먼저 판정한 뒤 Python 3.14.6·pandas 3.0.5·NumPy 2.5.1·Matplotlib 3.11.1 local harness에서 replay하고 불일치만 공식 계약으로 교정한다.
공식 문서·문법·library API는 열 수 있지만 해당 변형의 exact row/key/null count·schema diff·join cardinality·reject reason·hidden grader 판정은 먼저 제공하지 않는다.더 도전하기
심화형
팀이 재실행하는 정제 dataset과 모델 입력 생성의 volume·null pattern·category drift·privacy 축 하나를 추가하고 같은 계약을 clean restart로 검증한다.
entity·activity·agent lineage를 기록한다에서 편의보다 의미 보존·reproducibility·privacy·실패 가시성을 우선하고 제거·대체·격리 비용을 기록한다.