ADsP Study3 ADsP) 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 * 블로그 요약본과 기출문제를 참고해 작성했습니다 =) : 출제 문제 : 추가 정보 1. 데이터의 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 - 빅데이터 분석과 전략 인사이트 - 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터플랜 3. 데이터 분석 3-1. 데이터 분석 개요 3-2. R 프로그래밍 기초 3-3. 데이터 마트 3-4. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 빅데이터 분석과 전략 인사이트 - 빅데이터 분석도 기존의 분석과 같이, 데이터에서 통찰(가치)을 끌어내 성과를 창출하는 것이 관건 - 데이터는 크기의 이슈가 아니라, 거기에서 어떤 시각과 통찰을 얻.. 2023. 2. 22. ADsP) 1-2. 데이터의 가치와 미래 * 블로그 요약본과 기출문제를 참고해 작성했습니다 =) : 출제 문제 : 추가 정보 1. 데이터의 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 - 빅데이터의 이해 - 비즈니스 모델 - 위기 요인과 통제 방안 - 미래의 빅데이터 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터플랜 3. 데이터 분석 3-1. 데이터 분석 개요 3-2. R 프로그래밍 기초 3-3. 데이터 마트 3-4. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 빅데이터의 이해 # 빅데이터의 정의 - 3V로 요약되는 데이터 자체 특성 변화에 초점 맞춘 좁은 범위의 정의 . Volume (양) : 데이터의 규모 측면 . Variety (다양성) : .. 2023. 2. 21. ADsP) 1-1. 데이터의 이해 * 블로그 요약본과 기출문제를 바탕으로 작성했습니다 =) : 출제 문제 : 추가 정보 1. 데이터의 이해 1-1. 데이터의 이해 - 데이터와 정보 - 데이터베이스 정의와 특징 - 데이터베이스 활용 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. 데이터 분석 개요 3-2. R 프로그래밍 기초 3-3. 데이터 마트 3-4. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 데이터와 정보 # 데이터의 정의 - 데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실 - 단순한 객체로서의 가치 뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 가지는 것 # 데이터의 특성 - 존재적 특성:.. 2023. 2. 21. 이전 1 다음