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도척의 개가 공자 보고 짖는 건 공자나 개의 잘못이 아니다 ‘도척(盜拓)’은 중국 사마천의 《사기》에 전해지는 인물로, 공자와 같은 성인과 대조되는 악한 사람을 비유하는 말로 흔히 사용된다. 도척은 2500년 전 중국 춘추전국시대에 조직폭력배 1만명을 거느리며 남의 재물과 생명을 빼앗고 차마 입에 담을 수 없는 온갖 악행을 범하는 등 악명 높은 두목으로 묘사되고 있다. ‘도척의 개’는 도척을 따르는 개가 주인인 도척의 훌륭함과 착함을 따져 꼬리를 흔든 게 아니라, 그저 자기에게 밥을 잘 주고 예뻐해서 꼬리를 흔들었을 따름이라는 뜻에서 연유해 쓰이는 비유적 표현이다. 출처 : 굿모닝 충청
FRP 안드로이드 구글락 해제(이 기기는 재설정되었습니다) 부디 부디 악의적으로 이용되지 않았으면 하는 바람으로 이 글을 작성합니다. 필자는 2022년 1월 5일 당근마켓으로 집사람 줄 휴대폰을 구매했다. 구매하고 집에가서 집사람에게 폼나게 휴대폰 가져와봐 해서 유심을 뽑아 새로산 갤럭시 A32 에 꼿아줬다. 이게뭐지? 삼성전자 서비스 센터를 찾았다. (진짜 갔다) 서비스 센터 기사님 가라사대 '분실폰'이란다. 경찰서 가서 신고하란다. 신고하러 경찰서 갔다. (진짜 갔다) 경찰서 수사반장님 가라사대 판매자와 대화를 해서 정말 도둑질을 해서 판건지 ... 알아보란다. 휴대폰 판매자가 정말 도둑인지 아닌지 알아봐야한단다 필자가 대놓고 물어봤다. '제가 ... 수사를 하라고요?' 필자는 판매자를 다시 만나고 싶지 않다. 그 판매자를 만나기위해 내 시간과 돈을 허비하고..
20차시. 산업에서 활용되는 빅데이터 비즈니스 - 4 차시목표 1. 유통·물류 데이터가 어떻게 비즈니스적으로 활용되고 있는지, 유통·물류 산업에서 데이터를 어떻게 활용하는지 살펴본다. 2. 최근의 유통·물류 분야의 시장 변화 과정을 통해 데이터 기반의 서비스 혁신에 대해 알아본다. 주요내용 1. 유통·물류 분야 데이터 활용 비즈니스 현황 학습하기 2. 생활 물류 서비스의 성장 학습하기 3. 데이터 분석 기반의 유통 및 물류 서비스의 혁신과 이슈 학습하기 4. 데이터 기반의 유통 및 물류 산업 혁신의 가속화 학습하기 5. 유통·물류 데이터 및 활용의 예 ■ 산업에서 활용되는 빅데이터 비즈니스 - 4 1. 유통·물류 분야 데이터 활용 비즈니스 현황 - 4차 산업혁명과 코로나19의 확산은 사회 전반에 ‘언택트(Untact)’ 문화를 가져왔고 이에 따라 배송해야 ..
19차시. 산업에서 활용되는 빅데이터 비즈니스 - 3 차시목표 1. 제조 분야에서 활용되고 있는 데이터 비즈니스의 기술 동향을 살펴본다. 2. 스마트 팩토리 개발에 필요한 데이터와 각국의 정책 동향을 기반으로 스마트 팩토리의 주요 이슈에 대한 해결책을 제시할 수있다. 3. 제조 분야에 AI 기술이 도입될 때 생기는 문제점과 적용 분야를 알아본다. 주요내용 1. 스마트 팩토리 학습하기 2. 스마트 팩토리의 활용 학습하기 3. 스마트 팩토리의 추진 이슈 학습하기 4. 인공지능과 접목한 제조업 학습하기 5. 인공지능의 도입·개발·운영·적용 ■ 산업에서 활용되는 빅데이터 비즈니스 - 3 1. 스마트 팩토리 ● 스마트 팩토리의 개요 - 1차 산업혁명이 인간의 노동 방식과 생활 방식의 근본적인 변화가 동인이 되어 기계 기술을 탄생시켰다면, 4차 산업혁명은 3차 산업혁..
18차시. 산업에서 활용되는 빅데이터 비즈니스 - 2 차시목표 1. 시장의 확장을 기반으로 한 헬스 분야에서 활용되고 있는 데이터 비즈니스를 살펴본다. 2. 임상 연구, 유전체, 개인 건강에 활용되는 데이터의 종류를 살펴보고 현재 활용되고 있는 기술의 사례에 대해 알아본다. 주요내용 1. 헬스케어 분야의 데이터 비즈니스 학습하기 2. 헬스케어 분야의 데이터 학습하기 3. 헬스케어 분야의 데이터를 활용한 비즈니스 영역 ■ 산업에서 활용되는 빅데이터 비즈니스 - 2 1. 헬스케어 분야의 데이터 비즈니스 - 스마트 헬스케어는 넓은 의미로 활용되는 용어입니다. 단어의 정의를 통해 스마트 헬스케어를 이해하는 것보다 각각의 사례를 살펴보는 것이 이해하는 데 도움이 됩니다. 기업의 내·외부에서 상품의 비즈니스 효율성을 평가하려면 다음과 같은 몇 가지 관점으로 나누어 분..
17차시. 산업에서 활용되는 빅데이터 비즈니스 - 1 차시목표 1. 금융 분야에서 활용되는 데이터 비즈니스의 동향을 이해하고 국내 금융 데이터의 발전 현황을 알아본다. 2. 금융 데이터가 활용되고 있는 비즈니스 사례를 알아보고 기술 환경 변화를 이해한다. 주요내용 1. 금융 데이터의 개방 학습하기 2. 금융 데이터의 융합을 위한 기술 환경의 변화 학습하기 3. 데이터의 활용과 금융업 비즈니스의 예 ■ 산업에서 활용되는 빅데이터 비즈니스 - 1 1. 금융 데이터의 개방 - 금융 분야의 데이터는 집적되어 있는 방대한 양, 무궁무진한 활용성, 소비자에게 미치는 직접적 및 직관적인 영향이 있는 분야입니다. 최근에는 정보에 대한 개인의 결정권 보장이 바탕이 되어 불필요한 규제를 완화하려는 움직임이 나타나고 있습니다. ‘정보 개방’의 흐름은 금융 데이터의 주인을 찾아..
16차시. 빅데이터 처리 기술 기획하기 차시목표 1. 데이터의 크기, 생성 속도, 빈도에 따른 빅데이터 처리 요구 사항을 도출하고 도출된 요구 사항에 따라 빅데이터 처리를 위한 하드웨어 및 소프트웨어를 살펴본다. 2. 수립된 구성 요소를 통합하여 처리 모듈을 기획할 수 있다. 3. 데이터 처리를 위한 데이터 정합성 및 검증 모듈을 수립할 수 있다. 4. 데이터 처리 방식과 처리 결과로 시각화와 표현 방안을 수립할 수 있다. 주요내용 1. 데이터의 시각화 학습하기 2. ETL(Extract, Transform, Load) 학습하기 3. 데이터 분석 기법 학습하기 4. 업무 요건을 고려한 데이터 분석 방안의 정의 학습하기 5. 데이터 사전 처리 및 사후 처리 방안의 정의 학습하기 6. 데이터 처리 방식과 처리 결과에 대한 시각화 표현 방안의 수립..
15차시. 빅데이터 저장 기술 기획하기 차시목표 1. 빅데이터 저장 모델을 수립하기 위해서 데이터 처리 요구 사항을 도출하고 도출된 요구 사항에 따라 데이터 저장 방식을 검토할 수 있다 2. 저장 방식에 따라 데이터 처리의 안정성과 신뢰성을 고려한 저장 방안을 선택할 수 있다. 3. 저장된 데이터에 대한 유효성을 검사할 수 있는 검증 방안을 선택할 수 있다. 주요내용 1. 하둡(Hadoop) 분산 파일 시스템 학습하기 2. NoSQL 학습하기 3. 데이터의 용량 산정 학습하기 4. 데이터의 안전성 및 가용성 확보 ■ 빅데이터 저장 기술 기획하기 1. 하둡(Hadoop) 분산 파일 시스템 - 빅데이터를 저장하는 경우 기존의 파일 시스템에서는 용량이 증가할수록 관리의 효율성과 성능이 저하됩니다. 단일 파일 시스템의 단점을 보완하여 대용량 데이터를..
14차시. 빅데이터 수집 기술 기획하기 차시목표 1. 빅데이터 분석에 필요한 데이터에 대한 수집 경로 및 데이터 유형을 파악한다 2. 데이터 수집 경로 및 데이터 유형을 고려하여 데이터 수집 방법을 선택할 수 있다. 3. 일괄 처리 및 실시간 데이터 처리 요건에 따라 수집 처리 방식을 선택할 수 있다. 4. 수집한 데이터에 대한 유효성을 검사할 수 있는 검증 방안을 선택할 수 있다. 주요내용 1. 데이터 수집 기술 학습하기 2. 데이터 포맷 학습하기 3. 시스템 유형의 정의 학습하기 4. 수집 대상 데이터 유형의 식별 ■ 빅데이터 수집 기술 기획하기 1. 데이터 수집 기술 - 수집하고자 하는 데이터의 위치, 데이터의 유형, 접근 경로 등을 고려하여 적정한 데이터 수집 기술을 적용합니다. ● 크롤링(Crawling) - 웹(WWW) URL에 존..
13차시. 빅데이터 아키텍처 기획하기 차시목표 1. 데이터 시각화의 정의를 알고 시각화 시장의 동향을 살펴본다 2. 대표적인 그래프 데이터베이스를 살펴보고 데이터 그래프의 특징을 이해한다 주요내용 1. 시각화 데이터 학습하기 2. 그래프 데이터베이스 학습하기 3. 그래프 데이터 학습하기 4. 그래프 데이터베이스 학습하기 5. 대표적인 그래프 데이터베이스 학습하기 6. 데이터 시각화 기술의 동향 ■ 빅데이터 아키텍처 기획하기 1. 아키텍처 요구 사항의 정의 - 요구 사항이란, 특정 문제를 해결하기 위해 시스템의 개발 또는 구축을 통해 외부로 드러나야 하는 속성 또는 수행의 결과물이 만족해야 할 품질을 의미합니다. 아키텍처 요구 사항의 정의는 크게 기능 요구 사항의 정의와 비기능 요구 사항의 정의로 나눌수 있습니다. 가. 요구 사항의 정의 절차..

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