본문 바로가기

분류 전체보기(184)

12차시. 그래프 데이터베이스와 빅데이터 시각화 기술 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 ■ 그래프 데이터베이스와 빅데이터 시각화 기술 1. 시각화 데이터 ● 데이터 경쟁 시대에서의 의미 - 데이터란, 숫자나 문자 등의 기록으로 남겨진 모든 행위의 자료를 의미합니다. 분석 대상이 되는 데이터에는 숫자, 문자, 기호, 이미지, 소리, 영상 등이 모두 포함됩니다. 데이터의 쓰임이 넓고 다양해지면서 기계를 인간화하기에 필요한 모든 재료를 통칭하..
11차시. 빅데이터 분석 - 모델링 기획과 결과 적용 차시목표 1. 탐색적 분석 보고서를 바탕으로 분석 주제에 적합한 분석 기법을 선정하고 선정된 분석 기법을 순차 연계하여 개발할 분석 모델을 정의할 수 있다 2. 분석 모델과 분석 활용 시나리오를 바탕으로 분석 정의서를 작성하여 정의된 분석 모델에 대한 성능을 평가할 기준을 정의할 수 있다 3. 협의를 위하여 분석 결과 시각화 방안을 정의할 수 있다 4. 분석 결과에 대한 응용 프로그램 적용 방안을 수립할 수 있다 주요내용 1. 일반적인 데이터 모델링에 대한 이해 학습하기 2. 빅데이터 분석 모델링에 대한 이해 학습하기 3. 실시간 빅데이터 분석의 모델링 아키텍처 학습하기 4. 빅데이터 시각화에 대한 이해 학습하기 5. 분석 결과를 적용하기 위한 빅데이터 큐레이션에 대한 이해 ■ 빅데이터 분석 - 모델링 ..
10차시. 빅데이터 분석 - 데이터 탐색 기획 차시목표 1. 확보된 데이터에 대한 기술적 통계 분석 계획을 수립할 수 있다 2. 확보된 변수 간 관계 분석을 계획하고, 통계 기반의 데이터 탐색 방안을 수립할 수 있다 3. 머신 러닝 기반의 데이터와 비정형 데이터 기반의 데이터 탐색 방안을 수립할 수 있다 4. 탐색적 자료 분석 결과에 대한 보고서를 정의할 수 있다 주요내용 1. 탐색적 데이터 분석(EDA)에 대한 이해 학습하기 2. 머신 러닝 기반의 데이터 탐색 기법 학습하기 3. 빅데이터의 기술적 통계 분석 기법의 이해 ■ 빅데이터 분석 - 데이터 탐색 기획 1. 탐색적 데이터 분석(EDA: Exploratory Data Analysis)에 대한 이해 - 데이터를 가공하지 않고 있는 그대로 보여 주는 것을 핵심으로 삼아 데이터를 분석하는 기법입니다..
9차시. 빅데이터 분석 - 데이터 확보 기획 차시목표 1. 분석 활용 시나리오에 필요한 분석 변수를 정의하고 정의된 분석 변수에 대한 데이터의 출처를 확인하여 변수 생성 프로세스를 정의할 수 있다 2. 생성된 변수 데이터 정제를 위해 변수에 대한 점검 항목을 정의할 수 있다. 3. 생성된 변수에 대한 데이터 전처리와 검증 방안을 수립할 수 있다. 주요내용 1. 분석 데이터의 확보에 대한 이해 학습하기 2. 빅데이터 분석 데이터에 대한 이해 학습하기 3. 분석 데이터를 확보할 때의 유의 사항 ■ 빅데이터 분석 - 데이터 확보 기획 1. 분석 데이터의 확보에 대한 이해 - 분석 데이터의 확보를 위해 우선으로 고려해야 할 사항은 수집 대상 데이터의 유형입니다. 분석 요건의 정의를 통해 목표를 도출하고, 도출된 목표를 어떤 데이터를 가지고 수행할 것인지에..
8차시. 빅데이터 핵심! 빅데이터 관리와 분석 기술 차시목표 1. 분석 관련 기술 변화의 동향을 살펴보고 데이터 분석의 양상에 따른 최근의 주요 변화를 살펴본다 2. 오픈소스 분석 도구의 변화와 머신러닝 활용 증가에 따른 기술 발전 동향에 대해 분석한다 3. 데이터 경제 시대에서 사용자 중심의 데이터 관리 기술을 설명할 수 있다 주요내용 1. 고객 만족의 핵심 동인 학습하기 2. 데이터 거버넌스로의 변화 학습하기 3. 데이터 분석 기술의 개요 학습하기 4. 데이터 분석 기술 관련 동향 학습하기 5. 지능화 및 자동화되는 데이터베이스 관리 학습하기 6. 탐색적 데이터 분석의 활용 증가 학습하기 7. 머신 러닝 프레임워크의 보급 확대 ■ 빅데이터 핵심! 빅데이터 관리와 분석 기술 1. 고객 만족의 핵심 동인 - 더 많은 데이터가 더 나은 분석을, 더 나은 분..
7차시. 빅데이터 핵심! 빅데이터 생산과 수집 기술 차시목표 1. 기업의 업무 처리와 의사결정에서 데이터가 생산되고 축적되는 과정을 이해한다 2. 데이터를 저장하는 요건을 알아보고 새로운 관리 방법에 따라 보안 위협에 대응할 수 있다 주요내용 1. 데이터의 생산 및 수집 기술의 개요 학습하기 2. 데이터의 생산 학습하기 3. 데이터의 수집 ■ 빅데이터 핵심! 빅데이터 생산과 수집 기술 1. 데이터의 생산 및 수집 기술의 개요 - 데이터를 수집하는 이유는 업무에 활용하기 위함입니다. 데이터의 수집 방법은 외부 데이터를 수집하거나 내부에서 데이터를 직접 생산하는 방법이 있습니다. 전통적인 데이터베이스 환경에서는 프론트엔드 애플리케이션을 활용하여 필요한 데이터를 직접 생산했다면, 점차 데이터를 외부에서 수집하는 방식으로 바뀌고 있습니다. 정형 데이터를 자체 생..
6차시. 빅데이터 서비스를 위한 워밍업 - 전략과 정책 차시목표 1. 빅데이터 서비스 도입과 운영을 위한 단계적 로드맵을 수립하고 단계적 로드맵에 따라 분석, 인프라, 활용, 성과관리, 전략 방향을 수립할 수 있다 2. 빅데이터 서비스를 위한 거버넌스 전략 방향과 전략 계획서를 수립할 수 있다 3. 빅데이터 서비스 원칙, 서비스 정책, 서비스 관리 지침, 서비스 관리 방안을 수립할 수 있다. 주요내용 1. 빅데이터적 관점에서의 서비스 단계의 이해 학습하기 2. 빅데이터 적용 모델 학습하기 3. 빅데이터의 단계별 공정 학습하기 4. 빅데이터 서비스의 거버넌스 이해 학습하기 5. 빅데이터 서비스의 정책에 포함될 요소 ■ 빅데이터 서비스를 위한 워밍업 - 전략과 정책 1. 빅데이터적 관점에서의 서비스 단계의 이해 - 빅데이터 서비스를 실행하기 위해서는 빅데이터적 ..
5차시. 빅데이터 서비스를 위한 워밍업 - 모델 수립 차시목표 1. 빅데이터 서비스 목표에 따라 적용 영역에 적합한 분석 모델을 발굴할 수 있다 2. 빅데이터 분석 모델에 대하여 활용 목적에 부합한 서비스 모델을 정의할 수 있다 3. 서비스 모델에 대하여 사용자별 활용 시나리오를 정의할 수 있다 4. 시나리오에 따른 서비스 모델의 고려 사항과 제약 사항을 도출할 수 있다. 주요내용 1. 빅데이터 서비스 모델의 사용자 요구 사항의 이해 학습하기 2. 요구 사항 분석에 따른 분석 및 활용 목적과 절차의 이해 학습하기 3. 빅데이터의 서비스 활용에 따른 관리적 측면의 이해 학습하기 4. 빅데이터 서비스 모델의 수립 과정 ■ 빅데이터 서비스를 위한 워밍업 - 모델 수립 1 빅데이터 서비스 모델의 사용자 요구 사항의 이해 ● 빅데이터 서비스 모델 - 빅데이터 서비스..
4차시. 빅데이터 서비스를 위한 워밍업-목표수립 차시목표 1. 빅데이터 서비스 요구 사항을 식별하고 식별된 요구 사항을 분석하여 빅데이터 분석 및 활용 목적을 도출할 수 있다 2. 빅데이터 서비스 활용 목적 결과로 산출되는 관리 항목을 도출할 수 있다 3. 빅데이터 관리 항목에 따른 빅데이터 서비스 목표를 수립할 수 있다 주요내용 1. 빅데이터 서비스의 요구 사항 수립 방법론 학습하기 2. 빅데이터 서비스 요구 사항 분석 단계 학습하기 3. 빅데이터 서비스 요구 관리 사항 도출 학습하기 4. 빅데이터 서비스 목표의 수립 ■ 빅데이터 서비스를 위한 워밍업 - 목표 수립 1. 빅데이터 서비스의 요구 사항 수립 방법론 - 빅데이터를 기획하기 위해서는 서비스, 기술, 이해, 표준화 등의 네 가지 요소에 대하여 여덟 가지의 기본 원칙을 중심으로 분석을 해야 합..
3차시. 디지털 뉴딜로 바라보는 빅데이터의 미래 - 2 차시목표 1. 데이터의 경제가 활성화되기 시작한 배경을 이해하고 빅데이터 플랫폼을 가동하면서 창출되기 시작한 신규 서비스를 살펴본다 2. 데이터 3법 시행 내용을 살펴보고 규정이 데이터 경제에 미치는 영향을 설명할 수 있다 3. 데이터 경제의 배경을 기반으로 데이터 유통 과정과 거래소 운영의 방법에 대해 이해한다 주요내용 1. 데이터 3법 학습하기 2. 데이터 3법의 주요 내용 학습하기 3. 국가 디지털 뉴딜 정책 학습하기 4. 데이터 거래소의 운영 ■ 디지털 뉴딜로 바라보는 빅데이터의 미래 - 2 1. 데이터 3법 - 2020년에 「개인정보보호법」, 「정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률」, 「신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률」 등이 공포되었습니다. 이와 같은 데이터 3법에 근거하여 데이..

티스토리툴바