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ADsP 1과목 자주 출제되는 핵심 개념 정리 ADsP(데이터분석 준전문가) 1과목인 ‘데이터의 이해’는 시험의 기본이 되는 과목으로, 기초 개념을 정확히 파악하고 있는지 묻는 문제가 대부분이다. 이 글에서는 실제 시험에서 반복적으로 출제되는 기출문제를 분석해 가장 자주 등장한 핵심 개념을 살펴본다. 목차1. 데이터와 정보의 차이2. 데이터의 특성3. 데이터의 유형4. 빅데이터의 4V5. DIKW 피라미드6. 데이터 품질 관리7. 데이터베이스 개념과 특징8. 데이터 사이언스와 전략적 인사이트9. 암묵지와 형식지10. 개인정보 보호법 및 법적 요구사항1과목 요약 및 시험 준비 팁 1. 데이터와 정보의 차이 데이터(Data)는 관찰되거나 측정된 사실로, 아직 해석되지 않은 상태의 값이다. 온도, 숫자, 날짜, 제품 ID 등은 그 자체로는 의미를 알 수.. 2025. 5. 4.
빅데이터 분석: 데이터 수집 이해하기 빅데이터 분석에서 데이터 수집은 분석의 기반이 되는 중요한 단계로, 정확한 데이터 수집이 없으면 신뢰성 있는 분석 결과를 도출하기 어렵다. 빅데이터 시대에서 방대한 양의 데이터를 효율적으로 수집하는 방법을 이해하고, 그 중요성을 인식하는 것이 필수적이다. 목차1.데이터 수집의 기본 원리와 접근 방법2. 데이터 수집 기술 및 도구3. 데이터 수집 시 고려사항과 도전 과제 4. 결론 데이터 수집의 기본 원리와 접근 방법 데이터 수집의 기본 원리는 데이터를 체계적으로 모으고 정리하는 것이다. 이를 위해 데이터의 유형에 따라 정형 데이터, 비정형 데이터, 반정형 데이터로 나누어 수집 방법을 달리할 필요가 있다. 정형 데이터는 데이터베이스와 같은 구조화된 형태로 저장되는 반면, 비정형 데이터는 텍스트, 이미지.. 2024. 7. 9.
빅데이터: 정의, 분석 과정, 활용 사례, 최신 트렌드 빅데이터는 오늘날 거의 모든 산업에서 중요한 자산이 되었습니다. 방대한 양의 데이터를 분석하여 유의미한 정보를 추출하고, 이를 통해 비즈니스 인사이트를 얻는 과정은 경쟁력을 높이는 데 필수적입니다. 이 글에서는 빅데이터의 정의, 분석과정, 활용 사례 및 최신 트렌드에 대해 알아보겠습니다. 목차1. 빅데이터 정의2. 분석 과정3. 활용사례4. 최신 트렌드5. 결론 1. 빅데이터의 정의 빅데이터는 단순히 데이터의 양이 많다는 것을 의미하는 것이 아니라, 데이터의 다양성, 생성 속도, 그리고 복잡성을 포함하는 포괄적인 개념입니다. 매일 생성되는 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이를 효과적으로 처리하고 분석하기 위해 고급 기술과 방법론이 필요합니다. 빅데이터는 데이터의 양(Volume), 생성 .. 2024. 7. 5.

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