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Adsp(데이터분석준전문가)

1과목. 데이터의 이해

 

~오늘의 오답노트~

 

데이터의 가치 측정이 어려운 이유
1. 데이터 재사용의 일반화로 특정 데이터를 언제 누가 사용했는지 알기 힘들기 때문
2. 분석기술의 발전으로 과거에 분석이 불가능했던 데이터를 분석할 수 있게 되었기 때문이다.
3. 빅데이터는 기존에 존재하지 않던 새로운 가치를 창출하기 때문이다.

난수화 : 사생활 침해를 막기 위해 개인정보를 무작위로 처리하는 등 데이터가 본래 목적 외에 가공되고 처리되는 것을 방지하는 기술

신용평가(credit Rating) : 핀테크 분야에서 빅데이터 활용이 가장 핵심적인 분야

SVM : 분류분석 기법 중 하나
딥러닝 분석 기법 : CNN, LSTM, Autoencorder
딥러닝 오픈 소스 : Caffe, Tensorflow, Theano

사물인터넷 : 데이터화 현상에 큰 영향을 미치는 기술, 인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결해 사람과 사물, 사물과 사물 간의 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스이며, 사물에서 생성되는 Data를 활용한 분석을 통해 마케팅 등에 활용할 수 있다.

객체지향 DB : 일반적으로 사용되는 테이블 기반의 관계형 DB와 다르게 정보를 객체 형태로 표현하는 데이터베이스 모델로 멀티미디어 등 복잡한 데이터 구조를 관리하는 DBMS이다.

데이터 사이언스 : 데이터 처리와 관련된 IT 영역, 분석적영역, 그리고 비즈니스 컨설팅 영역을 포괄하고 있다.
데이터 시각화 : 데이터 사이언스 중 비즈니스 컨설팅 영역
데이터 웨어하우징, 분산 컴퓨팅, 파이썬 프로그래밍 : 데이터 사이언스 중 분석적 영역

데이터사이언티스트에 요구되는 역량 : 빅데이터에 대한 이론적 지식, 분석 기술에 대한 숙련, 통찰력 있는 분석, 설득력 있는 전달, 다분야간 협력

데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 역량은 빅데이터의 처리 및 분석에 필요한 이론적 지식과 기술적 숙련에 관련된 능력인 (Hard) skill과 데이터 속에 숨겨진 가치를 발견하고 새로운 발전 기회를 만들어 내기 위한 (Soft) skill로 나누어진다.

기업의 의사결정 과정을 지원하기 위한 주제 중심적으로 통합적이며 시간성을 가지는 비휘발성 데이터의 집합을 (데이터 웨어하우스)라고 한다.

지난 몇 년간 여러 사일로 대신 하나의 데이터 소스를 추구하는 경향이 생겼다. 전사적으로 쉽게 인사이트를 공유하는 데 도움이 되기 때문이다. 다시 말해 별도로 정제되지 않은 자연스러운 상태의 아주 큰 데이터 세트인 (데이터 레이크)를 기업들이 구현하는 것은 2017년 새롭게 등장한 트랜드가 아니다. 그러나 2017년은 이를 적절히 관리해 운영하는 첫해가 될 전망이다.

(SCM)은 기업이 외부 공급업체 또는 제휴업체와 통합된 정보시스템으로 연계하여 시간과 비용을 최적화시키기 위한 것으로, 자재 구매, 생산, 재고, 유통, 판매, 고객 데이터로 구성된다.

 

 

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데이터 사이언티스트? 이몸은 매드 슬리피스트시다 ㅡㅡ; 

근본 없어 보이는(당연함. 만들어진지 10년도 안됐음.) 어려운 단어가 많았다.

우리나라 자격증에 나오는 전문 단어들은 대다수가 영어 vs 일본어다. 가슴이 한없이 치졸해진다. 이제와서 바꾸는 것도 무리가 있겠지만, 그래도 아쉬운 건 어쩔 수 없다.

 

도움 되는 사이트를 몇 개 남겨둘까한다.

 

자료, 교안 (민트책보다 나은 듯)

https://eduatoz.notion.site/f55a34175dd14f42b14161140a27c1d2?v=6be282fd277c43e2a2bf014db0514fb0 

데이터분석준전문가

인터넷 강의

https://www.youtube.com/playlist?list=PLnp1rUgG4UVZO4ndD_HITLiBb8GlrtUOI 

[ADsP] 과목별 총정리

민트책 후기

https://blog.naver.com/cycy4444/222707447871

ADSP 데이터분석준전문가 민트책 내돈내산

합격 후기 및 암기팁

https://blog.naver.com/cycy4444/222715838225

데이터분석준전문가 ADSP 합격 후기 5일컷(공부방법+암기팁)