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비즈니스 애널리틱스의 정의와 관련 용어 설명2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스(Business Analytics, BA)는 데이터를 분석하여 기업이 비즈니스 의사결정을 내리는 데 필요한 인사이트를 제공하는 과정이다. 비즈니스 애널리틱스의 역사는 기업이 데이터의 활용을 통해 의사결정을 최적화하려는 노력에서 시작되었다. 비즈니스 애널리틱스는 기술적 분석, 예측적 분석, 처방적 분석 등 세 가지 유형으로 나뉜다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 정형 및 비정형 데이터를 분석해 유용한 정보를 추출하는 과정으로, 데이터 수집 및 관리, 데이터 분석, 결과 시각화 및 커뮤니케...2025.01.26
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방송통신대학교 통계데이터학과) 파이썬컴퓨팅 출석수업과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. 파이썬 개발 서비스 및 소프트웨어 파이썬은 ABC 언어의 특징을 계승하여 1991년 2월에 version 0.9.0을 시작으로 간결한 문법, 쉬운 사용성, 높은 확장성을 추구하는 프로그래밍 언어로 개발되었고, 1994년에 함수형 프로그래밍, 문자열 처리 기능 등을 추가한 version 1.0이 공개되면서 파이썬의 서막이 열렸다. 그 이후, version 2.0, 3.0을 거쳐 현재는 version 3.21.1까지 꾸준히 발전해왔다. 파이썬이 발전하게 된 중요한 계기는 다양한 라이브러리의 등장인데, 데이터과학 분야에서는 Nump...2025.01.26
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빅데이터의 정의, 등장 배경 및 활용 사례2025.01.181. 빅데이터의 정의 빅데이터는 일반적인 데이터 관리 도구로 처리하기 어려운 대규모의 데이터 세트를 의미한다. 빅데이터의 특징은 흔히 '3V'로 설명되는데, 이는 Volume(규모), Velocity(속도), Variety(다양성)를 말한다. 최근에는 Veracity(정확성)와 Value(가치)가 추가되어 '5V'로 확장되기도 한다. 2. 빅데이터의 등장 배경 빅데이터의 등장 배경은 기술 발전, 소셜 미디어와 모바일 기기의 보급, 사물인터넷(IoT) 기술의 발전 등이다. 컴퓨터 기술과 인터넷의 발전으로 대량의 데이터를 생성하고 저장...2025.01.18
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2023년 2학기 빅데이터의이해와활용 출석수업 중간과제 리포트 30점 만점2025.01.251. 데이터과학 데이터과학은 수학, 통계학, 코딩 기술과 해당 분야의 전문지식이 종합된 분야로, 정형 및 비정형 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는 과정에서 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합 분야이다. 데이터과학자는 이러한 일련의 과정을 수행하는 전문가로, 각 해당분야 전문지식을 바탕으로 데이터를 수집, 저장, 가공하고 유의미한 데이터를 결합/분석하여 새로운 가치를 창출한다. 2. 빅데이터 빅데이터는 규모(volume), 다양성(variety), 속도(velocity)의 3V 속성을 가지며, 여기에 정...2025.01.25
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빅데이터의 이해와 활용2025.01.251. 데이터과학자 데이터 과학자는 기계학습, 데이터 시각화, 통계 분석 등의 지식을 바탕으로 방대한 양의 데이터에서 일정한 패턴을 발견하고, 그를 통해서 인사이트를 얻어 내는 역할을 수행한다. 또한 데이터 과학자들은 복잡한 빅데이터 분석을 통해 추출한 인사이트로 다양한 비즈니스 의사 결정을 내린다. 작업 중인 데이터를 이해하며, 데이터를 정제하고, 처음부터 제대로 된 데이터가 입력될 수 있도록 데이터를 전처리하며 예측을 위한 모델을 구축하게 된다. 데이터 과학자들은 인공지능 지식과 활용 능력을 갖추어야 하며, 기계학습 알고리즘에 대...2025.01.25
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비즈니스 애널리틱스와 관련 기술의 정의 및 역사2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 데이터를 분석하여 통찰력을 도출하고 이를 기반으로 전략을 수립하는 과정입니다. 비즈니스 애널리틱스는 20세기 중반 컴퓨터 기술의 발전과 함께 시작되었으며, 통계 기법, 데이터 마이닝, 예측 모델링, 인공지능 등을 활용하여 비즈니스 성과를 개선하는 것을 목표로 합니다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 다양한 형태의 데이터를 분석하고 의미 있는 정보를 추출하는 학문적 분야입니다. 통계학, 수학, 컴퓨터 과학 등을 기반으로 하며, 데이터 처리, 분석, 예측 ...2025.01.26
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AI EXPO KOREA 2024 국제인공지능대전 참관 보고서2025.01.201. AI 기술 동향 및 전망 현재 AI 기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 혁신을 이루고 있다. 자율주행차, 스마트 시티, 헬스케어, 금융, 제조업 등 여러 산업에서 AI 기술이 활발히 적용되고 있으며, 데이터 분석, 예측 모델링, 자동화 등으로 업무 효율성을 극대화하고 있다. 향후 AI 기술은 더욱 정교해지고, 인간의 의사결정을 지원하며, 복잡한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것으로 전망된다. 2. VidiGo VidiGo는 클라우드 기반 AI 영상 및 ...2025.01.20
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[학과 소개] 빅데이터학과 및 정보보안학과2025.05.101. 빅데이터학과 빅데이터학과는 4차 산업혁명을 선도하는 핵심 SW 기술인 인공지능, 기계학습, 딥러닝, 컴퓨터 비전에서의 데이터 수집·처리·가공·검색·학습 등의 데이터 과학에 대한 최신 지식을 습득하는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한 컴퓨터과학 분야의 필수 전공지식을 바탕으로 정보통신 산업 전 분야에서의 데이터(수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터)를 처리할 수 있는 인력을 양성합니다. 2. 정보보안학과 정보보안학과는 사물인터넷 시대에 사물 간 신호와 소통이 인터넷을 통해 이루어지면서 중요해진 보안 ...2025.05.10
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선형회귀(Linear Regression)는 통계인가 머신 러닝인가?2025.05.081. 선형회귀 선형 회귀는 연속 값을 예측하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 선형 회귀 모델은 두 변수 간의 관계를 설명하는 선형 방정식을 찾는 통계적 방법입니다. 선형 회귀 모델은 통계, 공학, 마케팅, 금융, 제조를 포함한 다양한 분야에서 사용됩니다. 선형 회귀는 데이터를 설명하고 미래를 예측하는 데 사용할 수 있는 가장 널리 사용되는 방법입니다. 2. 통계와 머신러닝 머신러닝의 등장으로 선형회귀는 주로 '지도 학습' 문제에서 사용됩니다. 선형회귀는 입력 변수와 출력 변수 사이의 선형적인 관계를 모델링하여 새로운 입력에 대한 출...2025.05.08
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빅데이터의 의미와 정보기술2025.04.251. 빅데이터의 의미 빅데이터는 데이터의 양(Volume), 데이터 생성 속도(Velocity), 형태의 다양성(Variety)이라는 3가지 특성을 가지고 있다. 빅데이터는 개인, 단체, 기업, 국가 등에 중요한 자산이 되며 미래 경쟁력을 좌우하는 중요한 자원으로 활용될 것이다. 2. 빅데이터 분석 기술 빅데이터 분석 기술에는 기계학습, 데이터마이닝 등이 있다. 기계학습은 컴퓨터가 스스로 학습하여 새로운 규칙을 형성하는 기술이며, 데이터마이닝은 광대한 데이터베이스에서 가치 있는 정보를 찾아내는 기술이다. 이러한 기술들을 통해 빅데이...2025.04.25
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