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데이터 사이언티스트 인터뷰 준비2025.01.201. 데이터 전처리 데이터셋에 존재할 수 있는 결측값과 이상치를 처리하는 것이 중요하다. 결측값은 평균, 중앙값 등으로 대체하거나 제거할 수 있으며, 이상치는 상자 그림이나 Z-점수를 사용해 식별하고 제거하거나 대체할 수 있다. 또한 데이터의 스케일을 맞추기 위해 정규화 작업이 필요하다. 2. 머신러닝 모델 과적합 방지 과적합을 방지하기 위해 교차 검증, 정규화 기법(L1, L2), 조기 종료 등의 방법을 사용할 수 있다. 교차 검증을 통해 데이터를 최대한 활용하고 모델의 일반화 성능을 평가할 수 있으며, 정규화 기법은 모델의 복잡...2025.01.20
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문화예술경영학과 모바일마케팅 ) 기업의 빅데이터 활용의 긍정적 및 부정적 사례에 대하여 조사하고, 자신의 의견을 정리하시오.2025.01.201. 빅데이터 활용의 긍정적 사례 아마존닷컴은 고객의 모든 구매 내역을 데이터베이스에 저장하고 이를 분석하여 소비자의 취향과 관심사를 파악한다. 이러한 빅데이터 활용을 통해 아마존은 개별 고객에게 맞춤형 추천 상품을 제공한다. 구글과 페이스북도 사용자의 검색 조건과 사진, 동영상 같은 비정형 데이터를 즉시 처리하여 맞춤형 광고를 제공함으로써 빅데이터의 활용을 극대화한다. 영국의 보험회사 아비바(AVIVA)는 주행거리 데이터를 분석하여 합리적인 자동차 보험료를 제시하여 고객들로부터 긍정적인 반응을 얻고 있다. 2. 빅데이터 활용의 부...2025.01.20
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AI 윤리성의 필요성과 발전 방향2025.01.151. AI 윤리성의 개념과 필요성 AI 기술의 발전으로 인한 윤리적 문제를 해결하기 위해 AI 윤리성의 개념을 정의하고, 그 필요성을 설명한다. AI 기술이 인간의 존엄성과 사회적 가치를 해치지 않도록 하는 것이 AI 윤리성의 핵심 목표이다. 2. AI 시대의 특징과 윤리적 문제 AI 시대의 특징인 빅데이터 활용, 개인 데이터 증대, 인간을 능가하는 AI 기술, 메타버스 등이 야기하는 윤리적 문제를 분석한다. 이러한 특징들은 AI 기술의 발전을 촉진하지만 동시에 윤리적 문제를 발생시킨다. 3. AI 윤리성의 주요 가치와 원칙 AI ...2025.01.15
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빅데이터 시대의 ESG 트렌드 만점 과제 및 감점 방지 꿀팁 (2024년 2학기)2025.01.291. 빅데이터와 ESG의 연계성 이해 수강을 통해 빅데이터와 ESG의 연계성을 심도 있게 이해하고, 이를 실무에 적용할 수 있는 능력을 키우고자 합니다. 빅데이터가 ESG 요소들과 어떤 방식으로 시너지를 이루는지 명확하게 파악하고자 합니다. 2. 사회 문제 해결을 위한 ESG 역량 강화 빅데이터가 사회 문제를 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 사례를 배워, 복잡한 사회적 문제에 대한 통찰력을 높이고 실질적인 해결 방안을 제시할 수 있는 역량을 강화하고자 합니다. 3. ESG 경영을 실천하는 개발자 ESG 경영에서 실질적인 성과를 이끌...2025.01.29
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[A+ 리포트] 최근 빅데이터의 개념 및 활용 사례를 제시하고, 빅데이터 기술로 인해 발생한 문제점과 해결책을 조사하여 리포트를 작성하시오.2025.05.121. 빅데이터의 개념 빅데이터는 매우 크고 복잡한 데이터를 지칭하는 용어로 이러한 데이터는 기존의 데이터 관리, 처리 및 분석 도구로는 다루기 어렵거나 불가능한 규모와 복잡성을 가지고 있다. 또한, 빅데이터는 대량의 데이터, 다양한 종류의 데이터, 빠른 속도로 생성되는 데이터, 그리고 데이터의 신뢰성과 정확성을 포함한다. 2. 빅데이터의 활용사례 마케팅 및 고객 분석, 제조 및 운영 최적화, 금융 분석 및 리스크 관리, 의료 진단 및 예측, 도시 및 교통 분석, 사회 혁신 및 공공 정책 등 다양한 분야에서 빅데이터가 활용되고 있다....2025.05.12
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프리카스에 대한 고찰과 현행 데이터 법 문제점2025.01.041. 프리카스(Pre-CAS) 프리카스(Pre-CAS)는 범죄위험도 예측·분석 시스템으로, 치안·공공데이터를 통합한 빅 데이터를 최신 알고리즘을 적용한 인공지능(AI)으로 분석하여 지역별 범죄위험도와 범죄발생 건수를 예측하고 효과적인 순찰 경로를 안내하는 시스템이다. 프리카스는 작년 3월 1개월간 울산, 경북, 충남에서 시범운영을 실시했으며, 정확도 83.1%와 112 신고 건수 감소 등의 성과를 보였다. 2. 데이터 윤리 데이터 윤리는 자료와 관련된 윤리적인 문제를 평가하고 연구하는 것으로, 정보의 녹취, 생성, 보급, 사용, 공...2025.01.04
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빅데이터의 개념, 활용 사례 및 문제점과 해결책2025.01.021. 빅데이터의 개념 빅데이터는 데이터의 규모가 크고 종류가 광범위하며 데이터 처리 및 분석을 제때 해야 하는 특성을 가지고 있습니다. 빅데이터는 데이터의 집합 크기, 데이터의 기술적인 면, 정형 데이터와 비정형 데이터로 나누어 정의할 수 있습니다. 빅데이터는 데이터 분석을 통해 새로운 가치를 창출할 수 있어야 합니다. 2. 빅데이터의 활용 사례 빅데이터는 국가 차원에서 공공데이터로 공개되어 활용되고 있습니다. 정부는 공공데이터를 활용하여 스마트 정부를 구현하고자 하며, 민간 부분에서도 빅데이터 서비스를 활성화하기 위한 7대 과제를...2025.01.02
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데이터과학개론 - 범주형 데이터 및 수치형 데이터의 특징과 빅데이터 시대의 데이터 주도권2025.01.251. 범주형 데이터 및 수치형 데이터의 특징 및 종류 데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있다. 정형 데이터의 종류에는 범주형 데이터와 수치형 데이터가 있다. 범주형 데이터는 명목형 데이터와 순서형 데이터로 구분되며, 수치형 데이터는 이산형 데이터와 연속형 데이터로 구분된다. 각 데이터 유형의 특징과 사례를 자세히 설명하였다. 2. 빅데이터 시대의 데이터 주도권 데이터 주도권이란 데이터를 이해하고 활용하는 사람이 데이터를 어떻게 바라보고 분석하고 해석하고 활용하는지에 대한 책임을 의미한다. 빅데이터 시대에 데이터...2025.01.25
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데이터 주도권을 위한 필수 소양: 통찰력과 윤리의식2025.01.261. 데이터 주도권과 필요 소양 빅데이터 시대에 접어들면서 데이터 주도권의 중요성이 강조되고 있다. 데이터 주도권을 갖추기 위해서는 이해력, 인문학적 소양, 통찰력, 윤리의식, 유연성 등 다양한 소양이 필요하다. 이 중에서 특히 통찰력과 윤리의식이 중요한 역할을 한다. 통찰력은 데이터를 통해 새로운 가치를 발견하고 문제를 해결하는 능력이며, 윤리의식은 데이터 활용 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 고려하고 책임감 있게 행동하는 능력을 의미한다. 2. 통찰력의 중요성과 향상 방안 통찰력은 데이터를 단순히 해석하는 것을 넘어, 데...2025.01.26
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4차 산업혁명 시대와 빅데이터의 필요성2025.01.281. 4차 산업혁명의 특징과 빅데이터의 역할 4차 산업혁명은 디지털, 물리적, 생물학적 세계가 융합되는 새로운 혁신의 시대로, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 첨단 기술이 중심이 되고 있습니다. 빅데이터는 4차 산업혁명에서 핵심적인 역할을 수행하며, 다양한 산업 분야에서 의사결정의 정확성과 신속성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 2. 빅데이터의 필요성과 경제적 영향 빅데이터는 기업의 의사결정 과정에서 핵심적인 역할을 하며, 이를 통해 경영 효율성과 경쟁력을 높이는 데 기여하고 있습니다. 빅데이터...2025.01.28
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