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데이터베이스시스템 출석 만점2025.01.251. 파일 처리 시스템 파일 처리 시스템이란 데이터베이스가 개발되기 전 데이터를 관리하기 위해 사용된 방식으로 운영체제의 지원으로 업무 별로 사용되는 데이터를 각각의 개별 파일에 데이터를 저장, 관리하는 시스템이다. 파일 처리 시스템은 데이터의 종속, 데이터의 중복, 데이터의 무결성 훼손, 데이터의 동시 접근 이상과 같은 점에서 데이터 관리에 문제점들을 가지고 있다. 2. 데이터베이스 시스템 이러한 파일 처리 시스템의 문제점을 보완하여 개발된 것이 데이터베이스 시스템(DBS)이다. 데이터가 프로그램과 분리되어 사용자는 데이터베이스 ...2025.01.25
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방송통신대학교 통계데이터학과) R컴퓨팅 출석과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. R 프로그래밍 제출된 자료에는 R 프로그래밍을 활용한 다양한 작업이 포함되어 있습니다. 이를 통해 R 언어의 기본 문법과 통계 함수 사용법, 데이터 처리 및 분석 기법 등을 익힐 수 있습니다. 특히 학번을 이용한 벡터 생성, 결측치 처리, airquality 데이터셋 활용 등의 내용이 포함되어 있습니다. 2. 통계 데이터 분석 제출된 자료에는 통계 데이터 분석과 관련된 내용이 포함되어 있습니다. 벡터 데이터의 평균, 분산, 중앙값 계산, airquality 데이터셋의 결측치 확인 및 분석 등을 통해 통계 데이터 처리 및 분석 ...2025.01.26
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탐색적 자료분석2025.05.061. 데이터 분석 데이터 분석은 대상인 데이터를 어떻게 이해하는가에 따라 모델링 전략이 결정되며, 모델링의 성능도 결정된다. 특히 탐색형 자료분석은 데이터 분석의 시작으로 데이터의 주요 특성을 파악하기 위해 반드시 수행해야 하는 작업이다. 이 과정에서는 기초 통계 분석 및 그래프 분석을 통한 분석작업을 수행한다. 2. 데이터 유형 데이터는 크게 수치형 데이터와 범주형 데이터로 구분할 수 있다. 수치형 데이터는 연속형 데이터와 이산형 데이터로, 범주형 데이터는 순서형 데이터와 명목형 데이터로 나뉜다. 각 데이터 유형에 따라 적절한 분...2025.05.06
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[A+] 데이터 과학, 데이터 애널리틱스, 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 단어 설명 (무역학과 글로벌비즈니스애널리틱스)2025.01.241. 데이터 과학 데이터 과학은 방대한 데이터를 수집, 처리, 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 과정을 연구하는 학문입니다. 데이터 과학은 다양한 통계적 기법과 머신러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 기반으로 유의미한 통찰을 도출하고, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결합니다. 데이터 과학은 데이터 엔지니어링, 데이터 분석, 모델링, 시각화, 그리고 결과 해석의 과정을 포함하여 기업이 데이터를 통해 실질적인 가치를 얻을 수 있도록 돕습니다. 2. 데이터 애널리틱스 데이터 애널리틱스는 데이터를 기반으로 특정 문제를 분석하고, 그에 대한 ...2025.01.24
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대구가톨릭대학교 파이썬프로그래밍기초 4주차 솔루션2025.05.031. 1차원 리스트 인덱싱 및 슬라이싱 1차원 리스트에 대한 인덱싱과 슬라이싱을 수행한 결과를 확인하고, 양수 인덱스와 음수 인덱스를 사용하여 동일한 출력 결과를 얻는 방법을 실습하였습니다. 2. 2차원 리스트 인덱싱 및 슬라이싱 2차원 리스트에 대한 인덱싱과 슬라이싱을 수행한 결과를 확인하고, 양수 인덱스와 음수 인덱스를 사용하여 동일한 출력 결과를 얻는 방법을 실습하였습니다. 3. 삼중 구조 리스트 인덱싱 삼중 구조 리스트에 대한 인덱싱을 수행한 결과를 확인하고, 양수 인덱스와 음수 인덱스를 사용하여 동일한 출력 결과를 얻는 방...2025.05.03
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데이터 유형과 데이터 주도권에 대한 이해2025.01.251. 데이터 유형 데이터는 범주형 데이터와 수치형 데이터로 구분되며, 범주형 데이터는 다시 명목형 데이터와 순서형 데이터로, 수치형 데이터는 연속형 데이터와 이산형 데이터로 나뉜다. 각 데이터 유형의 특징과 예시를 설명하였다. 2. 데이터 주도권 데이터 사용자에게 필요한 5가지 소양인 이해력, 인문학적 소양, 통찰력, 윤리의식, 유연성을 'CHIEF'라는 용어로 설명하였다. 이 중 인문학적 소양과 통찰력을 집중적으로 갖추고자 하는 이유와 목표를 제시하였다. 3. 데이터베이스 모델 계층형, 네트워크형, 관계형 데이터베이스 모델의 특징...2025.01.25
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파이썬 시험3 (답지 포함)2025.01.241. Python 코드 작성 및 실행 이 문제에서는 Python 코드를 작성하고 실행하는 능력을 평가합니다. 학생들은 주어진 코드의 일부를 완성하고, 새로운 코드를 작성하여 원하는 결과를 출력해야 합니다. 이를 통해 Python 프로그래밍 기초 지식과 문제 해결 능력을 확인할 수 있습니다. 2. 배열 생성 및 기본 연산 이 문제에서는 Python의 배열 생성 및 기본 연산 능력을 평가합니다. 학생들은 1차원 배열과 2차원 배열을 생성하고, 각 요소에 대한 연산을 수행해야 합니다. 이를 통해 Python의 배열 처리 기능에 대한 이해...2025.01.24
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아주대학교 정보통신대학원 빅데이터 분석 과제2025.04.281. 빅데이터 정의, 특징, 활용 사례 빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성주기가 짧으며, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터의 특징은 3V(Volume, Velocity, Variety)로 데이터의 크기, 속도, 다양성을 의미한다. 빅데이터는 미래예측, 과학적 의사결정, 숨은 니즈 발견, 맞춤형서비스, 실시간대응 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 2. 빅데이터 기술 요소 빅데이터 플랫폼은 빅데이터 기술의 집합체이자 기술을 사용할 수 있도록...2025.04.28
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4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성, 활용 사례 및 문제점2025.01.171. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 기존의 관리 및 분석 시스템으로는 다루기 어려운 거대한 양의 데이터 집합을 의미하며, 데이터의 증가량, 다양성 및 처리 속도와 같은 세 가지 'V'로 특성을 요약할 수 있다. 또한 데이터의 변동성과 복잡성도 빅데이터의 특징 중 하나로 고려될 수 있다. 2. 빅데이터를 활용한 기술 빅데이터 기술에는 데이터를 저장하고 수집하며 공유하고 분석하고 검색하고 시각화하는데 필요한 다양한 기술과 도구가 포함되어 있다. 이를 통해 대규모 다양한 종류의 데이터를 저비용으로 처리하여 정보를 추출하고 예측을 가능...2025.01.17
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딥러닝의 통계적 이해 출석 수업 과제물 (2023, 만점)2025.01.241. Teachable Machine을 이용한 머신러닝 모델 구축 Teachable Machine을 활용하여 이미지를 학습시켰다. 사용한 이미지는 구글 이미지에서 '귀멸의 칼날'이라는 애니메이션의 주인공 4명의 다른 사진들을 각각 10장씩 찾은 뒤 머신러닝의 입력값으로 사용하였다. 본 머신러닝으로 실제로 가지고 있는 피규어 사진을 찍어 이 사진을 입력하면 애니메이션 캐릭터를 정확하게 분류할 수 있는지 파악하고자 하였다. 다양한 하이퍼파라미터 조정을 통해 최적의 정확도를 얻고자 하였으나, 설정에 따른 결과 비교를 대량으로 진행하여 거...2025.01.24
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