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비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스는 데이터를 기반으로 혁신을 추구하는 기업들의 성공 사례를 보여준다. 아마존과 넷플릭스는 고객 데이터를 분석하여 개인화된 추천 서비스를 제공하고, 새로운 콘텐츠 개발에 활용하는 등 비즈니스 애널리틱스를 효과적으로 활용하고 있다. 비즈니스 애널리틱스를 도입하기 위해서는 구체적인 목표 설정, 최신 기술 도입, 지속적인 데이터 분석 및 성과 평가가 필요하다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 데이터를 바탕으로 새로운 인사이트를 발견하는 융합적인 학문이다. 데이터 과학자는 컴퓨터 공학, 통계학, 수...2025.01.26
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AI와 빅데이터의 중요성과 활용 예시에 대해 알아보기-AI와 빅데이터 과제2025.01.151. AI(인공지능) AI(인공지능)이란 사고나 학습, 문제해결 능력 등 인간 지능 수준의 지적 능력을 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어로 구현하는 기술이다. 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 구분되며, 약한 인공지능은 한 가지 기능만을 가졌거나 특정 분야에 특화된 인공지능을 의미하고, 강한 인공지능은 인간과 유사한 지식수준 혹은 인간을 뛰어넘는 인공지능을 의미한다. 2. 빅데이터 빅데이터란 기존의 데이터 처리 응용 소프트웨어로는 수집, 저장, 분석, 처리하기 어려울 정도로 방대한 양의 데이터를 말한다. 빅데이터는 디지털 환경에서 생성되...2025.01.15
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Ai시대 병원경영에 미치는 영향2025.01.221. 인공지능이란 인공지능은 인간의 지능이 아닌 기계적인 지능을 말한다. 기계의 사고와 의사결정이 사람을 모방한 것이 인공지능이다. 인공지능은 인간보다 훨씬 빠른 속도로, 훨씬 더 방대한 양의 데이터를 수집하고 처리할 수 있으며, 사람처럼 휴식이 필요하지 않아 24시간 내내 작업을 할 수 있다. 또한 인간의 주관이나 편견이 작용하지 않고 철저하게 객관적인 데이터에 근거해서 판단을 한다는 점에서 인간의 지능과 차이가 있다. 2. 인공지능과 경영 인공지능은 경영에서 다음과 같은 장점을 가진다. 첫째, 불확실한 미래에 대한 높은 적중률을...2025.01.22
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다중지능이론과 개인의 강점·약점 지능 개발 방안2025.11.161. 다중지능이론 하워드 가드너가 주창한 이론으로, 인간의 지능은 IQ와 EQ 같은 단순한 지적능력이 아닌 여러 가지 다양한 지능으로 구성되어 상호협력한다고 봅니다. 전통적인 단일 지능 관점을 비판하며, 지능이 여러 영역으로 구성되어 있고 상호 독립적이며, 한 분야의 우수함이 다른 모든 영역의 우수함을 의미하지 않는다고 주장합니다. 또한 지능은 고정적이 아닌 가변적이며 문화권의 요구에 따라 발전 영역이 달라질 수 있습니다. 2. 9가지 지능의 종류 언어지능(구어·문어 능력), 논리수학지능(논리적 분석·수학 연산), 음악지능(음악 연...2025.11.16
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인공지능 시장 규모 현황과 IoT-AI 융합 기술2025.11.121. 글로벌 인공지능 시장 규모 2021년 기준 글로벌 인공지능 시장 규모는 327억 달러로 2020년 대비 45% 이상 증가했습니다. IDC 보고서에 따르면 2021년부터 2024년까지 연간 약 18%의 복합 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예측됩니다. Tractica 보고서에 따르면 2019년 98억 달러에서 2025년 380억 달러로 증가할 것으로 예상되며, 의료, 금융, 제조, 소매 등 다양한 산업 분야에서의 적용으로 인해 지속적인 성장이 예상됩니다. 2. IoT(Internet of Things) 기술 응용 IoT 기술은 ...2025.11.12
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인공지능으로 인한 변화 및 대응방안2025.11.171. 인공지능의 정의 및 발전 역사 인공지능은 인간의 지능이 필요한 대규모 데이터를 추론, 학습, 행동할 수 있는 컴퓨터 및 기계를 구축하는 과학 분야이다. 1950년 다트머스 콘퍼런스에서 용어가 생겨났으며, 1943년 뉴런 개념 도입, 1959년 퍼셉트론 개발, 1988년 다층 모델 발견, 2010년 딥러닝 시대 개막 등으로 발전했다. 머신러닝과 딥러닝을 기반으로 데이터 분석, 예측, 객체 분류, 자연어 처리 등을 수행한다. 2. 산업 분야에서의 인공지능 영향 인공지능은 자동화를 통해 생산성을 향상시키고 일자리 변화를 초래한다. ...2025.11.17
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파이썬프로그래밍 - 파이썬의 개념과 특징을 정의하고, 파이썬으로 할 수 있는 일 3가지를 실제 사례를 들어 작성하시오.2025.01.161. 파이썬의 개념과 특징 파이썬은 1991년 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)에 의해 개발된 고급 프로그래밍 언어입니다. 파이썬은 읽기 쉬운 문법과 동적 타이핑(dynamic typing), 인터프리터(interpreter) 방식의 언어로 잘 알려져 있습니다. 또한 객체 지향 프로그래밍(Object-Oriented Programming)과 함수형 프로그래밍(Functional Programming)을 지원합니다. 파이썬의 주요 특징으로는 간결하고 읽기 쉬운 문법, 광범위한 표준 라이브러리, 플랫폼 독립성, 동적 타이핑...2025.01.16
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확률과 통계 탐구 보고서(일상생활에서 통계를 활용할 수 있는 방법)2025.01.151. 확률 동일한 원인 하에서 어떤 특정한 사건이 발생할 수 있는 가능성을 수로 나타낸 것이다. 2. 통계 다양하게 수집한 데이터를 바탕으로 이를 분석하여 수치로 나타내는 것이다. 3. 인공지능(AI) 머신러닝이나 딥러닝과 같이 인간의 학습, 추론, 자연언어 이해 역량을 컴퓨터 알고리즘으로 실현한 기술을 의미한다. 4. 머신러닝(Machine Learning) 인간의 지능을 모사한 데이터 학습을 통해서 데이터에 내재하는 패턴이나 규칙을 찾아내는 역할을 하는 AI의 핵심 알고리즘이다. 5. 딥러닝(Deep Learning) 대규모 비...2025.01.15
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빅데이터의 정의, 특징 및 분석기술2025.11.161. 빅데이터의 정의 빅데이터는 기술 발전과 함께 급격하게 증가한 대용량 데이터를 의미한다. 일반적인 데이터베이스 관리 시스템으로는 처리하기 어려울 정도로 큰 규모이며, 기존의 데이터 처리 방법으로는 분석하기 어려운 비정형 데이터가 대부분이다. 기존의 데이터베이스 관리 시스템으로는 처리할 수 없는 규모와 복잡성을 가진 데이터로, 새로운 기술과 방법론이 필요한 분야이다. 2. 빅데이터의 특징 빅데이터의 특징으로는 규모, 다양성, 속도, 신뢰성 등이 있다. 규모 측면에서는 대량의 데이터를 다루어야 하며, 다양성 측면에서는 다양한 종류의...2025.11.16
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통계학과 머신러닝에서의 회귀 분석 목적 비교2025.04.271. 통계학에서의 회귀 분석 통계학에서의 회귀 분석은 여러 변수 사이의 경향성을 분석하는 방법으로, 한 변수의 값이 다른 변수의 값을 설명할 수 있도록 두 변수의 관계를 수식으로 표현하고 데이터로부터 추정하는 분석을 의미한다. 단순 선형 회귀 분석, 다중 선형 회귀 분석, 비선형 회귀 분석 등 다양한 방법이 있다. 2. 머신 러닝에서의 회귀 분석 머신 러닝은 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술이다. 머신 러닝에서의 회귀 분석은 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 도출...2025.04.27
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