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기업 채용 프로세스와 지원자 자격 평가 방법2025.11.121. 브랜드 PM(Product Manager) 직무 샘표식품의 브랜드 PM은 제품 컨셉, 가격 전략, 채널 운영, 프로모션 전략 등 4P 중심의 전략을 도출하고 NPD 프로세스 실행, 제품 라이프사이클 관리, 시장 환경 및 트렌드 분석, SKU별 매출 분석 및 포캐스팅을 담당한다. 3년 이상의 관련 경력과 창의적 사고, 문제 해결 능력, 주도적 업무 추진이 필수 자격이며 식음료 및 FMCG 카테고리 경험이 우대된다. 2. 데이터 기획 분석 직무 천재교육 AI센터 데이터 기획 분석팀은 콘텐츠 및 서비스 상품 가설 검정, ML 및 데...2025.11.12
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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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생성 AI시대에는 일하는 방식이 변한다.2025.05.141. 생성 AI 시대의 개요 최근 전 세계에 생성 AI 열풍이 확산되고 있다. 생성 AI는 학습된 데이터를 기반으로 사용자의 요구에 맞춰 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등을 만들어내는 인공지능을 말한다. 이 중 다양한 분야에 걸쳐 창의적인 답변이 가능한 OpenAI의 ChatGPT는 두 달 만에 월 사용자 수가 1억 명을 돌파하는 등 대표적인 생성 AI 서비스로 각광 받고 있다. 근래 부각되긴 했지만, 생성 AI의 역사는 오래되었다. 2014년 이미지 생성 기술에서 시작하여, 2018년 OpenAI의 GPT1(Generative ...2025.05.14
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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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정보통신망4B 사물인터넷Internet of Things에 관하여 조사하여 설명하고 사물 인터넷을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술002025.01.251. 사물 인터넷(IoT) 정의 및 필요성 사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 인터넷을 통해 서로 연결된 다양한 일상적인 물건들이 데이터를 주고받고 상호작용할 수 있는 기술적인 개념이다. 사물 인터넷은 실시간 모니터링 및 관리, 데이터 기반 의사 결정, 생산성 향상, 새로운 비즈니스 모델 창출 등 다양한 측면에서 필요성을 갖고 있다. 2. 사물 인터넷의 장점과 문제점 사물 인터넷의 장점으로는 실시간 모니터링과 관리, 편의성 제공, 데이터 기반 인사이트, 비용 절감, 신규 비즈니스 모델 창출 등이 있다. 반면 문...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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빅데이터와 인공지능의 발전 및 사회적 영향2025.11.161. 빅데이터와 인공지능의 관계 빅데이터는 인공지능의 발전에 매우 중요한 역할을 한다. 빅데이터는 인공지능이 학습할 수 있는 대량의 데이터를 제공하며, 이를 통해 인공지능은 더욱 정확하고 효율적으로 작동할 수 있다. 또한 빅데이터는 인공지능이 새로운 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출할 수 있는 기회를 제공한다. 인공지능과 빅데이터는 함께 발전하고 있으며 상호 보완적인 관계를 유지하고 있다. 2. 빅데이터의 실제 활용 분야 빅데이터는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기업들은 빅데이터를 활용하여 고객의 요구를 더욱 정확하게 파악하고 ...2025.11.16
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자동차 엔진 센서 데이터를 이용한 AI 자동 검사 모델2025.11.131. CNN 딥러닝 모델 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 자동차 엔진 센서 데이터 분석에 적용하여 97.35%의 높은 정확도를 달성했습니다. CNN은 인접한 센서 값들 간의 패턴을 효과적으로 학습하며, kernel size 3으로 설정하여 최적의 성능을 보였습니다. 정밀도 97.04%, 재현율 97.5%, F1 스코어 97.27%, AUC 99.43%의 우수한 평가지표를 기록했으며, 과적합 없이 400 epoch 동안 안정적으로 학습되었습니다. 2. 엔진 상태 예측 및 자동 검사 Ford 자동차 ...2025.11.13
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NCS 직업기초 수리능력 II 과제물2025.11.131. 도표의 종류 데이터를 시각적으로 표현하기 위한 다양한 도표 유형이 있습니다. 경과 그래프, 분포 그래프, 내역 그래프, 상관 그래프, 비교 그래프, 계산 그래프, 선 그래프, 점 그래프, 막대 그래프, 층별 그래프, 원 그래프, 네트워크 그래프, 원형 그래프, 방사형 그래프 등이 있으며, 각 도표는 특정 데이터 특성을 효과적으로 표현하는 데 사용됩니다. 2. 데이터 시각화의 특징 데이터 시각화는 명확성, 정확성, 효율성, 상호작용, 미학, 맥락화, 스토리텔링 등 7가지 주요 특징을 가집니다. 명확하고 정확한 정보 전달, 효율적...2025.11.13
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기업 경영정보시스템의 문제점 해결 전략2025.11.151. 데이터 품질 관리 기업의 경영정보시스템에서 데이터 오염, 중복, 부정확성 등으로 인한 데이터 품질 저하 문제를 해결하기 위해 데이터 관리 전략을 수립하고 데이터 품질 모니터링 시스템을 구축한다. 데이터 표준화, 정리, 마이그레이션 활동을 통해 데이터의 정확성, 완전성, 일관성, 신뢰성을 보장하며, 금융 기업의 사례처럼 데이터 오류를 식별하고 개선하여 정확한 의사결정을 지원한다. 2. 정보보안 강화 기업의 중요한 비즈니스 데이터와 고객 정보를 데이터 유출, 해킹, 무단 액세스 등의 보안 위협으로부터 보호하기 위해 강화된 보안 정...2025.11.15
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