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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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[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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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 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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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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데이터 과학자2025.01.201. 데이터 과학 데이터 과학은 통계학과 컴퓨터 과학의 융합 이후 응용 분야인 의학, 공학, 유전학, 경영, 금융 등 각 분야의 지식과 연결되어, 새로운 지식을 창출하는 새로운 융합학문이다. 데이터 과학자는 주로 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스 의사결정을 내리는 역할을 한다. 2. 빅데이터 빅데이터는 크게 '구조화 데이터' 및 '비구조화 데이터' 2종으로 분류할 수 있다. 구조화 데이터는 컴퓨터가 쉽게 자동으로 분류, 판독, 조직화할 수 있는 범주로 체계화되어 있는 데이터이며, 비구조화 데이터는 기업이 데이터과학자가 처리하도록 ...2025.01.20
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데이터과학과 지원 맞춤형 세특 기재 예시2025.01.051. 진로활동 특기사항 진로 지도의 날 행사에 참여하여 과학 박물관에서 자동차의 발전 과정을 확인하고 과학 공식의 실제 적용을 경험하였으며, AI 관련 학과를 체험하면서 로봇공학과 AI 분야에 대한 관심과 이해가 높아졌음을 발표함. 또한 진로 관련 뉴스와 독서 활동을 통해 인공지능과 기술 발전에 대한 인식 전환의 필요성을 깨달았고, 진로 탐색 활동으로 공학 분야의 다양한 학과와 직업군을 탐색하여 적합한 진로를 설계하고자 노력함. 2. 자율활동 특기사항 교내 축제 합창 준비, TED 발표, 학급 카페 운영 등 다양한 자율활동에 적극적...2025.01.05
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데이터과학과 지원 맞춤형 세특 기재 예시2025.01.101. 세계 지리 매사 적극적인 태도와 과목에 대한 높은 이해도를 바탕으로 수업에 참여함. 자신의 관심사와 교과 내용이 결합한 도서를 직접 찾아 읽는 모습을 통해 학습에 대한 높은 열의를 관찰함. 아랍 에미리트의 기후와 지형적 특징을 활용해 로고를 제작함. 국기의 색, 상징물, 영토의 형태 등을 두루 조합하여 로고를 제작하는 모습에서 과제에 대한 열의와 문제해결 능력을 관찰함. 또한 해당 국가에 대한 꼼꼼한 조사 결과물을 통해 뛰어난 정보 처리능력을 확인함. 2. 물리학 학업 성취도가 매우 높으며 수업 내용의 맥락을 이해하는 능력도 ...2025.01.10
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미래사회와 소프트웨어 과제2025.01.291. 데이터 분석의 역사 데이터는 인류 역사 속에서 오래전부터 분석되어 왔다. 이집트의 토지조사, 바빌로니아의 진흙판 숫자, 중국의 인구조사, 그리스의 조세조사, 민수기의 인구조사, 로마의 생명표 등 다양한 데이터 분석 사례가 있었다. 우리나라에서도 조선시대에 호적 제도를 통해 인구통계를 내었다. 이처럼 통계학은 과거부터 국가 통치를 위해 사용되어 왔다. 2. 데이터의 진화 산업혁명 이후 데이터는 국가 데이터에서 민간 데이터로 진화했다. 데이터 저장 기술의 발전으로 소셜 네트워크 서비스 데이터가 등장했고, 데이터베이스 시대가 열렸다...2025.01.29
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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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