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데이터 사이언티스트 - 21세기 최고의 직업2025.01.191. 데이터 사이언티스트의 정의와 필요성 21세기 들어 정보와 데이터의 중요성이 급격히 증가했으며, 기업과 정부, 연구기관 등 다양한 분야에서 데이터의 수집과 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고 있다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 직업이 바로 데이터 사이언티스트이다. 데이터 사이언티스트는 통계학자와 데이터 엔지니어와 구분되는 독특한 역할을 한다. 2. 데이터 사이언티스트의 매력과 인기도 데이터 사이언티스트 직업의 매력은 높은 수요와 보상, 다양한 산업에서의 활용, 기술 발전에 따른 지속적인 학습 기회, 사회적 가치 창출 등 다...2025.01.19
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방송통신대학교 통계데이터학과) 파이썬컴퓨팅 출석수업과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. 파이썬 개발 서비스 및 소프트웨어 파이썬은 ABC 언어의 특징을 계승하여 1991년 2월에 version 0.9.0을 시작으로 간결한 문법, 쉬운 사용성, 높은 확장성을 추구하는 프로그래밍 언어로 개발되었고, 1994년에 함수형 프로그래밍, 문자열 처리 기능 등을 추가한 version 1.0이 공개되면서 파이썬의 서막이 열렸다. 그 이후, version 2.0, 3.0을 거쳐 현재는 version 3.21.1까지 꾸준히 발전해왔다. 파이썬이 발전하게 된 중요한 계기는 다양한 라이브러리의 등장인데, 데이터과학 분야에서는 Nump...2025.01.26
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정보기술의 발전과정과 기업의 활용 사례2025.01.211. 퀵커머스 마켓컬리는 기존의 전자상거래와 달리 밤 11시 늦게 고객이 주문하더라도 다음날 7시 전까지 새벽에도 배송해주는 퀵커머스 시스템을 가지고 있다. 이러한 퀵커머스 시스템의 기반에는 휴대폰 어플리케이션이라는 정보통신기술이 중심이 되었다. 2. SCM 마켓컬리는 운송을 담당하는 부서를 3개로 나누어, 운송에 대한 리스크를 감소하는 방향으로 SCM을 실현한다. 부서 간의 통신과 다른 운송업체와의 실시간 피드백 및 실시간 사항을 전달하는 것은 정보통신기술이 아니라면 불가능하다. 3. CRM 마켓컬리는 고객의 니즈를 파악하기 위해...2025.01.21
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.101. 인공지능의 개념 인공지능(AI)은 인간의 지능을 기계나 컴퓨터 소프트웨어로 구현하는 기술 또는 분야를 의미합니다. 즉, 인공지능은 기계가 인간의 학습, 추론, 문제해결 등의 지능적인 기능을 수행할 수 있는 능력을 가지도록 프로그래밍하거나 학습하는 컴퓨터 과학 분야입니다. 인공지능은 크게 '약한 인공지능(weak AI)'과 '강한 인공지능(Strong AI)'으로 나뉩니다. 약한 인공지능은 특정 작업이나 한정된 범위에서 인간 수준 또는 그 이상의 성능을 발휘할 수 있는 인공지능이며, 강한 인공지능은 모든 인간 지능 활동을 수행할...2025.01.10
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amazon.com의 클라우드 컴퓨팅 활동 요약2025.01.271. 인프라 서비스 EC2: 가상 서버 생성 및 관리 기능 제공, 다양한 인스턴스 유형 지원 S3: 객체 저장소 서비스, 데이터 백업, 아카이빙, 분석 등에 활용 가능 2. 데이터베이스 서비스 RDS: 관계형 데이터베이스 관리 시스템 설정 및 관리 지원, 자동 백업, 소프트웨어 패치, 복원 등 제공 DynamoDB: 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스, 빠른 응답 속도와 무제한 확장성 제공 3. AI 및 머신러닝 SageMaker: 머신러닝 모델 구축, 훈련 및 배포를 위한 통합 개발 환경 Rekognition: 이미지와 비디오 분...2025.01.27
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머신러닝에서의 불확실성2025.05.111. 데이터 불확실성 데이터의 일부 샘플에 레이블이 없거나 부정확한 경우, 데이터에 잡음이나 이상치가 포함되어 있거나, 데이터가 불완전한 경우 등 데이터 불확실성이 발생할 수 있습니다. 이는 모델이 정확한 예측을 하기 어렵게 만듭니다. 2. 모델 불확실성 모델이 복잡할수록 과적합될 가능성이 높아져 일반화 능력이 감소하고, 모델의 파라미터 값이 정확하게 알려지지 않는 경우 예측의 불확실성이 증가할 수 있습니다. 3. 환경 불확실성 데이터의 분포가 시간에 따라 변하거나 외부 요인이 발생하는 경우, 모델이 이러한 변동성을 정확하게 모델링...2025.05.11
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데이터베이스(빅데이터)2025.05.161. 빅 데이터(big-data)의 정의 빅 데이터(big-data)란 기존 데이터보다 방대하여 종래의 방식이나 방법, 도구로는 수집 및 저장, 분석이 어려운 정령 및 비정형 데이터를 의미한다. 즉, 아날로그 환경에서 생성된 데이터에 비해 규모가 방대하고, 생선 주기가 짧고, 형태도 수치 및 문자와 영상 데이터 등을 포함하는 대규모 데이터라고 정의할 수 있다. 2. 빅 데이터(big-data)의 등장 배경 인터넷의 보급, 모바일 사용, 자동화 기기의 확대 등의 요인으로 일상 생활이 편하게 변화된 반면 이와 동시에 데이터 역시 기하급...2025.05.16
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기업의 경영활동에서 발생한 문제를 해결하기 위한 노력2025.05.041. 기업의 빅데이터 활용 비즈니스 환경의 변화에 따라 정보시스템의 필요성이 대두되면서 기업들은 정보를 경영의 필수 요소로 판단하고 있다. 이에 따라 정보를 처리할 수 있는 시스템인 '빅데이터'가 발전하게 되었다. 금융권에서는 빅데이터 기반 머신러닝을 이용하여 이상금융거래를 사전에 탐지하고 방지하고 있으며, 신한은행은 SACP(Shinhan AI Core Platform)에 머신러닝 자기학습 프로세스를 도입하여 모형 재개발 비용과 시간을 절감하고 신용평가 모형을 지속적으로 최신화하여 신속한 대응력을 갖추게 되었다. 이처럼 빅데이터는...2025.05.04
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4차 산업혁명과 알고리즘(수학)2025.01.171. 4차 산업혁명 최근 인공지능 분야에 놀라운 성과가 나타나면서 인공지능은 미래의 일이 아니라 현실이 되고 있다. 그것은 빅데이터의 출현과 기계 스스로가 학습할 수 있는 '딥러닝(deep learning)'이라는 알고리즘의 개발 덕분이다. 알고리즘은 제 4차 산업혁명의 기초 작업으로 작용하고 있으며, 알고리즘을 안다는 것은 제 4차 산업혁명에 관한 이해도를 높이는 데 도움이 될 것이다. 2. 알고리즘 알고리즘이란 컴퓨터에서 쓰이는 용어로 어떤 문제의 해결을 위하여, 입력된 자료를 토대로 하여 원하는 출력을 유도하여 내는 규칙의 집...2025.01.17
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경영정보시스템 - AWS 클라우드 컴퓨팅 서비스 분석2025.05.081. AWS 클라우드 컴퓨팅 서비스 AWS는 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 분석 서비스는 물론 사물인터넷(IoT), 머신러닝 서비스 등 다양한 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공한다. 주요 서비스로는 Amazon EC2, Amazon S3, Amazon EBS, Amazon RDS, Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon Kinesis, Amazon EMR, Amazon SageMaker, AWS IoT 등이 있다. 이러한 서비스는 확장성과 유연성이 뛰어나며 다양한 애플리케이션에 활용될 수 있다. 2...2025.05.08
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