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(빅데이터의 이해와 활용) (1) 다음을 정리하여 서술하시오

교과목명: 빅데이터의 이해와 활용 [과제명] (1) 다음을 정리하여 서술하시오. (8점) ① 데이터과학자 ② 빅데이터 확산 배경 (2) 네이버 검색어트렌드를 이용하여 COVID-19 전 후의 우리나라의 변화를 파악하려고 한다. 검색 주제어 2개를 찾고, 이를 성별 또는 연령별(둘중 하나만 하면 됨) 그래프로 비교한 후, 의미 있는 결론을 도출하여 기술하시오. (주제어 내 키워드는 의미 있는 여러 개 지정할 수 있음) (10점). (3) 다음을 기술하시오. (12점) ① 구글 Ngram Viewer를 이용하여 1900년대 이후 최근까지 관련 있는 키워드(영어) 3개를 찾아 그래프로 정리하고, 의미를 쓰시오. ② ①과 동일한 키워드(영어) 3개를 구글 트렌드에서 찾아 2004년 이후 그래프로 정리하고, 의미를 쓰시오. ③ ①의 결과와 ②의 결과를 동일 기간에 대해 비교해서 기술하시오.
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한컴오피스
최초등록일 2024.07.26 최종저작일 2024.07
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(빅데이터의 이해와 활용) (1) 다음을 정리하여 서술하시오
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    • 🔍 다양한 데이터 분석 사례와 방법론 설명
    • 💡 현대 데이터 트렌드와 기술 변화 이해에 도움
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    과제정보

    학과 컴퓨터과학과, 통계·데이터과학과 학년 4학년
    과목명 빅데이터의이해 자료 13건
    공통 1. 다음을 설명하시오.(6점)
    (1) 빅데이터의 출현배경 (2) 데이터과학자
    2. 네이버 검색어트렌드를 이용하여 비교가능한 검색 주제어 2개를 찾고, 이를 그래프로 비교한 후, 의미있는 결론을 도출하여 기술하시오(주제어 내 키워드는 의미있는 여러 개를 지정) (6점).
    3. 다음을 기술하시오(12점).
    (1) 구글 Ngram을 이용하여 1900년대 이후 관련 있는 키워드(영어) 3개를 찾아 그래프로 정리하시오.
    (2) (1)에서 찾은 동일 키워드(영어) 3개를 구글 트렌드에서 찾아 그래프를 정리하시오.
    (3) (1)의 결과와 (2)의 결과를 시간대별로 연계해서 종합적으로 의미를 찾아 기술하시오.
    4. 국내외 기업, 정부에서 빅데이터를 이용하여 얻은 최신 혁신성과 사례를 발굴하고 이를 정리하시오.(6점)

    소개

    교과목명: 빅데이터의 이해와 활용
    [과제명]
    (1) 다음을 정리하여 서술하시오. (8점)
    ① 데이터과학자 ② 빅데이터 확산 배경

    (2) 네이버 검색어트렌드를 이용하여 COVID-19 전 후의 우리나라의 변화를 파악하려고 한다. 검색 주제어 2개를 찾고, 이를 성별 또는 연령별(둘중 하나만 하면 됨) 그래프로 비교한 후, 의미 있는 결론을 도출하여 기술하시오.
    (주제어 내 키워드는 의미 있는 여러 개 지정할 수 있음) (10점).

    (3) 다음을 기술하시오. (12점)
    ① 구글 Ngram Viewer를 이용하여 1900년대 이후 최근까지 관련 있는 키워드(영어) 3개를 찾아 그래프로 정리하고, 의미를 쓰시오.
    ② ①과 동일한 키워드(영어) 3개를 구글 트렌드에서 찾아 2004년 이후 그래프로 정리하고, 의미를 쓰시오.
    ③ ①의 결과와 ②의 결과를 동일 기간에 대해 비교해서 기술하시오.

    목차

    (1) 다음을 정리하여 서술하시오. (8점)
    ① 데이터과학자
    ② 빅데이터 확산 배경

    (2) 네이버 검색어트렌드를 이용하여 COVID-19 전 후의 우리나라의 변화를 파악하려고 한다. 검색 주제어 2개를 찾고, 이를 성별 또는 연령별(둘중 하나만 하면 됨) 그래프로 비교한 후, 의미 있는 결론을 도출하여 기술하시오.(주제어 내 키워드는 의미 있는 여러 개 지정할 수 있음) (10점).

    (3) 다음을 기술하시오. (12점)
    ① 구글 Ngram Viewer를 이용하여 1900년대 이후 최근까지 관련 있는 키워드(영어) 3개를 찾아 그래프로 정리하고, 의미를 쓰시오.
    ② ①과 동일한 키워드(영어) 3개를 구글 트렌드에서 찾아 2004년 이후 그래프로 정리하고, 의미를 쓰시오.
    ③ ①의 결과와 ②의 결과를 동일 기간에 대해 비교해서 기술하시오.

    본문내용

    데이터 과학자는 기계학습이나 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 대한 지식과 적용 능력 또한 갖추어야 한다. 일반적으로 프로그래밍 도구로서는 파이썬이나 R 등을 활용하게 되며, 기술 관련 지식을 갖추지 않은 일반 이해관계자들에게도 결과를 제시하고 잘 이해시킬 수 있도록 커뮤니케이션 역량 역시 갖추어야 한다. 데이터 과학자들은 기계학습을 바탕으로 소매 기업의 구매 전환율이나 고객 이탈률 등을 예측하고 커뮤니케이션을 진행할 수 있으며, 판매 데이터를 분석하여 트렌드를 파악하고 재고관리 역시 최적화할 수 있다. 넷플릭스와 같이 콘텐츠를 스트리밍하는 플랫폼에서는 고객들의 시청 패턴을 분석하여 고객들이 더 관심을 보일만한 추천 알고리즘을 개발하는 업무도 수행할 수 있다.

    참고자료

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    • 1. 데이터과학자
      데이터과학자는 데이터를 수집, 분석, 해석하여 의미 있는 정보를 도출하고 이를 바탕으로 의사결정을 지원하는 전문가입니다. 데이터과학자는 통계, 수학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야의 지식을 활용하여 데이터를 체계적으로 다루고 새로운 통찰을 제공합니다. 데이터 기반 의사결정이 중요해짐에 따라 데이터과학자의 역할은 점점 더 중요해지고 있습니다. 데이터과학자는 기업, 정부, 연구기관 등 다양한 분야에서 필요로 하는 인재로, 데이터 분석 및 활용 능력을 갖추고 창의적이고 혁신적인 사고를 가진 전문가입니다.
    • 2. 빅데이터 확산 배경
      빅데이터의 확산 배경에는 다음과 같은 요인들이 있습니다. 첫째, 디지털 기술의 발전으로 데이터 생성량이 폭발적으로 증가했습니다. 스마트폰, 사물인터넷, 소셜미디어 등을 통해 다양한 형태의 데이터가 실시간으로 생성되고 있습니다. 둘째, 데이터 저장 및 처리 기술의 발전으로 대용량 데이터를 효과적으로 관리할 수 있게 되었습니다. 클라우드 컴퓨팅, 하둡 등 빅데이터 처리 기술이 발전하면서 대량의 데이터를 저렴하게 저장하고 신속하게 분석할 수 있게 되었습니다. 셋째, 데이터 분석 기술의 발전으로 데이터로부터 유의미한 통찰을 얻을 수 있게 되었습니다. 머신러닝, 딥러닝 등 데이터 분석 기술이 발전하면서 복잡한 데이터 패턴을 발견하고 예측 모델을 구축할 수 있게 되었습니다. 이러한 요인들이 빅데이터 확산의 배경이 되고 있습니다.
    • 3. COVID-19 전후 국내여행 및 해외여행 변화
      COVID-19 팬데믹은 국내여행과 해외여행 패턴에 큰 변화를 가져왔습니다. 먼저 국내여행의 경우, 사회적 거리두기와 이동 제한으로 인해 여행 수요가 크게 감소했습니다. 그러나 국내 관광지에 대한 관심이 높아지면서 자가용 여행, 캠핑, 힐링 여행 등 새로운 여행 형태가 등장했습니다. 또한 정부의 여행 바우처 지원 등 정책적 노력으로 국내 여행이 점차 회복되고 있습니다. 한편 해외여행의 경우, 국경 폐쇄와 격리 조치로 인해 여행이 크게 제한되었습니다. 여행객들은 해외여행 대신 국내여행을 선호하게 되었고, 여행사와 항공사 등 관련 산업이 큰 타격을 받았습니다. 향후 백신 보급 확대와 방역 정책 완화에 따라 해외여행이 점차 회복될 것으로 예상되지만, 여행 행태와 선호도에 있어 장기적인 변화가 있을 것으로 보입니다.
    • 4. 건강 관련 키워드 검색 추이(1900-2019)
      1900년부터 2019년까지의 건강 관련 키워드 검색 추이를 살펴보면 다음과 같은 특징을 발견할 수 있습니다. 첫째, 전반적으로 건강에 대한 관심이 지속적으로 증가해왔습니다. 질병 예방, 건강한 생활습관, 의료 기술 발전 등 다양한 건강 관련 주제에 대한 관심이 높아졌습니다. 둘째, 시기별로 관심사가 변화했습니다. 초기에는 전염병, 영양 결핍 등 기초적인 건강 문제에 대한 관심이 높았지만, 점차 만성질환, 정신건강, 웰니스 등 다양한 건강 이슈로 관심이 확대되었습니다. 셋째, 의학 기술 발전에 따라 새로운 건강 관련 키워드가 등장했습니다. 유전자 검사, 줄기세포 치료, 인공장기 이식 등 첨단 의료 기술에 대한 관심이 높아졌습니다. 이러한 추이를 통해 건강에 대한 사회적 관심과 요구가 지속적으로 변화해왔음을 알 수 있습니다.
    • 5. 건강 관련 키워드 검색 추이(2004-현재)
      2004년부터 현재까지의 건강 관련 키워드 검색 추이를 살펴보면 다음과 같은 특징을 발견할 수 있습니다. 첫째, 전반적으로 건강에 대한 관심이 지속적으로 증가했습니다. 특히 최근 10년 간 건강 관련 키워드 검색량이 크게 늘어났는데, 이는 건강에 대한 사회적 관심이 높아졌음을 보여줍니다. 둘째, 시기별로 관심사가 변화했습니다. 초기에는 질병 예방, 운동, 영양 등 기본적인 건강 관리에 대한 관심이 높았지만, 점차 스트레스 관리, 정신건강, 웰니스 등 삶의 질 향상과 관련된 주제로 관심이 확대되었습니다. 셋째, 새로운 건강 관련 키워드가 등장했습니다. 최근에는 AI 헬스케어, 디지털 헬스, 유전체 분석 등 첨단 기술과 건강의 융합에 대한 관심이 높아졌습니다. 이러한 추이를 통해 건강에 대한 사회적 관심이 점점 더 다양화되고 세분화되고 있음을 알 수 있습니다.
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