빅데이터분석준전문가(ADSP) 요약

소개글

- 데이터와 정보
- 데이터베이스의 정의와 특징

- 데이터 베이스의 활용

- 데이터의 가치와 미래

- 빅데이터의 이해

- 빅데이터의 가치와 영향

- 비즈니스 모델

- 위기 요인과 통제 방안

- 미래의 빅데이터

- 가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

- 빅데이터 분석과 전략 인사이트

- 전략 인사이트 도출을 위한 필요역량

- 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래



데이터 분석 기획

- 데이터 분석 기획의 이해

- 분석 기획 방향성 도출

- 분석 방법론

- 분석 과제 발굴

- 분석 프로젝트 관리 방안

- 분석 마스터 플랜

- 마스터 플랜 수립

- 분석 거버넌스 체계 수립



데이터 분석

- R기초와 데이터 마트

- R 기초

- 데이터 마트

- 결측값 처리와 이상값 검색

- 통계 분석

- 통계학 개론

- 기초 통계분석

- 다변량 분석

- 시계열 예측

- 정형 데이터 마이닝

- 데이터 마이닝 개요

- 분류 분석

- 군집 분석

- 연관 분석

목차

없음

본문내용

1. 데이터의 정의
- 데이터의 의미는 과거 관념적이고 추상적인 개념에서 기술적이고 사실적인 의미로 변화
- 데이터란 추론과 추정의 근거를 이루는 사실(옥스퍼드 대사전) : 데이터를 단순한 객체로서 가치뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것으로 설명
- 데이터는 객관적 사실(fact, raw material)이라는 존재적 특성을 갖는 동시에 추론∙예측∙전망∙추정을 위한 근거(basis)로 기능하는 당위적 특성을 가짐
- 논문, 경영전략, 정책수립 등 일련의 가치 창출과정에서 가장 기초를 이루는 것
- 데이터의 유형
• 정성적 데이터(qualitative data) : 언어∙문자 등 비정형 데이터, 상대적으로 많은 비용과 기술적 투자가 수반
• 정량적 데이터(quantitative date) : 수치∙도형∙기호 등, 저장∙검색∙분석 활용에 용이
- 데이터는 지식경영의 핵심이슈인 암묵지와 형식지의 상호작용에 중요한 역할
• 암묵지 : 학습과 체험을 통해 개인에게 습득된 무형의 지식(공유어려움), 과학적 발견
• 형식지 : 형상화된 지식, 유형의 대상이 있어 지식의 전달과 공유가 매우 용이
- 암묵지와 형식지의 상호작용(→지식형성의 중요한 기초)

참고 자료

없음