빅데이터분석기사 필기완벽정리 For 2025

소개

빅데이터분석기사 필기 시험 응시에 필요한 모든 것을 정리해두었습니다.

1. 기출문제와 예상문제를 풀어보며 과목별 개념정리
2. 문제에서 출제되는 표현을 중심으로 개념을 서술했고 빈출 개념에는 강조표시
3. 해당 개념에서 정답으로 무엇을 골라야 하는지 직관적으로 이해 가능

다른 자료 보시면서 고생하지 마시고 효율적으로 학습하세요!

목차

1.1과목
2.2과목
3.3과목
4.4과목

본문내용

1.빅데이터 분석기사 필기 기출문제와 예상문제를 풀어보며 관련된 내용을 중심으로 정리했습니다.
2.모든 개념을 다루고 있지 않으므로 필요한 경우 사용자에 따라 수정이 가능합니다.
3.시험 합격을 목적으로 하기에 개념 설명은 문제에서 사용된 표현 방식을 따랐습니다.

1 과목

-DIKW 피라미드
1)Data : 객관적 사실
2)Information : 데이터 간의 연관 관계 및 의미
3)Knowledge : 정보의 구조화 및 일반화
4)Wisdom : 창의적 아이디어

-데이터 용량 단위
테라 → 페타 → 엑사 → 제타(10²¹) → 요타(10²⁴)

-빅데이터의 3V
1)규모(Volume) : 정보량
2)다양성(Variety) : 정형 / 비정형 / 반정형
3)속도(Velocity) : 실시간성

-빅데이터의 5V
4)신뢰성(Veracity) : 품질향상(오류 제거)
5)가치(Value) : 정확성 / 시간성

-빅데이터의 7V
6)정확성(Validity) : 유효성 높은 데이터
7)휘발성(Volatility) : 데이터 의미 기간

-데이터의 종류
1)정형 : 스키마구조 O, 고정필드 O (RDBMS, 스프레드 시트)
2)반정형 : 스키마구조 O 메타데이터 O 고정필드 X (XML, JSON, HTML, RSS, 웹/시스템 로그, 알람, 센서 데이터)
3)비정형 : nothing (텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, SNS, 이진파일)
4)정량적 데이터 : 정형 또는 반정형 데이터
5)정성적 데이터 : 비정형 데이터

-지식 유형
1)암묵지 : 학습과 경험을 통해 개인이 습득 했으나, 겉으로 드러나지 않는 지식 (공통화, 내면화)
2)형식지 : 암묵지가 물리적 및 디지털로 정리되어 여러 사람들과 공유할 수 있는 지식 (표출화, 연결화)

-정보의 특징
1)정확성
2)적시성
3)적당성
4)관련성

참고자료

· 없음