ADsP 데이터분석 준전문가 정리본 (46회 합격자)

소개

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목차

1. 1과목 (데이터의 이해)
1) 데이터이해
2) 데이터의 가치와 미래
3) 가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

2. 2과목 (데이터 분석 기획)
1) 데이터분석(사정)기획의 이해
2) 분석 마스터플랜 (우선순위)

3. 3과목 (데이터 분석)
1) 데이터 분석 개요
2) R프로그래밍 기초
3) 데이터변경 및 요약 (암기)
4) 통계분석
5) 정형 데이터 마이닝

본문내용

◦데이터와 정보
‣ 데이터유형 : 정성적(언어문자, 회사매출이 증가함), 정량적(수치도형, 나이몸무게주가)
‣ 지식경영 : 암묵지(공통화, 내면화), 형식지(표출화, 연결화)/공통화(암-암)-표출화(암-형)-연결화(형-형)-내면화(형-암) (공포의 내면)
‣ DIKW : 데이터존재/데이터(객관적사실), 정보(의미도출), 지식(정보구조화+개인적경험), 지혜(창의적 산물) (데정지 지혜)
‣ 데이터단위 : 바이트(8비트), 킬로(1024바이트), 메가(1024킬로), 기가, 테라, 페타, 엑사, 제타, 요타 (KMGT+PEZY 피지)
◦데이터베이스 정의와 특징
‣ 데이터베이스 : 정형(연산O, 엑셀 RDB CSV), 비정형(연산X, 비디오이미지텍스트 SNSpdf, NoSQL), 반정형(연산X, HTML웹센서)
‣ 데이터베이스 종류 : RDB 정형데이터 (MySQL, MS-SQL), NoSQL 비정형데이터 (Elasticserach, Cassandra, Hbase)
‣ 구조화된 데이터베이스 : 메타데이터(다른데이터설명), 데이터마트(소규모저장), 데이터모델링(설계전범위제공), 백업데이터(임시저장)
‣ 데이터베이스 특징 : 통합(중복없음), 저장(기본적기술), 공용(대용량복잡함), 변화(항상변화하지만 정확함)
‣ 데이터베이스 설계 : 요구분석-개념설계-논리설계-물리설계-구현 (개논리물리)
‣ 데이터베이스 측면 : 정보축적전달(기계가독성, 검색, 원격조작), 정보이용(찾기), 정보관리(축적갱신용이), 기술발전, 경제산업

참고자료

· 없음