데이터과학입문1-데이터 분석에 기계학습과 같은 알고리즘 접근방법이 도입된 이유 빅데이터 시대의 도래로 이와 관련한 데이터과학자의 역할을 논하시오0k
본 자료는 3페이지 의 미리보기를 제공합니다. 이미지를 클릭하여 주세요.
닫기
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
해당 자료는 3페이지 까지만 미리보기를 제공합니다.
3페이지 이후부터 다운로드 후 확인할 수 있습니다.

소개글

데이터과학입문1-데이터 분석에 기계학습과 같은 알고리즘 접근방법이 도입된 이유 빅데이터 시대의 도래로 이와 관련한 데이터과학자의 역할을 논하시오0k에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 본 론
1. 데이터 분석에 기계학습과 같은 알고리즘 접근방법이 도입된 이유를 기술하시오. (3점) 이러한 기계학습과 같은 알고리즘 접근방법의 특징을 모수적 모형 접근방법과 비교하여 약술하시오. (5점)
2. 빅데이터 시대의 도래로 우리 사회는 많은 변화를 겪고 있다. 이러한 환경 변화로부터 비롯될 수 있는 긍정적인 영향과 부정적인 영향에 대한 자신의 견해를 기술하시오. (5점) 또한, 이와 관련한 데이터과학자의 역할을 논하시오. (3점)
3. 기업이나 기관의 데이터 분석에서 분석 대상 문제를 적절하게 포착하고 정의하기 위해 필요한 접근 방식에 대해 설명하시오. (7점)
1) 하향식 접근방식
2) 상향식 접근방식
4. 데이터 품질의 정의를 기술하시오. (3점) 좋은 품질의 데이터가 기업경영에 미치는 영향을 분석한 사례를 조사하고 이에 대해 논하시오. (4점)
1) 데이터 품질의 정의를 기술
2) 좋은 품질의 데이터가 기업경영에 미치는 영향을 분석한 사례를 조사하고 이에 대해 논하시오
(1) 한국감정원 데이터 분석한 사례
(2) 분석한 사례 논함
Ⅲ. 결 론
참고자료

본문내용

프로파일링 결과인 분석 결과에 기초하여 진단 대상 컬럼에 적용할 업무 규칙(Business Rule)을 도출 및 적용하여 규칙에 위배된 오류 추정 데이터를 도출하였고 대상 컬럼의 레코드에 대해서는 전수 진단을 실시함으로써 품질 측정을 실시하였다.
마지막으로 도출된 오류 데이터를 대상으로 업무담당자 및 품질분석가의 확인을 통해 오류 데이터를 확정한 후 오류 발생 원인을 분석하여 통합된 결과를 토대로 분석결과에 대해 종합적인 Data 품질 개선 방안을 수립하였다.
한국감정원「주택가격정보체계 데이터베이스」품질진단을 통하여 현재의 데이터품질 수준을 인식하고 품질 결과의 문제점을 인지하여 품질관리 활동을 수행하여 고품질의 데이터를 확보할 수 있는 기반을 마련하였다.
(2) 분석한 사례 논함
데이터 품질인증을 위한 테스트를 통하여 데이터의 표준을 관리하고, 데이터 모델을 작성부터 데이터베이스 반영까지의 전 과정을 관리하는 프로세스와 조직 구성의 필요성을 인식하여 추후 데이터베이스의 설계자료 현행화의 수준을 높일 것이다. 또한 자체 생성되는 데이터에 대한 사전/사후 품질 관리 프로세스를 마련하고 외부 기관으로부터 입수되는 데이터(각종 공부 데이터)에 대한 사후 품질관리의 노력을 통해서 데이터 품질관리 체계를 마련할 것이다.
그리고 다수의 데이터 입수처, 통계성 데이터, 대용량 데이터 처리 등 한국감정원 특성에 맞는 데이터 품질 관리를 할 수 있는 체계를 마련하도록 노력할 것이며 이번 인증 심사에서 파악된 발생된 오류데이터에 대해서 오류 현황 및 원인 분석을 통한 데이터의 현행화 방안 마련, 연계시스템의 데이터 통제 강화를 통해 보다 신뢰성 있는 「주택가격정보체계 데이터베이스」를 구축 할 것이다.
한국감정원의「주택가격정보체계 데이터베이스」는 ‘05년도부터 매년 전국의 공동주택 및 단독주택 정보, 관련 공부정보를 구축&운영하고 있으며, 년도별로 구축된 주택 자료는 과세기초자료 및 국가정책지원 자료로써 활용 범위가 확대되고 있다.
공동주택 가격정보는 공동주택의 보유세 및 거래세 등의 세액 산출의 기초가 되는 과세표준의 기준으로 활용되며, DB의 활용성, 신뢰성 확보를 위해 공동주택 공시가격 열람사이트(365일), 지자체 업무지원 사이트를 상시 운영하고 있으며 국세청, 국토해양부, 금융기관 등 유관기관에 주택가격정보로 제공되는 중요 데이터인 만큼 지속적이고 체계적인 데이터 품질 관리가 필요하다.
또한 한국감정원에서는 스마트폰 등 모바일 기기의 확대와 더불어 정보의 개방화, 융복합화 등 정보 이용의 패러다임 변화에 적극 대응하고, 주택정보의 활용성과 정확성을 향상시키기 위해 모바일 조사지원 시스템, 새주소 연계 DB 등 신규 시스템을 개발해 시범 적용하여야 할 것이다.
이번 데이터 인증 획득은 주택가격정보는 과세표준의 기준으로 활용되는 만큼 데이터의 정확성과 신뢰성 확보가 매우 중요하기 때문에 주택정보에 대한 신뢰성을 대내적, 대외적으로 인정받고 확인할 수 있는 좋은 계기가 되었다. 이번 품질인증을 통해서 매년 구축된 주택가격정보의 정확성과 신뢰성을 확보하기 위해 데이터 수집 단계부터 표준 조사항목을 구성하여 입력 데이터 검증을 통해 오류데이터 발생을 미연에 방지하는 노력과 상시 데이터 검증을 통해 지속적인 데이터 품질관리 및 개선활동을 체계적으로 수행하고 있는 한국감정원의 데이터 품질관리에 대한 노력을 인정받았다고 볼 수 있다.
한국감정원은 향후에도 국민 생활과 국가 부동산 정책에 직접적으로 영향을 미치는 부동산가격정보 데이터베이스를 효율적으로 구축 및 관리하고, 부동산관련분야 데이터 품질관리를 선도하는 기관으로 자리매김 할 것이다.
Ⅲ. 결 론
스마트 혁명과 함께 이용자가 생산하는 데이터 양이 폭증하고 데이터 유형이 다양화 되면서, 이들 데이터를 수집, 축적, 분석, 활용하여 새로운 가치를 만들어 내는 빅데이터가 IT 분야의 이슈로 부상하고 있다. 한편으로는 해외는 물론 국내에서도 상품기획, 마케팅, 비용절감 등에 빅데이터 활용 사례가 증가하면서 관련 시장성장에 대한 기대감이 높아지고 있고, 또한 빅데이터의 기술, 사업화 모델 등에 불확실성이 있으며, 기술개발, 인력양성, 법제도 등 해결해야할 이슈들도 제기되고 있다.
이러한 배경에서 미국, 유럽, 일본 등 해외 주요국은, 한편으로 공공정보 이용을 촉진하거나 공공부문이 직접 빅데이터 기술 개발을 지원하는 방식으로 성장세에 있는 민간부분을 지원하고, 다른 한편으로 개인정보 보호, 인프라 구축 지원 등 제도적 기반을 개선하는 방식으로 빅데이터 진흥 정책을 추진하고 있다.
국내에서도 유사한 빅데이터 진흥정책이 추진되고 있으나 상대적으로 공공정보 개방 등 정부 주도의 역할 중심으로 구성되어 있다. 향후 국내 빅데이터 관련 시장활성화를 위해서는 이러한 공공부문의 시장형성 노력과 함께 민간부문 참여를 유인할 수 있도록 빅데이터 환경에 맞는 정보활용에 대한 인식 제고, 정보활용 기준 정립, 연관 인프라 고도화 등 제도적 기반에 관한 논의가 병행될 필요가 있다.
이상과 같이 빅데이터를 활용한 데이터 분석을 통하여 우리의 삶이 보다 풍요로지고 전확한 예측을 통하여 좀더 나은 삶이 이뤄지기 기대해 본다. 데이터의 분석과 예측은 사람보다는 훨씬 객관적이고 정확하기 때문에 데이터를 활용한 모든 산업분야에서 적용하여 개인발전과 사회발전* 국가발전의 바탕을 모색해보길 기대해 본다.
참고자료
-김방룡 외 (2014), 특허분석을 통한 빅데이터 기술개발 동향, 한국전자통신연구원
-김사혁 (2013), 빅데이터 산업 생태계 분석 동향, 방송통신정책, 정보통신정책연구원, 제25권
13호, 통권 558호.
-손상영 (2013), 빅데이터, 온라인 마케팅과 프라이버시 보호, 정보통신정책연구원 KSIDIPremium Report.
-정용찬(2012). 『빅데이터 혁명과 미디어 정책 이슈』(KISDI Premium Report 12-02). 정보통신정책연구원.
이긍희, 함유근, 김용대, 이준환, 원중호, 「빅데이터의 이해」, 한국방송통신대학교 출판문화원, 2014.
-최대우, 장영재, 이석호, 「데이터과학입문」, 한국방송통신대학교 출판문화원, 2016.
  • 가격11,000
  • 페이지수10페이지
  • 등록일2020.11.18
  • 저작시기2020.11
  • 파일형식한글(hwp)
  • 자료번호#1140658
본 자료는 최근 2주간 다운받은 회원이 없습니다.
다운로드 장바구니