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데이터의 질적 측면에서 비교하고, 장단점을 설명하시오.
1) 면접조사
2) 전화조사
3) 전자조사
4) 종합적 비교
3. 익숙한 주제를 선택하여 질문지(인구사회학적 배경변인을 포함하여 15문항 내외)를 작성하시오. 질문지는 인사말을 포함해
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빅토어 마이어 쇤베르거·케네스 쿠키어, 「빅 데이터가 만드는 세상」, 21세기북스, 2013.
함유근·채승병, 「빅데이터, 경영을 바꾸다」, 삼성경제연구소, 2012.
www.covid19board.kr (1) 다음을 정리하여 서술하시오. (8점)
① 데이터과학자
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빅데이터 시대에 접어들어 비정형데이터 분석의 중요성이 부각되는 이유는 무엇인지 기술하고 비정형데이터 분석 상 유의점에 대해 논하시오. (6점)
1) 비정형데이터 분석의 중요성 2) 비정형데이터 분석 상 유의점
3. 다음 <보기>와 같은
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추이가 획인되었습니다. 최근 연도에도 수많은 자료와 검색데이터가 조회되고 있음을 위 그래프로 알 수 있습니다. ■ 방송통신대 정보통계학과 4학년 빅데이터의 이해 과제물
다음을 정의하고 사례를 들의시오(10점)
(1) 빅데이터
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이해할 수 있다.
4. 참고문헌
http://datalab.naver.com/(네이버 검색어 트렌드)
books.google.com/ngrams(구글 Ngram Viewer)
www.google.com/trends/(구글 트렌드) 빅데이터의이해와활용 2023년 2학기 중간과제물
1, 다음을 정리하여 서술하시오.
1) 데이터과학자
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데이터와 스트리밍 기술의 개요
1. 멀티미디어 데이터의 특성
2. 멀티미디어 데이터베이스 관리시스템
2.1 멀티미디어 DBMS 구조
2.2 멀티미디어 데이터의 효율적 저장
3. 미디어스트리밍 기술의 발전
Ⅲ 모바일 스트리밍의 동향 및 기
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과학계열 대학원 논술 문항 키워드 206
다. 자연계열 대학원 논술 문항 키워드 207
라. 공통적으로 많이 나타나는 대학원 논술 문항 키워드 207
? 3곳 중 1곳 '오버스펙' 꺼린다 207
? 전공계열별 논술주제 키워드 209
가. 인문계열 대학원 논
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현황
제5장 남북한 애니메이션 산업의 경쟁력 제고방안
제1절 문화적 차원의 활용방안
제2절 산업적 차원의 활용방안
제6장 결 론
제1절 연구결과의 요약 및 시사점
제2절 연구의 한계점 및 후속 연구방향
【참고문헌】
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활용까지, LG주간경제, 41-47
오상현.(2002). 고객가치가 고객만족과 구매의도에 미치는 영향, 경영학연구, 제28권 제1호
정진서.(2001). 성공적인 CRM구축에 영향을 주는 요인, 경희대학교 경영대학원 석사학위논문.
이경상.(2004). 신세계 백화점 SCRM
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이해 / 지경용 외 / 전자신문사
휴대인터넷 기술 개발동향 / 이동명 / 한국멀티미디어학회지 제7권 제4호
휴대인터넷 기술 개요 및 동향 / 이상화 외 / 한국통신학회지 제21권 제2호
휴대인터넷 정보보호 발전방향 / 윤이중 / 정보과학회지 제23권
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통계 관련 자격증(예: SAS, KSD Certified Analyst) 취득에도 도전하여 실무 역량을 객관적으로 증명하고자 합니다.
이와 더불어, 통계학과의 전공 수업 외에도 데이터 과학, 인공지능, 사회과학 계열의 교차 수업에도 참여하여 통계학의 융합적 활용
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과학적 질문에 통계학적 접근으로 해답을 제시하겠습니다.
셋째, 사회적 기여를 위한 공공 부문 통계 전문가로서도 활동하고자 합니다. 공공 정책 수립과 평가, 사회조사 및 빅데이터 활용을 통한 공공 서비스 개선에 참여하여 국민의 삶의
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통계학 분야에서의 전문성을 활용하여 사회에 기여하는 데 주력할 것입니다. 비영리 단체나 정부 기관과 협력하여 사회 문제에 대한 데이터 기반의 해결책을 제공하고, 데이터 과학의 활용을 통해 사회적 가치를 창출하는 데에 기여할 것입
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이해도, 이전 학업이나 경험, 연구 스킬 등 자신이 이 계획을 수행하기에 적합한 준비가 되어 있음을 보여주는 자격과 역량을 강조합니다. 필요하다면, 특정 교수님 또는 연구 그룹과의 연계나, 지금까지의 관련 학술 활동을 언급할 수도 있습
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과학 활용에 대한 지원자 견해 1500단어 76
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 79
가. 기초 이론과 개념: 82
나. 회귀 분석 및 모델링: 83
다. 가설 검정과 추론: 83
라. 데이터 분석 및 시각화: 84
마. 빅데이터와 기계 학습: 85
바.
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