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데이터의 폭증
2) 다양한 플랫폼의 보급
3) 네트워크 활용도의 증대
4) IT 패러다임의 변화
텍스트, 음성, 문자메시지,
영상 등
다양한 유형의 데이터 1.1 빅데이터의 등장배경
1.2 빅데이터의 개념
1.3 빅데이터의 구성요소
1.4 빅
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1.1 빅데이터의 등장배경
디지털 데이터 폭증하는 데이터 홍수 현상에 직면
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데이터의 개념과 특징
1) 빅데이터의 개념
2) 빅데이터의 특징
2. 기업이 빅데이터를 활용하여 얻을 수 있는 효익과 사례
1) 고객 맞춤형 마케팅 및 개인화와 그 사례
2) 운영 효율성 향상과 그 사례
3) 시장 트렌드 예측 및 신속한 의사결정
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데이터의 표현이나 문서화 표준 설정 및 시행
2) 사용자의 요구와 불평 해소
- 시스템 감독 및 분석 책임
1) 시스템 성능 모니터링
2) 각종 통계를 종합 및 분석 I. 데이터베이스의 개념
Ⅱ. 데이터베이스 구축 목적
Ⅴ. 데이터베이스
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특성을 인코딩할 때 사용되도록 설계 1.메타데이터란?
1.1 메타데이터의 개념
1.2 메타데이터의 역사
1.3 메타데이터의 필요성
1.4 메타데이터의 분류
2.TEI Header
3.Dublin Core(DC)
4.MODS
5. TEI header, DC 그리고 MODS 비교
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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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개념과 동향
전자신문 (http://www.etimesi.com)
Digital Times (http://www.dt.co.kr)
황승구(ETRI 이동통신연구단), 4세대 이동통신 기술 및 표준화 동향
동아일보 (http://www.donga.com)
다음사전 (http://enc.daum.net/dic100/contents/do?query1=10xx429935)
케이벤치 미디어국 (http:
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데이터마이닝.
1. 데이터마이닝의 개념과 특징
2. 데이터마이닝 프로세스
3. 연관규칙분석
4. 로지스틱 회귀분석(logistic regression)
9강 CRM을 위한 데이터마이닝2
1. 군집분석
2. 의사결정나무
3. 인공신경망
4. 모형의 평가
10강. CRM전략
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데이터 모델을 제공한다.)섹션 1에서는 위에서 언급한 현존하는 보편적인 데이터 모델의 문제점을 논하고,n-항 관계들과 데이터 베이스의 정규형에 기초한 데이터베이스 모델과일반적인 데이터 전문용어의 개념을 소개한다. 섹션 2에서는 관
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데이터 품질 관리를 위한 방안
지금까지 저 품질의 데이터가 비즈니스에 미치는 영향, 데이터 품질 관리의 개념, 데이터 품질 관리 활동의 한계점 및 이를 극복하기 위한 프레임워크 중심의 데이터 품질 관리 활동을 살펴봤다. 데이터 품질
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데이터로 학습자의 성장을 도울 수 있다’는 사명감을 가지고 있습니다. 단순히 플랫폼의 성과를 측정하는 것을 넘어, 개인 학습자의 여정을 추적하고 맞춤형 학습 플랜을 제공하는 시스템을 구축하고 싶습니다. 예를 들어, 특정 개념에서 반
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데이터 개념과 서버-클라이언트관계에 대해 숙지하는 것을 기본적으로 수행하였습니다. IT 영업 경험을 통해 다져진 역량은영업 기회를 창출하는 데에 도움이 될 것입니다.
IT 업계의 전문가가 되기 위해서 우선 입사 후 5년 동안은 AR 기술
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개념이나 데이터는 시각 자료인 도표, 그래프, 이미지 등을 활용해 이해를 돕도록 구성했으며, 핵심 메시지가 명확히 전달될 수 있도록 문장과 슬라이드를 반복적으로 다듬었습니다.
발표 연습을 여러 차례 거쳐 시간 배분과 음성, 제스처, 눈
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데이터 개념과 서버-클라이언트 관계에 대해 숙지하는 것을 기본적으로 수행하였습니다. 영업사원으로서 판매 실적을 올리기 위한 핵심 역량은 고객사의 데이터를 관리하고 분석하는능력이라고 생각합니다. 저는 데이터 분석 능력을 바탕으
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한 내용들을 전문적으로 공부해 나갈 것입니다. 그리고 비 전공 수준에 머물렀던 통계 심화과목들을 다시 한 번 살펴보며 통계분석 논리력과 데이터마이닝 개념들을 심도있게 다뤄볼 예정입니다. 또한 서비스산업현장에 최적화된 서비스생
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