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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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빅데이터의 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 의사결
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오브 카드’ 성공 이끈 데이터마이닝 | THEPRhttp://www.the-pr.co.kr/news/articleView.html?idxno=13445
조성준 | 2019 | 세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터 | 21세기북스 1. 빅데이터의 개념
2. 빅데이터의 특징
3. 기업의 빅데이터 활용사례
4. 참고문헌
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빅데이터란 무엇인가
“단순한 의미의 거대한 데이터가 아닌 양이 많고 다양하며 실시간으로 수집되는 가치를 가지는 데이터를 빅데이터라고 할 수 있다”
빅데이터의 특징
빅데이터의 특징, 3V
막대한 데이터 양(Volume)
데이터의 다양
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개념: 33
회귀 분석 및 모델링: 33
가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 34
빅데이터와 기계 학습: 35
실험 계획법 36
비모수 통계 36
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도구와 소프트웨어 37
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대
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DATA 활용을 통한 정보교환……………………………………………26
Ⅵ. 결 론……………………………………………27
참고문헌……………………………………………29
※ 과제분담 : Ⅰ,Ⅱ 전성연 / Ⅲ,Ⅴ 정상기 / Ⅳ,Ⅵ 정일섭
- 표 목
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제 1장 서론
1.1 연구배경
전 세계에서 1년간 생성된 디지털 정보의 양은 2011년에는 1.8제타바이트(ZB)였으며, 2012년에는 2.8제타바이트였다. 2012년에 생성된 데이터 2.8제타바이트는 전 세계 해변에 있는 모래알의 수인 7억 50만조의 약 4배
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데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보안논문지 제12권 제2호 (2012년 5월) pp.61-70 1598-7329
특수기술 샘플 군집화를 이용한 개선된 아다부스트 알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송공학회지 제18권 제4호 통권 제73호 (20
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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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(주)빅데이터코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)빅데이터연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)빅데이터연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)빅데이터연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)빅데이터코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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개념만 이해하고 있었을 뿐, 사물인터넷(IoT) 기반의 센서 네트워크 구축이나 빅데이터 분석 등 심화된 스마트 팩토리 기술에 대한 지식은 부족했습니다. 처음에는 '내 능력을 넘어선 과제'라는 생각에 큰 부담과 함께 망설이기도 했습니다. 하
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빅데이터는 어떤 개념인지 설명해주세요.
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이 분야는 시장성이 떨어지는데 그럼에도 불구하고 이 분야에 관심을 가지는 이유는 무엇인가요?
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본인이 트렌드에 빠른 편이라고 생각하시는지?
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본인의 소프트웨어 활용도 어떻게 되나요?
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빅데이터 분석" 등의 과목을 수강하며 DX Engineer로서 필요한 전반적인 기술 지식을 습득하였습니다. 소프트웨어 개발 프로세스 및 네트워크 구조를 학습하며, 대규모 데이터 처리 및 분석을 위한 핵심 개념을 익혔습니다.
이러한 학습을 통해 L
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데이터 기반의 마케팅 전략을 수립하고, 고객 맞춤형 콘텐츠를 기획하며, AI와 빅데이터를 활용한 마케팅 자동화 시스템을 구축하는 데 기여하고 싶습니다. 입사 후에도 지속적인 학습을 통해 디지털 마케팅과 IT 기술을 융합한 차별화된 전략
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데이터 분석 역량을 강화하기 위해 "데이터 마이닝 및 분석" 과목을 수강하며 Python, SQL, R을 활용한 물류 데이터 분석 기법을 익혔습니다. 특히, 빅데이터를 활용하여 물류 수요 예측 모델을 개발하는 프로젝트를 수행하며 실제 물류 환경에서
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