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통계학
표본에서 얻어진 정보를 이용하여 모집단의 특성을 규명하는데 더 중점
오늘날의 통계적 방법론의 주류는 추측통계학의 분야 Ⅰ.서론
1)통계학의 역사와 발전
2)Big Data시대의 시작
Ⅱ.본론(Big Data의 이용사례)
1)GIS통계
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정보화진흥원흥원
조윤정(2013)「금융업의 빅데이터 활용」KB경영정보리포트
채승병,안신현,전상인(2012)「빅데이터: 산업 지각변동의 진원」삼성경제연구소 1. 빅데이터의 부상 배경
2. 빅데이터의 개념
3. 빅데이터의 특징, 구성요소
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빅데이터(big data)
1) 개념 및 원리
2) 활용 분야
(1) 정치, 사회의 활용
(2) 경영, 경제의 활용사례
(3) 통계학의 활용
(4) 생물정보학 및 의료분야 활용
(5) 마케팅의 활용
3) 사회적 파급력
4) 나의 의견
3. 지능형 로봇(artificial robot)
1) 개념
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빅데이터를 말하다, 클라우드북스, 2013.
정재화, 시작하세요! 하둡 프로그래밍, 위키북스, 2012.
정지선, 新가치창출 엔진, 빅데이터의 새로운 가능성과 대응 전략, 한국정보화진흥원, 2011.
조성우, Big Data시대의 기술, KT 종합기술원, 2011.
표철
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통계학
표본에서 얻어진 정보를 이용하여 모집단의 특성을 규명하는데 더 중점
오늘날의 통계적 방법론의 주류는 추측통계학의 분야 Ⅰ.서론
1)통계학의 역사와 발전
2)Big Data시대의 시작
Ⅱ.본론(Big Data의 이용사례)
1)GIS통
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BIG DATA 활용을 통한 정보교환……………………………………………26
Ⅵ. 결 론……………………………………………27
참고문헌……………………………………………29
※ 과제분담 : Ⅰ,Ⅱ 전성연 / Ⅲ,Ⅴ 정상기 / Ⅳ,Ⅵ 정일섭
- 표
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특징 4
3. 비주얼 베이직 장․단점 5
제 2 절 비주얼 베이직 시작 5
1. 비주얼 베이직 용어 6
2. 프로그램 작성 단계 9
제 3 절 비주얼 베이직 컨트롤 작성 13
1. 표준 컨트롤 작성 13
제 3 장 연구 수행방법 및 개발환경 18
제 1 절 연구수행
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데이터밍글 블로그 ChatGPT의 기본 원리와 활용 방법 설명
https://data-minggeul.tistory.com/16
13. 매일경제 생성형 AI와 챗GPT 관련 최신 문화 뉴스
https://www.mk.co.kr/news/culture/10710216
14. Semantic Scholar (논문3) GPT 및 생성형 AI 관련 논문
https://www.semanticscholar
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Data Layer가 공존하여 데이터가 바뀌면 화면을 모두 다시 받아야 하는 문제를 가지고 있었다. 하지만 RIA는 Presentation Layer와 Data Layer를 분리 하여 데이터를 새로 받더라도 화면을 다시 그리지 않아도 될 수 있도록 하였다. 이러한 Data Layer 분리는
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영향
다. 탈모더니즘이나 반모더니즘, 또는 후기 모더니즘을 주장하는 이론가들의 오류
라. 역사관의 차이―문학사, 문화사에 대한 입장의 차이
4. 프로크루스테스의 침대―이합 핫산과 김성곤의 모더니즘 / 포스트모더니즘 도식 비판
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Big data, Cloud 시대가 다가오고 있습니다. PC와 모바일을 넘어, 모든 제품에서의 정보 처리 용량은 나날이 급증하고 있습니다. 현재 사물들이 인터넷으로 연결되는 단계에서, 향후 데이터를 분석하고 서비스하는 과정까지의 시간은 길지 않다고
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시대로
5. 새로운 환경이나 조직에서 갈등을 겪었던 경험과 이를 성공적으로 극복했던 사례(주위 동료와의 소통을 위한 노력 등)와 상황이 어려울 때 스스로 성취동기를 높이거나 스트레스를 관리하는 요소가 있다면 무엇입니까?
사
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일괄적으로 공급하고 있으며, NVDIMM을 개발하는 등 끊임없이 성장하려고 노력하고 있습니다. 일등이라는 생각에 안주하지 않고 더 성장하기 위하여, 점점 다가오고 있는 Big Data의 시대를 미리 준비하기 위하여 인재 양성에도 지속적으로 투자
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빅 데이터 분석 이상의 새로운 가치 창출을 위해서는 사람 1명의 건강정보, 취향 등에 대한 small data에 대한 분석과 이를 기반으로 신사업 분야를 구축하는 것이 필요하다고 생각합니다.
단지 사람이라는 대상 뿐만 아니라 신호와 영상, 인코딩
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데이터의 의미를 파악하려면 반도체 공정에 대한 이해가 필요합니다. 따라서 제일 먼저 낸드플래시 제조 공정과 데이터의 특징을 공부했습니다. 그로부터 불량 데이터의 비율이 매우 낮다는 특성을 파악해 문제를 ‘High Imbalanced Data 처리’,
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