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가치와 효과
7. 빅데이터를 통한 패러다임의 변화
8. 빅데이터 활용사례
(1) 의료정보시스템
(2) 맞춤 네트워크 서비스
(3) 범죄예방시스템
(4) 실시간 교통정보분석통한 체증해소
(5) 유통업
(6) 헬스케어분야
9. 빅데이터의 미래전망
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미래지식재산 이슈분석 및 대응방안』, 차세대 지식재산 특별전문 위원회 KISTEP p.256, 2018
성빈 (2015). 빅데이터 업체 SNS 자료의 증거능력에 관한 연구, 사회과학연구, 22(1), pp. 7-26.
이정우(2017), 4차 산업혁명과 딥테크 스타트업
박신의, 4차 산업
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4. 핀테크 혁신으로 인한 금융산업 전망과 발전방향
1) 전망
(1) 핀테크 기업 투자의 활성화
(2) 금융 당국의 규제 완화
(3) 핀테크 기업 간의 경쟁
(4) 결제 사업의 성장
2) 발전방향
Ⅲ. 결론
<참고문헌>
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직방 SWOT분석
(1) Strength
(2) Weakness
(3) Opportunity
(4) Threat
5. 직방 기업전략 사례분석
(1) 마케팅전략
(2) 모바일 우선전략
(3) 인적자원관리 전략
(4) VR과 메타버스 활용전략
(5) 광고전략
6. 직방 미래전망과 발전방향 제시
<참고자료>
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인한 리스크
? 리스크 요인
? 대응 전략
(4) 개인정보 보호 및 법적 리스크
? 리스크 요인
? 대응 전략
10. 향후 발전 방향 및 비전
(1) 글로벌 진출 전략
(2) 타 교육 영역 확장 (언어, 예체능 등)
(3) AI 기술 고도화 로드맵
(4) "미래 교육 플
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기술의 최신동향 24
(3) HVDC케이블 26
(4) 우리나라의 제주-해남 HVDC시스템의 고찰 27
3) HVDC시스템의 성공 포인트 및 전망 28
Ⅲ. 해외진출을 위한 신기술의 활용방안 29
1. 우리나라의 전력산업에 대한 분석 29
1) 국내 전력산
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기술 동향 14
(1) 국외 기술 동향 14
(2) 국내 기술 동향 15
2. 네트워크 인프라 보호 시장 동향 16
(1) 국외 시장 동향 16
(2) 국내 시장 동향 16
V. 검토 및 토의 17
1. 네트워크 보안 기술의 미래 17
(1) 네트워크 보안 기술의 발전 방향 17
(2) 차세
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및 방법
제 2장 세계 에너지현황
제 1절 세계 에너지자원 환경의 변화
1) 지구온난화
2) 세계 자원의 가용연수와 피크오일
제 2절 신재생에너지 산업의 전망
1) 세계 신재생에너지 보급현황과 성장세
2) 친환경에너지자원을 활용한 예
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및 4세대 이동통신 등 무선인터넷 산업구조 고도화 연구
김동수(성균관대학교), 4세대 이동통신 (4G mobile network)
김대중(TTA 표준화 본부), 공공안전 및 재난 구조 통신
권수갑(중소기업청 정보화지원단), 4G 기술 개념과 동향
전자신문 (http://www.et
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및 출산을 하지 않으면 다른 사람과 비교했을 때 손해 본다는 느낌을 받게 해야 성공적으로 인식개선이 가능하다. 이러한 인식개선을 하기 전 선행되어야 할 것은 정책 안정화와 기업 및 사회인식 개선이다.
아무리 좋은 것일지라도, 기본이
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PPT 핵심문제 279
? 공통상식문제-시사상식문제 280
? 핵심 면접팁과 면접자세 300
가. 면접의 태도와 효과 300
나. 면접 분위기 및 기출문제 300
다. 면접 이모저모 301
라. 면접시 평가내용 302
? 자소서 작성의 성공패턴 302
가. 자소서 작성 성
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개념: 101
회귀 분석 및 모델링: 101
가설 검정과 추론: 102
데이터 분석 및 시각화: 102
빅데이터와 기계 학습: 103
실험 계획법 104
비모수 통계 104
빅데이터와 머신러닝 104
데이터 분석 도구와 소프트웨어 105
? 통계분석 도구 소프트웨어에
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핵심인 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 환
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데이터 마이닝의 본질에 대해 좀 더 탐구하게 되었습니다.
방향성을 가진 데이터를 활용해, 다수의 소비자가 공유하는 트렌드를 파악하는 것이 빅데이터 기술 컨설팅과 솔루션 서비스 제공하는 사업의 필수 역량인 것을 알게 되었습니다.
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개념: 82
자. 회귀 분석 및 모델링: 83
차. 가설 검정과 추론: 83
카. 데이터 분석 및 시각화: 84
타. 빅데이터와 기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 86
? 통계분
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