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2022), 비즈니스 애널리틱스 with Python+Tensorflow (비즈니스를 위한 데이터과학), 생능
Jaggia, Sanjiv, Alison Kelly 외 2명(2021), 비즈니스 애널리틱스 (데이터 분석을 통한 소통), 한빛아카데미
이재진(2020), 비즈니스 파트너, HR 애널리틱스(HR Analytics) (데이
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애널리틱스의 역사, 정의를 꼭 포 함시켜야 함)
2. 비즈니스 애널리틱스 관련 다음 용어의 정의와 역사를 설명하시오
(1) 데이터 과학 (Data Science)
(2) 데이터 애널리틱스(Data Analytics)
(3) 데이터 분석 (Data Analysis)
(4) 인공지능(Artificial Intelli
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데이터 기반 의사결정이 강조됨에 따라 그 중요성이 점점 더 높아지고 있습니다. <목 차>
1. 데이터 과학의 개념
2. 데이터 애널리틱스의 역할
3. 데이터 분석의 기술적 접근
4. 인공지능의 발전과 응용
5. 머신러닝의 원리와 활용
6. 딥러
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2011/asp/newsbody.asp?code=0400&key=20150228.99002021553
- www.ibm.com/kr
- 경영전략 디자인 경영.pdf (경희대 경영대학원 박병희)
장수기업의 성장 단계별 경영혁신에 관한 연구(IBM 사례를 중심으로).pdf
- Bhambhri, Anjul. (2011). “Smarter Analytics for Big Data.” IBM.
http:
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수 있도록 하고 있다. LG전자가 이토록 역량 강화에 심혈을 기울이는 것도 그만큼 인적자원관리가 회사 사활에 중요한 요인이기 때문이라고 생각한다. 1. 경영정보시스템
2. 마케팅원론
3. 소비자심리학
4. 인간관계론
5. 인적자원관리
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1), 127-144.
이춘희(2007). 대학생의 스트레스 요인과 대처방식. 대구한의대학교보건대학원 석사학위논문.
이혜준, 정의현(2012). 데이터 마이닝 기법을 활용한 아동의 스트레스 유형별 관련변수 비교. 아동학회지, 33(2), 111-127.
임주희, 최연실(2006).
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11. Semantic Scholar (논문2) 생성형 AI 및 GPT 모델의 학술적 분석
https://www.semanticscholar.org/paper/7c962d1463868f786ed5e5a4f0d2ff99d4a39995
12. 데이터밍글 블로그 ChatGPT의 기본 원리와 활용 방법 설명
https://data-minggeul.tistory.com/16
13. 매일경제 생성형 AI와 챗GPT
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1절 연구의 목적과 필요성………………………………1
제 2절 연구의 대상과 범위…………………………………4
1. 연구의 대상……………………………………………4
2. 연구의 범위……………………………………………4
제 3
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과학회논문지 40(11) 705-715 0258-9125
분류방법 의사결정트리를 이용한 적군의 주타격 방향 분석, 김무수, 박건우, 이상훈, 정보과학회논문지 제40권 제1호 (2013년 1월) pp.37-44
특수기술 기계경비시스템 오경보 이벤트 분석을 위한 데이터마이닝 기
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2. Theoretical background (이론적 배경)
Ⅲ. Method (실험 방법)
1. Subject (실험 대상)
2. Experiment Apparatus (실험 장치)
3. Experiment Procedure (실험 절차)
Ⅳ. Result (실험 결과)
1. Data collected (수집된 자료)
2. Statistical analysis (통계적 분석)
V. Discussion (
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데이터와 연계해 평가하고, 개선 사항을 반영하는 체계를 구축하겠습니다.
넷째, 관련 부서 및 외부 기관과 협력하여 데이터 활용 기반의 통합 안전관리 플랫폼을 구축하겠습니다.
목표 3. 데이터 보안 및 개인정보 보호 강화
첫째, 식품·의약
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데이터 기반 경영의 기반을 마련하는 구성원이 되고 싶습니다. 궁극적으로는 현업 부서가 ‘데이터 없이는 결정을 내릴 수 없다’고 느낄 수 있도록 신뢰받는 분석가가 되는 것이 제 목표입니다. 현대모비스 Data Science-Data Analytics 자기소
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윤리적, 사회적 문제와 함께 제기되는 도전에 직면하고 있습니다. 우리는 이러한 도전에 대해 신중하게 고려하고, 이러한 기술을 적절히 활용하여 사회적 이익을 극대화하고 부작용을 최소화해야 합니다. 또한 교육 및 규제 노력을 통해 미래
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주행차, 빅데이터와 같은 기술의 활용은 산업과 생활 방식을 혁신하고, 경제 구조를 재편할 것입니다. 이러한 영향을 완화하고 긍정적인 측면을 극대화하기 위해서는 정부, 기업, 학계, 시민 사회와의 협력이 필수적입니다. 미래를 준비하기
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인공지능 분야에 남다른 관심을 갖게 되었습니다. 인공지능을 배울 수 있는 방법을 찾아 보았고, 정부에서 주최하는 인공지능 실무인력양성과정에 참여하게 되면서 인공지능을 공부 하기 시작했습니다. 1.자기소개
2.학업 및 연구계획
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