[ADsP 데이터 분석 준전문가] 1과목 데이터의 이해 (데이터 사이언티스트 요구 역량, 데이터 사이언티스트의 6가지 핵심 질문, 가치 패러다임의 변화, 개인 정..
1. 데이터 사이언티스트 요구 역량 ① Hard Skill (기술!! 느낌) - 빅데이터에 대한 이론적 지식, 관련 기법에 대한 이해와 방법론 습득 - 분석 기술에 대한 숙련, 최적의 분석 설계 및 노하우 축적 ② Soft Skill (창의!! 느낌) - 통찰력 있는 분석, 창의적 사로, 호기심, 논리적 비판 - 설득력 있는 전달, 스토리텔링, Visualization - 다분야 간 협력, Communication → 시험에서 각 스킬의 개념 및 구분 문제가 출제됨. 그리고 가트너가 말하는 데이터 사이언티스트가 찾워야할 역량에는 Hard Skill은 해당하지 않음! : 데이터관리(데이터에 대해 이해), 분석 모델링(분석론에 대한 지식), 비즈니스 분석(비즈니스 요소에 초점), 소프트스킬(커뮤니케이션, 협..
2022. 5. 29.
[ADsP 데이터 분석 준전문가] 1과목 데이터의 이해 (빅데이터의 특징, 빅데이터의 기능, 빅데이터의 본질적 변화, 빅데이터 활용 기법, 빅데이터 시대의 위기 ..
1. 빅데이터의 특징 ① Volume (데이터의 크기) : 생성되는 모든 데이터를 수집 ② Variety (데이터의 다양성) : 정형화된 데이터를 넘어, 텍스트, 오디오, 비디오 등 모든 유형의 데이터를 분석 대상 ③ Velocity (데이터의 속도) : 두 가지 관점의 속도를 의미함. → 시험에서 각각의 정의를 물어보거나, 이 외의 것을 적어놓고 아닌 것을 찾는 형태가 나옴. 2. 빅데이터의 기능 ① 빅데이터는 산업혁명의 석탄, 철에 비유된다 (혁명!) ② 빅데이터는 원유에 비유된다. (생산성 향상!) ③ 빅데이터는 렌즈에 비유된다. (산업 전방에 영향을 끼침!) ④ 빅데이터는 플랫폼에 비유된다. (공동 활용!) → 시험에서 플랫폼이 주요하다고 생각된다. 특히 공동활용 목적!, 페이스북! = 플랫폼 이..
2022. 5. 29.