SETION 01 | 빅데이터 개요 및 활용
< 지식창조 매커니즘 >
다음 중 지식창조 매커니즘의 단계가 아닌 것은?
① 표출화(Externalization)
② 내면화(Internalization)
③ 통합화(Integration)
④ 공통화(Socialization)
< 빅데이터 활용에 필요한 3요소 >
① 자원(Resource)
② 기술(Technology)
③ 인력(People)
다음 중 빅데이터 활용에 필요한 3요소로 옳은 것은?
① 자원, 인력, 프로세스
② 자원, 기술, 인력
③ 기술, 인력, 프로세스
④ 자원, 기술, 프로세스
+) 빅데이터 등장으로 인한 변화
① 사전 처리에서 사후처리로
② 표본조사에서 전수조사로
③ 질보다 양이 중요
④ 인과관계에서 상관관계로
+) 빅데이터의 특징 (3V)
① 규모(Volume)
② 유형/ 다양성(Variety)
③ 속도(Velocity)
< 데이터 산업구조 >
1. 인프라
① 데이터 수집, 저장, 분석, 관리
② 하드웨어 영역 - 컴퓨터나 네트워크 장비, 스토리지
③ 소프트웨어 영역 - 데이터를 관리하고 분석하기 위한 영역
2. 서비스
① 데이터 활용 교육 (데이터를 활용하기 위한 교육이나 컨설팅 또는 솔루션 제공)
② 데이터 처리 제공
③ 도출된 인사이트 기반의 새로운 아이디어 제공
다음 중 데이터 산업 구조의 서비스 영역으로 틀린 것은?
① 데이터 활용 교육
② 데이터 처리 제공
③ 데이터 기반 컨설팅
④ 도출된 인사이트 기반의 새로운 아이디어 제공
SECTION 02 | 빅데이터 기술 및 제도
< 빅데이터 플랫폼의 등장 배경 >
① 비즈니스 요구사항 변화
② 데이터 규모 증가
③ 데이터 처리 복잡도 증가
④ 데이터 구조 변화
⑤ 데이터 처리의 신속성 요구
⑥ 데이터 분석 유연성 증대
다음 중 빅데이터 플랫폼의 등장배경이 아닌 것은?
① 데이터 처리 복잡도 증가
② 데이터 구조의 변화
③ 데이터 처리의 신속성 요구
④ 데이터 처리 유연성 증대
+) 빅데이터 플랫폼의 부하 발생
① 컴퓨팅 부하 - 연산과정에서 발생/ CPU 성능 향상 및 클러스터에서 효과적인 자원 할당을 통해 부하 제어
② 저장 부하 - 처리 과정의 여러 단계에서 발생/ 파일 시스템 개선, 메모리와 파일 시스템의 효과적인 사용 및 데이터베이서 성능 향상으로 제어
③ 네트워크 부하 - 분산처리를 할 때 노드간의 통신 과정에서 발생/ 대역폭의 효과적 분배 및 최단거리에 위치한 노드를 탐색하여 제어
< 딥러닝 분석 기법 >
CNN, RNN, LSTM, Auto-encoder
(cf) KNN은 머신러닝 알고리즘
다음 중 딥러닝 분석 기법이 아닌 것은?
① LSTM(Log Short-Term Memory)
② RNN(Recurrent Neural Network)
③ K Nearest Neighborhood
④ Auto-encoder
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