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자격증12

[빅데이터분석기사 필기] 오답 개념정리 | Part 1. 빅데이터 분석 기획 Chapter 2. 데이터 분석 계획 - 분석 마스터 플랜 우선순위 고려요소, 빅데이터 분석 방법론 개발 절차, 분석 변수 점검 항목, .. SETION 01 | 분석 방안 수립 더보기 분석 마스터 플랜 수립 시 적용 우선순위를 결정하는 주요 요인이 아닌 것은? ① 업무 내재화 수준 ② 전략적 중요도 ③ 비즈니스 성과 ④ 실행 용이성 더보기 빅데이터 분석 방법론의 데이터 준비 단계 세부 태스크가 아닌 것은? ① 필요 데이터 정의 ② 분석용 데이터 준비 ③ 데이터 스토어 설계 ④ 데이터 수집 및 정합성 점검 SETION 02 | 분석 작업 계획 데이터 수집 데이터 적정성 데이터 가용성 대체 분석 데이터 유무 데이터 적합성 데이터 중복 분석 변수별 범위 분석 변수별 연관성 데이터 내구성 특징 변수 특징 변수 사용 변수 간 결.. 2021. 9. 25.
[빅데이터분석기사 필기] 오답 개념정리 | Part 1. 빅데이터 분석 기획 Chapter 1. 빅데이터의 이해 - 지식창조 매커니즘, 빅데이터 활용에 필요한 3요소, 데이터 산업구조 SETION 01 | 빅데이터 개요 및 활용 더보기 다음 중 지식창조 매커니즘의 단계가 아닌 것은? ① 표출화(Externalization) ② 내면화(Internalization) ③ 통합화(Integration) ④ 공통화(Socialization) ① 자원(Resource) ② 기술(Technology) ③ 인력(People) 더보기 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 +) 빅데이터.. 2021. 9. 20.
[ADsP 3과목] 통계 분석 정리 part 1 -모집답과 표본, 측정방법(명목척도/ 순서척도/ 구간척도/ 비율척도), 확률분포(이산형 확률변수/ 연속형 확률변수), 추정과 가설검정(귀무가설/ 대립가설) 차례 1. 통계자료 획득 방법 1.1. 전수조사와 표본조사 1.2. 모집단과 표본 1.3. 표본 추출 방법 1.4. 측정 2. 확률 2.1. 정의 및 성질 2.2. 조건부 확률 2.3. 독립사건 3. 확률변수 3.1. 이산형 확률변수 3.2. 연속형 확률변수 3.3. 이산 확률분포 vs 연속 확률분포 4. 통계적 추론 4.1. 확률표본 4.2. 추정(점추정, 구간추정) 4.4. 가설검정 (귀무가설과 대립가설) 5. 모수적 검정과 비모수적 검정 5.1. 모수적 검정 5.2. 비모수적 검정 1. 통계자료 획득 방법 1.1. 전수조사와 표본조사 전수조사 표본조사 집단 전체를 빠짐없이 조사하는 것 많은 비용과 시간이 소요되므로 특별한 경우를 제외하고 사용되지 않는다 집단의 일부만 추출해 조사하는 것 모집단에서 .. 2021. 8. 30.
[ADsP 1과목] 데이터의 이해 정리 part 2 - 데이터베이스의 정의와 특징, 활용 (OLTP/ OLAP, BI/ BA, ERP, CRM, EAI/ EDW 등) 차례 1.1. 용어의 연혁 1.2. 데이터베이스의 정의 2. 데이터베이스의 특징 2.1. 일반적인 특징 2.2. 다양한 측면에서의 특징 3. 기업 내부 데이터베이스 활용 3.1. 1980년대 기업 내부 데이터베이스 3.2. 2000년대 기업 내부 데이터 베이스 3.3. 분야별 데이터베이스 3.4. 분야별 사회기반 구조의 데이터베이스 1. 데이터베이스의 역사 및 정의 1.1. 용어의 연혁 출처 내용 1950년대 미국에서 군대의 군비상황을 집중 관리하기 위하여 컴퓨터 도서관을 설립하면서 데이터(data)의 기지(base)라는 뜻의 데이터베이스가 탄생 1963년 6월 미국 'SDC'가 개최한 심포지엄에서 데이터베이스라는 용어 공식사용 데이터베이스 초기 개념인 '대량의 데이터를 축적하는 기지' 1963년 GE의.. 2021. 8. 18.
[ADsP 1과목] 데이터의 이해 정리 part 1 - 데이터와 정보(정성적/ 정량적 데이터, 암묵지/ 형식지, DIKW 피라미드) 차례 1. 데이터의 정의와 특성 1.1. 데이터의 정의 1.2. 데이터의 특성 2. 데이터의 유형 2.1. 정성적 데이터와 정량적 데이터 3. 지식경영의 핵심 이슈 3.1. 암묵지 3.2. 형식지 3.3. 암묵지와 형식지의 상호작용 (SECI 모델) 4. 데이터와 정보의 관계 4.1. DIKW 4.2. DIKW 피라미드 1. 데이터의 정의와 특성 1.1. 데이터의 정의 데이터라는 용어는 1646년 영국 문헌에 처음 등장하였으며 라틴어인 dare(주다)의 과거 분사형으로 '주어진 것'이란 의미로 사용되었다 1940년대 이후 컴퓨터 시대 시작과 함께 자연과학뿐만 아니라 경영학, 통계학 등 다양한 사회과학이 진일보하며, 데이터의 의미는 과거의 관념적이고 추상적인 개념에서 기술적이고 사실적인 의미로 변화되었다 .. 2021. 8. 17.
[ADsP 2과목] 분석 마스터 플랜 정리 part 2 - 분석 거버넌스 체계 수립(분석 거버넌스, 데이터 거버넌스/ 데이터 분석 수준 진단/ 분석 지원 인프라) 차례 1. 거버넌스 체계 1.1. 분석 거버넌스 체계 구성요소 1.2. 분석 거버넌스 2. 데이터 분석 수준 진단 2.1. 분석 준비도 2.2. 분석 성숙도 2.3. 분석 수준 진단 결과 3. 분석지원 인프라 방안 수립 3.1. 플랫폼 4. 데이터 거버넌스 체계 수립 4.1. 데이터 거버넌스 구성 요소 4.2. 데이터 거버넌스 체계 4.3. 분석을 위한 3가지 조직구조 1. 거버넌스 체계 1.1. 분석 거버넌스 체계 구성요소 지속적인 데이터 분석의 적용과 확산을 위한 거버넌스 체계 1.2. 분석 거버넌스 기업에서 데이터를 어떻게 관리, 유지 및 규제하는지에 대한 내부적인 관리 방식이나 프로세스 2. 데이터 분석 수준 진단 2.1. 분석 준비도 (Readiness) 기업의 데이터 분석 도입의 수준을 파악하.. 2021. 8. 17.
[ADsP 2과목] 분석 마스터 플랜 정리 part 1 - 마스터 플랜 수립 프레임 워크 차례 1. 마스터플랜 수립 개요 1.1. 우선순위 고려요소 & 적용범위/ 방식 고려요소 1.2. ISP(Information Strategy Planning) : 정보전략계획 1.3. 분석 마스터플랜 2. 수행 과제 도출 및 우선순위 평가 2.1. 일반적인 IT 프로젝트의 우선순위 평가 2.2. ROI 관점에서 빅데이터의 핵심 특징 2.3. 데이터 분석 과제 추진 시 고려해야 하는 우선순위 평가 기준 2.4. 포트폴리오 사분면 분석을 통한 과제 우선순위 선정 3. 이행계획 수립 3.1. 로드맵 수립 3.2. 세부 이행계획 수립 1. 마스터플랜 수립 개요 1.1. 우선순위 고려요소 & 적용범위/ 방식 고려요소 데이터 기반 구축을 위해 분석 과제를 대상으로 다양한 기준을 고려해 적용 우선순위를 설정 분석 적.. 2021. 8. 17.
[컴활 1급 필기] 1과목 컴퓨터 일반 - 빈출 개념 정리 part 1 참고 Tip 최대한 기출문제 보기에 나왔던 문장 그대로 정리하였으니 문장을 그대로 보면 시험칠 때 익숙 형광펜 칠한 문장 => 기출문제에서 답이었던 문장 빨간 글씨 => 보기에 오답으로 바꾸어 출제되었던 부분 진한 글씨 => 답은 아니었지만 기출에 자주 출제된 보기 멀티미디어의 특징 디지털화(Digitalization), 쌍방향성(Interactive), 비선형성(Non-Linear), 정보의 통합성(Intergration) 디지털 데이터로 변환하여 통합 처리한다 정보 제공자와 사용자 간의 상호작용에 의해 데이터가 전달된다 데이터가 사용자 선택에 따라 비순차적으로 처리되는 비선형성의 특징을 가진다 문자, 그림, 사운드 등의 여러 미디어를 통합하여 처리한다 보안 위협의 구체적 형태 분산 서비스 거부 공격(.. 2021. 8. 14.
[ADsP 2과목] 데이터 분석 기획의 이해 정리 part 3 - 분석 과제 발굴(하향식/ 상향식 접근법), 분석 프로젝트 관리 방안 차례 1. 분석 과제 발굴 방법론 1.1. 하향식 접근법 1.2. 상향식 접근법 1.3. 하향식 접근방식 VS 상향식 접근방식 2. 분석 과제 정의서 3. 분석 프로젝트 관리 방안 3.1. 분석 과제 관리를 위한 5가지 주요 영역 3.2. 분석 프로젝트 관리 방안 1. 분석과제 발굴 방법론 1.1. 하향식 접근법 (Top-Down Approach) 문제가 주어지고 이에 대한 해법을 찾기 위해(Problem Solving) 각 과정이 체계적으로 단계화되어 수행하는 방식 현황 분석을 통해 기회나 문제를 탐색(Problem Discovery)하고, 해당 문제를 정의(Problem Definition), 해결방안을 탐색(Solution Search) 한 후 데이터 분석의 타당성 평가(Feasibility Stu.. 2021. 8. 12.
[ADsP 2과목] 데이터 분석 기획의 이해 정리 part 2 - 분석 방법론(폭포수, 애자일, 나선형 모델/ KDD, CRISP-DM, 빅데이터 분석 방법론) 차례 1. 분석 방법론 생성과정 2. 분석 방법론의 모델 2.1. 폭포수 모델 2.2. 애자일(Agile) 모델 2.3. 프로토타입 모델 2.4. 나선형 모델 3. 방법론의 구성 3.1. 계층적 프로세스 모델 4. 분석 방법론 4.1. KDD 4.2. CRISP-DM 4.3. 빅데이터 분석 방법론 4.4. 방법론 비교 1. 분석 방법론 생성과정 구분 의미 예 특징 상호작용 암묵지 학습과 경험을 통해 개인에게 체화되어 있지만 겉으로 드러나지 않는 지식 김치 담그기, 자전거 타기 사회적으로 중요하지만 다른 사람에게 공유되기 어려움 내면화, 공통화 형식지 문서나 매뉴얼처럼 형상화된 지식 교과서, 비디오, DB 전달과 공유가 용이함 표출화, 연결화 2. 분석 방법론의 모델 2.1. 폭포수 모델 단계를 순차적으로.. 2021. 8. 11.

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