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자격증/ADsP8

[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.
[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.
[ADsP 2과목] 데이터 분석 기획의 이해 정리 part 1- 분석기획 방향성 도출(최적화, 통찰, 솔루션, 발견/ 과제 중심적 접근, 장기적인 마스터 플랜/ 분석 기획시 고려사항) 차례 1. 분석기획의 특징 1.1. 분석기획 1.2. 데이터 사이언티스트의 역량 2. 분석 대상과 방법 2.1. 최적화, 통찰, 솔루션, 발견 3. 목표 시점 별 분석 기획 방안 3.1. 당면한 분석 주제의 해결 "과제 중심" 3.2. 지속적 분석 문화 내재화 "마스터 플랜" 4. 분석 기획시 고려사항 4.1. 가용 데이터 4.2. 적절한 유스케이스 4.3. 장애요소 +) 데이터 종류- 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터 1. 분석기획의 특징 1.1.분석기획? 실제 분석을 시작하기에 앞서 수행할 과제를 정의하고, 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 일련의 작업 분석 과제 및 프로젝트를 직접 수행하지 않으나 어떤 목표(What)를 달성하기 위해(.. 2021. 8. 10.

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