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코스 개요
데이터 분석과 빅데이터 개요
- 빅데이터가 ‘큰’ 데이터인 이유는?
- 속도, 양, 다양성, 신뢰성 (VVVV)
- 기존 데이터 처리 방식의 한계점
- 분산 처리 방식
- 통계적 분석 방법
- 머신러닝 분석 유형들
- 데이터 시각화 기법
빅데이터 관련 직무와 역할
- 관리자
- 개발자
- 데이터 분석가
데이터 분석에 활용되는 프로그래밍 언어
- Python
- 왜 데이터 분석에 Python이 적합한가?
- 데이터 조작, 처리, 정제 및 계산 방법
데이터 분석 접근법들
- 통계적 분석 방식
- 시계열 분석
- 상관관계와 회귀분석을 활용한 예측 기법
- 추론 통계학(추정 방법)
- 빅데이터 세트 내 서술적 통계치 계산(예: 평균 산출 등)
- 머신러닝 접근법
- 지도 학습과 비지도 학습의 차이
- 분류와 클러스터링 방법
- 특정 분석 기법의 예상 비용 계산법
- 데이터 필터링 기술
빅데이터 인프라 구성 요소
- 데이터 저장 방식
- 관계형 데이터베이스(SQL)
- MySQL
- Postgres
- Oracle
- 다양한 데이터베이스 유형에 대한 이해
- 계층형 데이터베이스
- 객체지향형 데이터베이스
- 문서 기반 데이터베이스
- 그래프 기반 데이터베이스
- 기타 종류의 데이터베이스들
- 관계형 데이터베이스(SQL)
빅데이터의 미래 전망
요약 및 향후 학습 방향
요건
- 기초적인 수학 지식
- 프로그래밍에 대한 기본 이해
- 데이터베이스에 대한 전반적 이해
수강 대상자
- 개발자 / 프로그래머
- IT 컨설턴트
21 시간
회원 평가 (3)
QGIS를 배우면 토목 전문가 등 다른 다양한 직업군에서도 활용할 수 있는 도구를 접할 수 있습니다.
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
코스 - QGIS for Geographic Information System
기계 번역됨
실제 응용 프로그램에서 개방형 위성 데이터를 사용하는 방법
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
코스 - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
기계 번역됨
실제 예제를 통해 프로그램이 어떻게 작동하는지 실제로 체험할 수 있었습니다. 이론적 개념과 실용적인 적용 방법 사이의 좋은 설명과 통합이 이루어졌습니다.
Ian - Archeoworks Inc.
코스 - ArcGIS Fundamentals
기계 번역됨
