기획은 검정색이다.

빅데이터 분야의 자격증은 데이터 분석, 데이터 엔지니어링, 머신러닝 등의 다양한 직무와 관련된 인증을 제공합니다. 1. 데이터 분석 전문가 (ADP, Analytics Data Professional)주관: 한국데이터산업진흥원(K-DATA)내용: 데이터 분석 전문가(ADP)는 데이터 분석에 대한 이론 및 실무 능력을 평가하는 국가 공인 자격증입니다. |데이터 수집, 처리, 분석, 시각화 등을 포함한 전 과정에 대한 능력을 평가합니다.시험과목:필기: 데이터 이해 및 분석, 데이터 처리 및 분석 기법, 데이터 분석 결과의 해석 및 활용실기: 데이터 분석 프로젝트 수행 필기시험1교시: 데이터 이해 및 분석 기획데이터 개념과 특성, 분석 기본 이론, 분석 프로세스, 거버넌스 및 품질 관리객관식(다지선다형), 주..

빅데이터 분석은 전통적인 통계적 분석 기법과 컴퓨팅적 분석을 결합하여 방대한 데이터 세트를 효과적으로 처리하고분석하는 방법입니다. 전통적인 통계적 분석에서는 전체 데이터 세트를 모집단으로 보고,이 중에서 표본을 추출하여 분석하는 방식이 일반적입니다. 이러한 방식은 일괄 처리(batch processing) 시나리오에서 주로 사용되며,일정한 기간 동안 데이터를 모은 후 분석하는 것이 특징입니다.하지만 빅데이터 환경에서는 데이터의 양이 매우 크고, 생성 속도 또한 빠르기 때문에 전통적인 일괄 처리 방식으로는적시에 분석 결과를 도출하기 어렵습니다.이에 따라 스트리밍 데이터 처리가 중요한 역할을 하게 됩니다.스트리밍 데이터 처리는 데이터가 실시간으로 생성되고, 이 데이터가 시간 순서대로 정렬되는 경우에 적합한처..

R을 이용한 데이터 분석을 처음 시작하는 초보자들이 자주 범하는 실수와 그 해결 방법을 정리했습니다.1. 데이터를 제대로 불러오지 못함문제: 데이터를 불러올 때 파일 경로를 잘못 지정하거나, 데이터 파일의 형식을 제대로 지정하지 않아 오류가 발생합니다.해결 방법:파일 경로를 확인할 때, R의 작업 디렉터리(getwd())를 확인하고, 파일 경로를 상대 경로 또는 절대 경로로 지정합니다.데이터를 불러올 때, 파일 형식에 맞는 함수를 사용합니다.# CSV 파일 불러오기 data read.csv("data.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) # Excel 파일 불러오기 (readxl 패키지 필요) library(readxl) data read_excel("d..

빅데이터 분석 기술은 방대한 양의 데이터를 수집, 처리, 분석하여 유용한 정보를 추출하는 데 사용되는 방법과 도구를 의미합니다. 빅데이터 분석 기술은 다양한 산업에서 중요한 역할을 하며, 주로 데이터 마이닝, 기계 학습, 통계 분석, 데이터 시각화 등의 기술을 포함합니다.   데이터 수집 기술웹 스크래핑웹에서 데이터를 자동으로 수집하는 기술 (BeautifulSoup, Scrapy 등) 센서 데이터IoT 기기 등을 통해 실시간으로 데이터를 수집 로그 데이터 분석시스템 로그 파일에서 데이터를 추출하여 분석데이터 저장 및 관리 기술Hadoop분산 저장 및 처리 프레임워크, HDFS와 MapReduce로 구성 NoSQL 데이터베이스비관계형 데이터베이스로 대규모 데이터를 처리 (MongoDB, Cassandra..

정형 데이터와 비정형 데이터는 데이터의 구조와 형식에 따라 구분됩니다. 정형 데이터 (Structured Data)정의: 정형 데이터는 고정된 필드에 따라 구조화된 형태로 저장된 데이터를 말합니다. 이 데이터는 일반적으로 테이블 형식(행과 열)으로 구성되며, 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 쉽게 저장, 검색, 분석할 수 있습니다.예시:관계형 데이터베이스: SQL 데이터베이스의 테이블스프레드시트: Excel의 표 형식 데이터기타: 고객 정보(이름, 주소, 전화번호 등), 금융 거래 기록, 재고 관리 데이터비정형 데이터 (Unstructured Data)정의: 비정형 데이터는 특정한 구조나 형식 없이 저장된 데이터를 의미합니다. 이 데이터는 정형 데이터처럼 고정된 필드나 스키마에 맞춰져 있지 않으며,..

로그수집기 (Log Collector):정의: 로그수집기는 시스템, 애플리케이션, 네트워크 장비 등에서 생성되는 로그 데이터를 자동으로 수집하고 중앙화된 장소에 저장하는 도구나 소프트웨어를 의미합니다. 이 데이터는 시스템 성능 모니터링, 보안 분석, 문제 해결 등을 위해 사용됩니다.용도: 로그 데이터를 분석하여 시스템의 이상 탐지, 보안 위협 식별, 성능 개선 등 다양한 목적으로 활용됩니다.크롤링 (Crawling):정의: 크롤링은 웹페이지를 자동으로 탐색하고, 해당 페이지의 콘텐츠를 수집하는 프로세스입니다. 웹 크롤러(또는 스파이더)가 지정된 웹사이트를 순차적으로 방문하며 콘텐츠를 저장하고 인덱싱합니다.용도: 주로 검색 엔진이 웹사이트의 콘텐츠를 인덱싱하기 위해 사용하며, 데이터 수집 및 분석, 가격 ..