<ADsP> 1.3 데이터 사이언스와 전략 인사이트
이 글은 데이터분석준전문가(ADsP)를 취득 후 정리하며 쓰는 글입니다. ADsP 의 공부방법 및 후기글은 하단의 일상블로그 링크를 참고해주세요. 데이터에듀사의 교재를 참고하였으며, 작성된 모든 내용과 그림은 직접 재구성하였습니다. 1. 빅데이터 분석과 전략 인사이트 * 산업별 분석 애플리케이션 - 금융 : 신용점수 산정, 사기 탐지, 고객 수익성 분석 - 제조업 : 재고 보충, 신상품 개발 - 병원 : 고객 로열티, 수익 관리 - 에너지 : 트레이딩, 수요공급예측 - 정부 : 사기 탐지, 범죄 방지 2. 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 * 데이터 사이언스의 의미와 역할 - 의미 : 데이터 사이언스란 데이터 공학, 수학, 통계학, 컴퓨터 공학, 시각화 등 해당 분야의 전문지식을 종합한 학문이다. -..
<ADsP> 1.2 데이터의 가치와 미래
이 글은 데이터분석준전문가(ADsP)를 취득 후 정리하며 쓰는 글입니다. ADsP 의 공부방법 및 후기글은 하단의 일상블로그 링크를 참고해주세요. 데이터에듀사의 교재를 참고하였으며, 작성된 모든 내용과 그림은 직접 재구성하였습니다. 1. 빅데이터의 이해 * 빅데이터 활용의 3요소 : 데이터, 기술, 인력 * 빅데이터 정의의 범주 및 효과 - 데이터 변화 : 규모(Volume), 형태(Variety), 속도(Velocity) - 기술 변화 : 데이터 처리, 저장, 분석 기술 및 아키텍쳐, 클라우드 컴퓨팅 활용 - 인재, 조직 변화 : 데이터사이언티스트, 데이터 중심 조직 * 빅데이터의 기능과 비유 - 산업혁명의 석탄, 철 : 제조업을 포함하여 서비스 분야의 생산성까지 끌어올림. - 21세기의 원유 : 산업..
