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분석 과제 우선순위 평가기준과 우선순위 선정 방법 - 빅데이터 분석

목차 빅데이터 분석 과제 우선순위 평가 기준 평가관점 평가요소 시급성 전략적 중요도 목표가치 난이도 데이터 획득 비용 데이터 가공 비용 데이터 저장 비용 분석 적용 비용 분석 수준 분석 ROI 요소 roi 요소 특징 내용 투자비용 요소 데이터 크기 데이터 규모와 양 데이터 형태 데이터 종류와 유형 데이터 속도 데이터 생성과 처리 속도 비즈니스 효과 가치 분석 결과 활용 및 비즈니스 실행을 통한 획득 가치 우선순위 선정 방법 난이도와 시급성을 기준으로 분석 과제 유형을 분류한다. 우선순위 기준을 시급성에 둘 경우 순서 : 3 > 4 > 1 > 2 우선순위 기준을 난이도에 둘 경우 순서 : 3 > 1 > 4 > 2 관련 글 아래의 빅데이터 분석기사 카테고리에서, 빅데이터에 관한 글 또는 분석기사 준비를 위한..

데이터 분석이란 무엇인가? 데이터 분석의 단계와 절차 정리

목차 데이터 분석이란 데이터 분석은 의미 있는 통찰력과 지식을 추출하기 위해 데이터를 검사, 정리, 변환 및 모델링하는 과정입니다. 이 과정은 정보에 입각한 결정을 내리고 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 데 중요한 단계입니다. 빅 데이터의 증가와 데이터 소스의 가용성이 증가함에 따라 데이터 분석은 모든 규모와 산업의 조직에 필수적인 도구가 되었습니다. 데이터 분석의 단계 데이터 수집: 데이터 분석의 첫 번째 단계는 분석할 데이터를 수집하는 것입니다. 이는 데이터베이스, 스프레드시트 및 엔터프라이즈 애플리케이션과 같은 내부 소스 또는 소셜 미디어, 클라우드 서비스 및 공용 데이터 세트와 같은 외부 소스에서 수행할 수 있습니다. 데이터 정리: 데이터가 수집되면 다음 단계는 데이터를 정리하고 전처리하는 것입니..

개인정보 비식별화 조치 가이드라인의 5가지 방법 - 빅데이터 분석

목차 개인정보 비식별화란 오늘날의 디지털 시대에 개인 정보는 가장 귀중한 상품 중 하나입니다. 개인 정보를 기밀로 안전하게 유지하는 것이 중요하며, 특히 의료 기록, 금융 세부 정보 및 사회 보장 번호와 같은 민감한 정보의 경우 더욱 그렇습니다. 비식별화는 개인의 개인 정보를 위험에 빠뜨리지 않고 연구 또는 기타 목적으로 사용할 수 있도록 데이터베이스 또는 문서에서 개인 정보를 제거하는 과정입니다. 개인정보 비식별화 조치 가명처리 가명처리는 이름, 주소, 주민등록번호 등의 식별자를 가명 또는 가짜 이름으로 대체하여 개인 정보를 비식별화하는 방법입니다. 이렇게 하면 개인의 신원과 처리 중인 정보가 분리되어 개인의 사생활을 보호하는 데 도움이 됩니다. 그러나 가명이 다른 정보와 결합되어 잠재적으로 개인을 재..

개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보보호법 요약 - 개인정보의 법과 제도

목차 개인정보보호법 개인정보보호법(PIPA)은 개인정보의 수집, 이용 및 보관을 규제하는 대한민국의 법률입니다. 개인의 개인 정보를 보호하고 조직에서 개인 정보를 책임감 있게 처리하도록 설계되었습니다. PIPA는 민간 기업, 정부 기관 및 비영리 조직을 포함하여 개인 정보를 수집, 사용 또는 저장하는 모든 조직에 적용됩니다. PIPA에 따라 조직은 개인 정보를 수집하기 전에 개인의 동의를 받아야 하며, 개인 정보에 대한 접근, 정정 또는 삭제 권리를 포함하여 법률에 따른 권리를 개인에게 알려야 합니다. PIPA는 또한 개인 정보의 무단 액세스, 사용 또는 공개를 방지하기 위해 조직이 보안 조치를 구현해야 할 필요성을 포함하여 개인 정보의 저장 및 보호에 대한 엄격한 요구 사항을 설정합니다. 또한 조직은 ..

개인정보보호 가이드라인과 빅데이터에서의 개인정보란 무엇인가?

목차 개인정보의 정의 개인정보란 성명, 주소, 전화번호, 이메일 주소, 주민등록번호 등 개인을 식별할 수 있는 정보를 말합니다. 개인 정보를 구성하는 항목을 결정하는 기준은 정보가 수집, 사용 또는 공개되는 상황 및 목적에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로 개인 정보는 단독으로 또는 쉽게 사용할 수 있거나 미래에 사용할 수 있는 다른 정보와 결합하여 개인의 신원을 식별하거나 추적하는 데 사용할 수 있는 모든 정보로 간주됩니다. 개인정보의 보호 개인정보의 보호조치 한국은 개인정보 보호를 위해 여러 가지 조치를 취하고 있습니다. 주요 조치 중 일부는 다음과 같습니다. 개인정보보호법(PIPA): 2011년에 처음 제정되고 2013년과 2016년에 개정된 이 법은 한국에서 개인정보 보호를 위한 법적 틀을 제..

9. 빅데이터와 인공지능 - 빅데이터 분석기사 정리

목차 인공지능 인공지능의 정의 인공 지능(AI)은 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 지능형 기계의 생성을 다루는 컴퓨터 과학 분야입니다. 여기에는 머신 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 같은 기술이 포함되어 있어 머신이 데이터를 이해하고 추론하고 학습하며 의사 결정을 내릴 수 있습니다. AI 시스템은 간단한 규칙 기반 작업에서 인간과 같은 지능이 필요한 보다 복잡한 작업에 이르기까지 광범위한 작업을 수행하도록 훈련될 수 있습니다. 인공지능과 기계학습 및 딥러닝의 관계 인공 지능(AI)은 지능형 기계의 개발을 다루는 광범위한 컴퓨터 과학 분야이며 기계 학습(ML)은 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 알고리즘 및 통계 모델 개발에 중점을 둔 AI의 하위 집합입니다. 딥 러닝(..

8. 빅데이터 처리기술 - 빅데이터 분석기사 정리

목차 빅데이터 처리과정 생성 빅 데이터는 소셜 미디어, IoT 장치, 트랜잭션 시스템 등과 같은 다양한 소스에서 생성됩니다. 수집 데이터가 생성되면 추가 처리를 위해 데이터를 수집하고 중앙 위치로 전송해야 합니다. 저장 데이터가 수집된 후 추가 처리를 위해 중앙 위치에 저장해야 합니다. 이는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 NoSQL 데이터베이스와 같은 다양한 스토리지 솔루션을 사용하여 수행할 수 있습니다. 처리 데이터가 저장되면 분석에 사용할 수 있도록 정리, 변환 및 정규화해야 합니다. 분석 데이터가 처리된 후 기술 통계, 데이터 시각화, 기계 학습과 같은 다양한 도구와 기술을 사용하여 분석할 수 있습니다. 시각화 빅데이터 처리 기술의 마지막 단계는 데이터 시각화로, 데이터에서 얻은 통찰력과 결..

7. 빅데이터 플랫폼 - 빅데이터 분석기사 정리

목차 빅데이터 플랫폼이란 빅 데이터 플랫폼은 대량의 데이터를 저장, 처리 및 분석하는 데 사용되는 일련의 기술 및 도구입니다. 이러한 플랫폼은 빅 데이터의 양, 다양성 및 속도를 처리하도록 설계되었으며 빅 데이터 분석 및 기계 학습 애플리케이션의 사용을 지원할 수 있습니다. 빅데이터 플랫폼의 구성요소 분산 파일 시스템 HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템) 및 GlusterFS와 같은 이러한 시스템을 사용하면 많은 양의 데이터를 저장하고 여러 노드에 분산할 수 있습니다. 데이터 처리 프레임워크 Hadoop MapReduce, Spark 및 Storm과 같은 이러한 프레임워크를 사용하면 노드 클러스터에서 데이터를 병렬로 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스 MongoDB, Cassandra 및 H..

국시원 직종별 시험정보 정리 - 2023 한국보건의료국가시험원 시험

이 글에는 국시원의 직종별 시험정보가 정리되어 있습니다. 아래의 목차를 클릭하여, 해당 직종의 시험 과목과 시간표를 표로 볼 수 있게 정리해 두었습니다. 잘 준비하셔서, 꼭 원하는 직종의 시험에 합격하시길 바랍니다. 목차 직종별 국시원 시험정보 아래의 국시원 직종별 바로가기를 사용하여 각 자격의 시험일정, 응시자격, 유의사항, 접수안내사항 등을 확인할 수 있습니다. 국시원 전체 직종 의사 의사실기 치과의사 치과의사실기 한의사 간호사 조산사 의사 예비시험 치과의사 예비시험 약사 약사예비시험 한약사 한약조제자격 임상병리사 방사선사 물리치료사 작업치료사 치과기공사 치과위생사 보건의료정보관리사 안경사 영양사 위생사 응급구조사 의지·보조기 기사 언어재활사 언어재활사 특례 보건교육사 요양보호사 간호조무사 장애인재활..

자격증 2023.01.31

6. 빅데이터 조직 및 인력 - 빅데이터 분석기사 정리

목차 빅데이터 조직의 필요성 빅 데이터 조직에 대한 필요성은 오늘날의 디지털 세계에서 생성 및 수집되는 데이터의 양이 증가함에 따라 발생합니다. 소셜 미디어, IoT 장치 및 기타 디지털 기술의 등장으로 조직은 이제 방대한 양의 데이터를 수집하고 저장할 수 있습니다. 이 데이터를 사용하여 귀중한 통찰력을 얻고 의사 결정을 개선하며 비즈니스 성장을 촉진할 수 있습니다. 하지만 기존의 데이터 처리 및 저장 방식으로는 이렇게 많은 양의 데이터를 처리할 수 없기 때문에 특화된 빅데이터 기술과 솔루션이 필요합니다. 전반적으로 빅 데이터 조직은 조직이 빅 데이터의 힘을 활용하고 실행 가능한 통찰력으로 전환할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 이는 운영 효율성 향상, 더 나은 의사 결정 및 시장에서의 경쟁 ..