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    ADsP 시험준비 3과목 데이터분석(1)

    ADsP 시험준비 3과목 데이터분석(1)

    01. R 기초 1. R 언어와 문법 *주석 : # 이후에 작성 1) R의 데이터 구조 ) (출처 R in Action(23p)) 2) 벡터 벡터 데이터구조는 하나의 스칼라 값, 혹은 하나 이상의 스칼라 원소를 갖는 자료구조이다. 벡터는 자바에서 사용하는 일차원 배열과 느낌이 비슷하다. 그 이유는 동일한 데이터 형태를 가진 원소들의 집합이기 때문이다. 벡터 생성하는 법 : c() 벡터의 원소 유형 숫자형 벡터 문자형 벡터 논리 연산자 벡터 사례 x = c(1,2,3,4) y = c(“사과”,”망고”) z = c(TRUE, FALSE) 여기서 알아 두어야하는 것은, TRUE를 숫자로 사용하면 1, FALSE는 0이 된다는 것이다. 그리고 논리값은 항상 모두 대문자로 사용해야한다. 서로 다른 유형의 데이터를..

    ADsP 시험준비 2과목 데이터 분석 기획(2)

    ADsP 시험준비 2과목 데이터 분석 기획(2)

    01. 분석 마스터플랜 수립 분석 마스터플랜은 분석 대상이 되는 과제를 도출하고, 우선순위를 계산하여 세부 이행 계획을 수립하는 로드맵을 작성하는 것을 의미한다. 또한 분석 로드맵상의 과제가 잘 수행되기 위하여 분석 거버넌스의 체계를 수립하는 것을 의미한다. 1. 분석 마스터플랜 수립 프레임 워크 중 장기적인 관점의 마스터플랜을 수립하기 위해서 분석과제를 대상으로 전략적 중요도, 비즈니스의 성과 및 ROI(투자 회수율), 분석과제의 난이도 등의 다양한 기준을 고려해 우선순위를 선정해야한다. 그 외에 분석 데이터를 내부 데이터를 사용할지 혹은 외부 데이터를 사용할지, 분석 기술은 어느 기술 요소까지 적용할 것인지 등 분석의 적용 범위 및 방식에 대하여도 종합적으로 고려해 로드맵을 수립해야한다. (마스터플랜..

    ADsP 시험준비 2과목 데이터 분석 기획(1)

    ADsP 시험준비 2과목 데이터 분석 기획(1)

    01. 분석 기획 방향성 도출 1. 분석 기획의 특징 분석 기획은 실제 분석을 수행하기 전에 분석을 수행할 과제의 정의 및 원하는 결과를 얻을 수 있도록 이를 적절히 관리할 수 있는 관리방안을 계획하는 작업이다. 어떠한 목표(What)을 달성하기위해 어떠한 방법(How)을 수행할 지 일련의 계획을 수립하는 과정이다. 분석을 기획하기 위해서는 해당 문제 영역에 대한 ‘전문성 역량’ 및 통계학적 지식을 활용한 ‘분석 역량’ 그리고 분석의 도구인 ‘프로그래밍 분석 역량’에 대해 균형 잡힌 시각을 가지고 방향성 및 계획을 수립해야 할 것이다.(비즈니스 분석 능력 + 통계학 지식 + 데이터 프로그래밍 능력 = 데이터 사이언스) 1) 분석 주제 유형 분석의 대상과 분석의 방법을 아는지에 따라서, 4가지의 유형으로 ..

    ADsP 시험준비 1과목 데이터의 이해(3)

    ADsP 시험준비 1과목 데이터의 이해(3)

    01. 빅 데이터 분석과 전략 인사이트 1. 왜 싸이월드는 페이스북이 되지 못하였는가? 구글이나 페이스북 같은 성공적인 인터넷 기업은 대부분 데이터분석과 함께 시작되며 그 결과가 의사결정에 결정적인 정보를 제공한다. 반면 싸이월드는 직관에 의거하여 의사결정을 수행하였다. 즉 데이터 분석을 활용하여 전략적 통찰을 얻고, 효과적인 의사결정을 수행하지 않았기 때문이다. 2. 빅 데이터 분석, “Big”이 핵심이 아니다. 데이터가 많다고 해서 항상 더 많은 가치를 창출하는 것은 아니다. 다만 데이터는 음성, 텍스트, 영상 등으로 다양하게 발전하고 있다. 이렇게 새롭고 다양한 유형의 데이터를 효율적으로 활용하면 더 많은 핵심 가치를 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 즉 빅 데이터의 핵심은 양이 아니라 유형의 다양성..

    ADsP 시험준비 1과목 데이터의 이해(2)

    ADsP 시험준비 1과목 데이터의 이해(2)

    01 빅데이터의 이해 1. 빅 데이터의 정의 빅데이터는 소프트웨어로 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터이다. 빅 데이터는 3V의 정의를 가진다. Volume (데이터의 크기) : 생성되는 데이터가 매우 많음 Variety (데이터의 다양성) : 데이터의 종류가 비정형 데이터처럼 다양해짐. Velocity (데이터의 속도) : 데이터를 업데이트하거나 분석이 빠르게 됨. 2. 출현 배경 (산업계) 고객의 데이터를 축적해 숨어있는 가치를 발굴해 새로운 성장 동력원으로 만들어 냄 (학계) 거대 데이터 활용 과학이 확산됨(인간 게놈 프로젝트) (관련 기술의 발전) 인터넷 보급, 모바일 혁명, 클라우드 컴퓨팅의 발전 (*데이터의 규모) 1테라 바이트 = 1024 기가 바이트 1페타 바이트 ..

    ADsP 시험준비 1과목 데이터의 이해(1)

    ADsP 시험준비 1과목 데이터의 이해(1)

    요약에 앞서 포스팅을 진짜 오랜만에 하는 것 같습니다. 최근 코로나 바이러스 때문에 집에 못가고 계속 OBC 생활을하며 지내느라 포스팅이 늦어졌습니다.. 언제까지 갖혀있을지 모르겠지만.. 빨리 상황이 좋아지길 기대합니다. 지금도 여전히 정보통신학교에 갖혀있지만, 자격증 시험 준비를 하며 요약정리를 할 겸 글을 쓰게 되었습니다. 저 처럼 ADsP자격증을 준비하는 분들이 이 글을 보고 조금이나마 도움을 받기를 기대합니다. 참고로 책은 아래 두 권을 활용하여 공부하는 중입니다. 위 책은 개념을 정리하고 문제를 풀 용도로 구매하였습니다. (아직 풀어보지는 못하였지만, 굉장히 유익하다는 평이 많습니다.) 개념을 정리할 개념서로 위 책을 구매하였습니다. 01. 데이터와 정보 1. 데이터의 정의 데이터는 객관적인 사..