빅데이터분석기사 필기 이론 학습
개념이 연결되는 이론 학습
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13개 이론빅데이터 분석기획
01
1과목빅데이터 개요 및 활용
빅데이터의 특징과 가치 판단
빅데이터의 3V와 가치 실현 과정을 통해 활용 판단 기준을 익힌다.
#빅데이터#3V#규모
이론 읽기 →021과목빅데이터 개요 및 활용
데이터 산업과 분석 조직·역할
데이터 산업의 가치사슬과 분석 조직의 역할·구조를 구분한다.
#데이터 산업#가치사슬#분석 조직
이론 읽기 →031과목빅데이터 기술 및 제도
빅데이터 플랫폼과 분석 생태계
수집부터 활용까지 이어지는 플랫폼 구조와 계층별 선택 기준을 살펴본다.
#빅데이터 플랫폼#데이터 수집#분산 처리
이론 읽기 →041과목빅데이터 기술 및 제도
인공지능과 데이터 분석의 관계
인공지능·머신러닝·딥러닝과 데이터 분석의 범위와 관계를 구분한다.
#인공지능#머신러닝#딥러닝
이론 읽기 →051과목빅데이터 기술 및 제도
개인정보·가명정보의 활용 기준
개인정보·가명정보의 차이와 안전한 활용 절차를 익힌다.
#개인정보#가명정보#익명정보
이론 읽기 →061과목분석 방안 수립
분석 로드맵과 과제 우선순위
전략 목표를 분석 과제로 전환하고 우선순위를 정하는 기준을 익힌다.
#분석 로드맵#과제 우선순위#필수 게이트
이론 읽기 →071과목분석 방안 수립
분석 문제 정의와 하향식·상향식 접근
업무 목표를 분석 질문으로 바꾸고 하향식·상향식 접근을 구분한다.
#분석 문제#업무 문제#하향식 접근
이론 읽기 →081과목분석 방안 수립
분석 방법론: KDD·CRISP-DM·SEMMA
KDD·CRISP-DM·SEMMA의 단계와 적용 차이를 비교한다.
#KDD#CRISP-DM#SEMMA
이론 읽기 →091과목분석 작업 계획
데이터 확보와 분석 작업 계획
데이터 확보 조건과 일정·책임·검수 기준을 포함한 작업 계획을 세운다.
#데이터 확보#데이터 가용성#확보 게이트
이론 읽기 →101과목데이터 수집 및 전환
데이터 원천·유형과 수집 방식
데이터 원천과 유형에 맞는 수집 방식과 설계 기준을 구분한다.
#데이터 원천#정형 데이터#반정형 데이터
이론 읽기 →111과목데이터 수집 및 전환
데이터 변환·적재 절차
ETL·ELT와 적재 방식을 비교하고 신뢰성 확보 절차를 익힌다.
#ETL#ELT#변환 규칙
이론 읽기 →121과목데이터 수집 및 전환
데이터 비식별화와 재식별 위험
가명·익명 처리의 차이와 재식별 위험 평가 기준을 익힌다.
#가명정보#익명정보#추가정보
이론 읽기 →131과목데이터 적재 및 저장
데이터 품질 검증과 저장 구조
데이터 품질 기준과 분석 목적에 맞는 저장 구조를 선택한다.
#데이터 품질#품질 차원#프로파일링
이론 읽기 →