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[글로벌 비즈니스 애널리틱스] 비즈니스 애널리틱스의 역사와 정의, 관련 용어 설명2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스의 역사 비즈니스 애널리틱스는 20세기 후반부터 본격적으로 발전하기 시작했다. 1960년대와 70년대에는 데이터 처리 기술의 발전이 주로 통계적 분석과 의사결정 지원 시스템(DSS)에 중점을 두고 있었다. 1990년대에는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과 데이터 마이닝 기법이 등장하면서 보다 복잡한 데이터 분석이 가능해졌다. 2000년대 들어서는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 인해 데이터 수집과 저장, 분석이 용이해지면서 비즈니스 애널리틱스가 더욱 발전하였다. 2. 비즈니스 애널리틱스의 정의 비즈니...2025.01.26
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비즈니스 애널리틱스와 관련 기술의 정의 및 역사2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 데이터를 분석하여 통찰력을 도출하고 이를 기반으로 전략을 수립하는 과정입니다. 비즈니스 애널리틱스는 20세기 중반 컴퓨터 기술의 발전과 함께 시작되었으며, 통계 기법, 데이터 마이닝, 예측 모델링, 인공지능 등을 활용하여 비즈니스 성과를 개선하는 것을 목표로 합니다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 다양한 형태의 데이터를 분석하고 의미 있는 정보를 추출하는 학문적 분야입니다. 통계학, 수학, 컴퓨터 과학 등을 기반으로 하며, 데이터 처리, 분석, 예측 ...2025.01.26
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데이터과학개론 - 범주형 데이터 및 수치형 데이터의 특징과 빅데이터 시대의 데이터 주도권2025.01.251. 범주형 데이터 및 수치형 데이터의 특징 및 종류 데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있다. 정형 데이터의 종류에는 범주형 데이터와 수치형 데이터가 있다. 범주형 데이터는 명목형 데이터와 순서형 데이터로 구분되며, 수치형 데이터는 이산형 데이터와 연속형 데이터로 구분된다. 각 데이터 유형의 특징과 사례를 자세히 설명하였다. 2. 빅데이터 시대의 데이터 주도권 데이터 주도권이란 데이터를 이해하고 활용하는 사람이 데이터를 어떻게 바라보고 분석하고 해석하고 활용하는지에 대한 책임을 의미한다. 빅데이터 시대에 데이터...2025.01.25
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글로벌비즈니스애널리틱스1공통 비즈니스 애널리틱스란 데이터 과학 데이터 애널리틱스 데이터 분석 인공지능 머신러닝 딥러닝이 무엇인지 설명하시오2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스(Business Analytics)는 데이터를 기반으로 비즈니스 의사 결정을 지원하는 과정입니다. 기업의 경영활동의 효율성을 제고하기 위해 지원되는 비즈니스 도구로서, 과거 뿐만 아니라 현재 실시간으로 발생하는 데이터에 대하여 연속적이고 반복적인 분석을 통해 미래를 예측하는 통찰력을 제공하는데 활용 됩니다. 주로 데이터를 수집하고 분석하여 중요한 통찰력을 도출하고, 이를 통해 비즈니스 성과를 향상시키는 데 중점을 둡니다. 2. 데이터 과학 데이터 과학(data science)이란, 데이터...2025.01.26
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빅데이터의 이해와 활용2025.01.251. 데이터 과학자 데이터 과학자는 데이터 과학과 관련된 분야를 전공하고 관련된 업무에 종사하는 사람을 의미한다. 즉, 현장에 존재하고 있는 대량의 데이터를 수집하고 분석에 적합한 형태로 가공하며 데이터가 의미하는 것을 이야기에 담아서 다른 사람에게 효과적으로 전달하는 역할을 수행한다. 데이터 과학이란 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 학문을 의미한다. 2. 빅데이터 확산 배경 빅데이터의 확산 배경으로는 데이터가 실제로 증가한 것이다. 컴퓨터나 인터넷 보급이 많아지게 되고 모바일 기기나 스마트폰의 이용률이 많아지며 정보가 범람...2025.01.25
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데이터 과학자2025.01.201. 데이터 과학 데이터 과학은 통계학과 컴퓨터 과학의 융합 이후 응용 분야인 의학, 공학, 유전학, 경영, 금융 등 각 분야의 지식과 연결되어, 새로운 지식을 창출하는 새로운 융합학문이다. 데이터 과학자는 주로 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스 의사결정을 내리는 역할을 한다. 2. 빅데이터 빅데이터는 크게 '구조화 데이터' 및 '비구조화 데이터' 2종으로 분류할 수 있다. 구조화 데이터는 컴퓨터가 쉽게 자동으로 분류, 판독, 조직화할 수 있는 범주로 체계화되어 있는 데이터이며, 비구조화 데이터는 기업이 데이터과학자가 처리하도록 ...2025.01.20
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데이터과학과 지원 맞춤형 세특 기재 예시2025.01.051. 진로활동 특기사항 진로 지도의 날 행사에 참여하여 과학 박물관에서 자동차의 발전 과정을 확인하고 과학 공식의 실제 적용을 경험하였으며, AI 관련 학과를 체험하면서 로봇공학과 AI 분야에 대한 관심과 이해가 높아졌음을 발표함. 또한 진로 관련 뉴스와 독서 활동을 통해 인공지능과 기술 발전에 대한 인식 전환의 필요성을 깨달았고, 진로 탐색 활동으로 공학 분야의 다양한 학과와 직업군을 탐색하여 적합한 진로를 설계하고자 노력함. 2. 자율활동 특기사항 교내 축제 합창 준비, TED 발표, 학급 카페 운영 등 다양한 자율활동에 적극적...2025.01.05
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빅데이터의 정의, 등장 배경 및 활용 사례2025.01.181. 빅데이터의 정의 빅데이터는 일반적인 데이터 관리 도구로 처리하기 어려운 대규모의 데이터 세트를 의미한다. 빅데이터의 특징은 흔히 '3V'로 설명되는데, 이는 Volume(규모), Velocity(속도), Variety(다양성)를 말한다. 최근에는 Veracity(정확성)와 Value(가치)가 추가되어 '5V'로 확장되기도 한다. 2. 빅데이터의 등장 배경 빅데이터의 등장 배경은 기술 발전, 소셜 미디어와 모바일 기기의 보급, 사물인터넷(IoT) 기술의 발전 등이다. 컴퓨터 기술과 인터넷의 발전으로 대량의 데이터를 생성하고 저장...2025.01.18
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AI EXPO KOREA 2024 국제인공지능대전 참관 보고서2025.01.201. AI 기술 동향 및 전망 현재 AI 기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 혁신을 이루고 있다. 자율주행차, 스마트 시티, 헬스케어, 금융, 제조업 등 여러 산업에서 AI 기술이 활발히 적용되고 있으며, 데이터 분석, 예측 모델링, 자동화 등으로 업무 효율성을 극대화하고 있다. 향후 AI 기술은 더욱 정교해지고, 인간의 의사결정을 지원하며, 복잡한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것으로 전망된다. 2. VidiGo VidiGo는 클라우드 기반 AI 영상 및 ...2025.01.20
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데이터과학과 지원 맞춤형 세특 기재 예시2025.01.101. 세계 지리 매사 적극적인 태도와 과목에 대한 높은 이해도를 바탕으로 수업에 참여함. 자신의 관심사와 교과 내용이 결합한 도서를 직접 찾아 읽는 모습을 통해 학습에 대한 높은 열의를 관찰함. 아랍 에미리트의 기후와 지형적 특징을 활용해 로고를 제작함. 국기의 색, 상징물, 영토의 형태 등을 두루 조합하여 로고를 제작하는 모습에서 과제에 대한 열의와 문제해결 능력을 관찰함. 또한 해당 국가에 대한 꼼꼼한 조사 결과물을 통해 뛰어난 정보 처리능력을 확인함. 2. 물리학 학업 성취도가 매우 높으며 수업 내용의 맥락을 이해하는 능력도 ...2025.01.10
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