전체 글 (15) 썸네일형 리스트형 데이터 분석 기획 능력 데이터 분석 기획 능력 - 도메인 이슈 도출하기 --> 분석과제 AS/IS 및 개선방향 작성 업무에 대한 문제점을 정의하고 빅데이터 분석을 통한 개선 방향 도출 문제점 및 이에 대한 개선 목표가 포함된 빅데이터 요건 정의서 수립 - 분석목표 수립하기 --> 분석목표정의서 확정 빅데이터 분석을 통해 얻고자 하는 목표를 정의한 분석목표 정의서 수립 - 프로젝트 계획하기 --> 프로젝트 계획설계 빅데이터 분석을 위한 예산, 소요기간 현재의 IT 환경 등을 고려하여 WBS(Work Break Structure) 설계 - 보유 데이터 자산 확인하기 --> 내,외부 데이터 활용 수준 분석 및 컴플라이언스 점검 분석목표와 프로젝트 계획에 따른 사전 데이터 점검 데이터 품질, 분량, 수집경로 및 데이터 유형 점검 평대 성게국수 안녕하세요~ 8월 언젠가에 다녀온 평대 성게국수입니다. 이번에 친구 둘과 같이 우도 가는길에 들려보았습니다~ 성게를 싫어하는 사람들도 충분히 먹을 수 있는 맛입니다. 다만 부침개는 생각보다 가성비 안좋다고 생각이 들었습니다!!... 좋은 여행되세요 개인평점 3.5/5 맛있으나 부침개 가성비가 약간... 가장 맛있는건 뿔 소라 비빔국수! SQLD 공부 2일차 3. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점 데이터 모델링이 중요한 이유는 파급효과(Leverage), 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현(Conciseness), 데이터 품질(Data Quality)로 정리할 수 있다. 가. 파급효과 (Leverage) 시스템 구축이 완성되어 가는 대규모의 데이터 이행을 성공적으로 수행하기 위한 많은 단위 테스트들이 수행되고 이러한 과정들이 반복된다. 각 단위 테스트들이 성공적으로 수행되고 완료되면 이를 전체를 묶어서 병행테스트, 통합테스틀르 수행하게된다.ㄴ삥 만약, 이러한 시점에 데이터 모델의 변경이 불가피한 상황이 발생한다고 가정해 보면, 이를 위해서 데이터 구조의 변경에 따른 표준 영향 분석, 응용 변경 영향 분석 등 많은 영향 분석이 일어난다. 그 이후에 해당 분야의.. SQLD 공부 1일차 1. 데이터 모델의 이해 가. 모델링의 정의 인류가 가장 보편적인 특징이면서 욕구 중의 하나는 의사소통을 하면서 항상 그에 대한 기록을 남기는 것이다. 어떤 현상에 대해 기록하고 남겨 자신 스스로 또는 다른 사람에게 적절한 의미를 주기 위해 고대부터 기록의 문화는 발전해 왔다고 할 수 있다. 모델이라고 하는 것은 모형, 축소형의 의미로서 사람이 살아가면서 나타날 수 있는 다양한 현상에 대해서 일정한 표기법에 의해 표현해 놓은 모형이라고 할 수 있다. 사람이 살아가면서 나타날 수 있는 다양한 현상은 사람, 사물 개념 등에 의해 발생된다고 할 수 있으며 모델링은 이것을 표기법에 의해 규칙을 가지고 표기하는 것 자체를 의미한다. 즉 모델을 만들어가는 일 자체를 모델링으로 정의 할 수 있다. 1) 모델링에 대한.. 공공 빅데이터 청년 인턴십 확대모집 최종합격 , 면접 후기 안녕하세요 ~ 이전 게시글에서 공공 빅데이터 인턴십 추가 모집에서 충청권 면접을 본 후기를 알려 드리겠습니다. 충청권 면접이였기에 대전에서 면접을 진행하였습니다. 장소는 KT 대전 인재개발원 2층 이였습니다. 메일로는 3층이라고 적혀 있었지만, 도착하여 보니 2층으로 장소가 변경되어 있었습니다. 1층에서 발열 체크와 출석체크(?)를 하고 2층 대기실에서 대기 후 시간에 맞춰서 면접장에 들어 갔습니다. 5명이 한 조로 30분씩 진행 하였는데, 사람이 많아서 면접 장소가 A,B로 나뉘어서 봤습니다. 저희 조는 총 4명이서 약 28분 정도 면접을 진행하였습니다. 저희 앞 조 같은 경우에는 약 20분도 안되어서 나왔지만 저희는 거의 30분 꽉 채워서 나왔습니다. 참고로 복장은 90% 이상이 세미 정장이나 정장을.. 4차 산업 혁명이란? "디지털, 물리적, 생물학적 영역의 경계가 없어지면서 기술이 융합 되는 인류가 한번도 경험하지 못한 새로운 세계 " - 2016 다보스 경제 포럼 - - 기술의 발전이 각 시대의 패러다임 전환을 이끌며 사회 혁신을 주도 1차 기계화 ( 증기기관 ) --> 1차 산업혁명, 18세기 후반 증기의 동력화 -- 생산 방식 : 생산 기계화 -- 생산 통제 : 사람 2차 산업화 ( 전기 ) --> 2차 산업혁명, 20세기 초반 전력 노동의 분업화 -- 생산방식 : 대량생산 -- 생산통제 : 사람 3차 정보화 ( 컴퓨터 & 자동화 ) --> 3차 산업혁명, 1970년대 이후 전자기기, ICT 혁명 -- 생산방식 : 부분 자동화 -- 생산통제 : 사람 4차 지능화 ( 지능정보기술 ) --> 4차 산업혁명, 2020년 .. EDA (Exploratory Data Analysis) 1. EDA란? 1) 정의 수집한 데이터가 들어왔을 때, 이를 다양한 각도에서 관찰하고 이해하는 과정, 한마디로 데이터를 분석하기 전에 그래프나 통계적인 방법으로 자료를 직관적으로 바라보는 과정이다. 2) 필요한 이유 첫째, 데이터의 분포 및 값을 검토함으로써 데이터가 표현하는 현상을 더 잘이해하고, 데이터에 대한 잠재정인 문제를 발견할 수 있다. 이를 통해, 본격적인 분석에 들어가기 앞서 수집의사를 결정할 수 있다. 둘째, 다양한 각도에서 살펴보는 과정을 통해 문제 정의 단계에서 미처 발생하지 못했을 다양한 패턴을 발견하고, 이를 바탕으로 기존의 가설을 수정하거나 새로운 가설을 세울 수 있다. 3) 과정 기본적인 출발점은 문제 정의 단계에서 세웠던 연구 질문과 가설을 바탕으로 분석 계획을 세우는 것이다.. 공공 빅데이터 인턴십 2020 서류 합격!! 대전으로 갑니다. 합격 하던지 떨어지던지 후기 글 올리겠습니다! 이번에 붙으신 분들 화이팅!! 이전 1 2 다음
