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당신의 하루가 별보다 빛나길

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  • [유데미 러닝크루 ] 1기 리더 Tableau - 데이터 분석가 교육 [유데미 러닝크루] 1기 리더로 멋지게 활동해주셔서 감사드립니다 ! 안녕하세요. Rudolpia님,유데미 러닝크루 운영진 입니다 :)  즐거운 설 명절 연휴 보내셨나요? 벌써 오늘이 유데미 러닝크루의 공식 활동 일정의 마지막 날이네요 !  지난 3개월 동안 유데미 러닝크루 첫 번째 리더로 열심히 활동해주심에 감사드립니다. 감사한 마음을 담아 유데미 러닝크루 1기 활동 수료증을 수여드립니다  앞으로도 저희 유데미에 많은 관심 부탁드리며, 유데미 강의들과 함께 하시는 모든 일 다 잘 되시길 응원하겠습니다 !  감사합니다. 유데미 러닝크루 운영진 드림 공감수 1 댓글수 0 2025. 2. 9.
  • 프로젝트 매니저 : 상점 활성화 시키기. 기한 1주일,  현재 운영하고 있는 매장 두곳을 활성화 시키기. 광고비용 : 광고주를 설득할 수 있는 비용 측정하기. 처음 맡은 프로젝트. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 2.
  • 유데미 작심삼십일 챌린지 태블로 데이터 파일 입니다.  (2차)  Better 챌린지 - 10/24 ~ 11/2  #N일차  강의 : Tableau 인증 데이터 분석가 교육 수강 분량 : 59시간 배운점 / 한 줄 메모 :  이동평균선 의 대한 중요성 * 학습 인증 이미지 1장 이상 첨부 Sub-Grouping 색깔 입히기. 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 25.
  • 유데미 작심삼십일 챌린지 (2차)  Better 챌린지 - 10/24 ~ 11/2  #N일차  강의 : Tableau 인증 데이터 분석가 교육 수강 분량 : 59시간 배운점 / 한 줄 메모 :  이동평균선 의 대한 중요성 * 학습 인증 이미지 1장 이상 첨부   태블로 포기하지 않아요. 꼭 꼭 태블로 이용 할거에요. 1년 라이센스가 있어요 :) 공감수 1 댓글수 1 2024. 10. 24.
  • WOOWACON 2024 입장권 추첨 결과 2023년도에도 떨어지고 2024년도에도 떨어졌습니다.. 아쉽지만 나중에 유튜브 요약본으로 다시 보도록 하겠습니다 :) 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 18.
  • 배민기획자의 일 _02 끈기가 없더라도, 나의 상황들이 급격하게 변화하더라도, 진심으로 대한 경험들은 언젠간 어떠한 방식으로든 삶에 영향을 미친다. 현재와 과거는 또한 어떻게든 연결이 된다. 작심 3일이 모여서 그 3일들이 3년이 될 때까지.  바다로 항해한다고 비유했을 때, 기획자는 선장과 같은 역할을 담당하고 있다고 생각하면 좀 더 쉽게 이해할 수 있다. 출항시키기 위한 준비부터 배의 진로 방향 설정 그리고 선원들과의 소통까지, 여러 가지 형태의 역할을 동시에 수행해야 한다.  업무는 모두 사람 간의 대화에 의해 생겨나고 진행되고 끝난다. 그렇기 때문에 소통이 얼마나 잘 되는지가 일의 결과와 진행 속도에 가장 중요한 지표이기도 하다.  | 당신을 위한 새 기능을 준비했어요 앱 서비스를 운영하는 것은 쉐프가 식당을 운영하는 .. 공감수 4 댓글수 7 2024. 10. 16.
  • 배민 기획자의 일 우리는 기획을 하는 방법을 가르쳐 주는 방법론적 이야기 보다는, 배달의민족의 기획자 혹은 IT 업계 프로덕트 매니저로서의 삶이 어떤지 조금은 촉촉하게 이야기를 풀어나가기로 했습니다. IT 업계에 취직 또는 이직을 하고 싶다거나, 기획 업무에 대해 호기심이 많다면 이 책을 읽고 기획자라는 직업이 어떤 것이고 기획자들의 삶은 어떤지 조금이라도 이해도가 올라가는데 도움이 되기를 바랍니다.  다른 직무도 크게 다르지 않겠지만 PM이라는 직무는 언제나 고독하고 외로운데 늘 여러 부서의 많은 사람들 사이에 둘러싸여 있는 직업이다. 즉, 혼자지만 혼자서 할 수 있는 것은 아무것도 없다. 내가 기획한 것을 결과물로 완성하려면 언제나 '왜? 어떻게? 언제까지?' 라는 모두의 물음에 설득할 수 있는 답변이 철저하게 준비가.. 공감수 13 댓글수 24 2024. 10. 15.
  • 데이터 드리븐 분석 비법_02 데이터의 바다로, 긴 항해를 떠나면서  | 시각화 분석 사이클을 이해하다. 데이터 분석으로 무엇을 해결할지 정의한다 (Task)태스크를 따라 사이클을 빠르게 돌린다 ▶ Get Data : 필요한 매출 데이터를 수집한다. ▶ Choose Visual Mapping : 제품 카테고리별 매출을 시각화한다. ▶ View Data : 제품 카테고리별 매출 규모와 이익을 본다 ▶ Develop Insight : 매출에서 중간 규모의 하위 카테고리 'XX' 의 이익이 적자라는 사실을 알았다. ▶ Art/Share : 결과를 공유해서 이익을 개선하기 위한 행동을 촉구한다.  시각화 분석 사이클을 수행하는데 필요한 요점 정리 각 단계를 간단히 조작하고 빠르게 응답함으로써 사고의 플로우가 단절되지 않도록 한다전체 사이클 .. 공감수 3 댓글수 11 2024. 10. 14.
  • 데이터 드리븐 분석 비법 데이터의 바다로, 긴 항해를 떠나면서  ※ 데이터 문해력의 필수 요건 데이터 스토리텔링 : 데이터의 배경인 스토리를 이끌어가는 능력 데이터 시각화 : 데이터의 내용을 식별하고, 시각적으로 선명하게 표현하는 능력 데이터 기초 프로파일 : 데이터가 어떤 행동의 결과인지 세밀하게 파악할 수 있는 능력 분석 플랫폼 : 데이터를 공유 가능한 공간에 보유하여 안전하게 최신 데이터 분석 결과 의견을 함께 나는 문화가 조성되게끔함  | '데이터 세이버'데이터가 무엇을 말하는지 이해한다데이터 문해력의 의의를 확신하고 널리 사회에 퍼뜨린다이 두 가지 능력을 겸비한 인물을 가리켜 '데이터 세이버' 라고 칭합니다. 모든 이가 활동할 수 있는 세계를 만든다는 미션을 가진 사람들이에요.  | 과제▶ '데이터 드리븐 문화란 어떤 .. 공감수 4 댓글수 8 2024. 10. 14.
  • 태블로로오오오 하하  나의 방문자들을 분석 하고 있습니다 공감수 1 댓글수 4 2024. 7. 26.
  • 직무, 기업, 산업 분석 직무 분석의 의의 및 방법 직무 내용과 그 직무를 수행하는 데 필요한 자격 요건을 파악하는 과정  수시 채용, 직무 중심 (채용 연계형 공고 증가, 면접 강화, 직무 중심 스팩 재조명) "직무 중심 역량 평가 비중 변화 여부 " 비중 확대 62.1% 관련 프로젝트 수행 경험  산업 > 기업 > 직무 이 직무를 위해서 무엇을 해 왔는지 ? - 직무의 이해 : 주관적인 생각, 실제 하는 노력  지원한 직무 관련 본인이 갖고 있는 전문지식 / 경험(심화전공, 프로젝트, 논문, 공모전 등)을 작성하고, 이를 바탕으로본인이 지원 직무에 적합한 사유를 구체적으로 서술해 주시기 바랍니다 .(삼성전사 DS 사업부 자소서)  지원 직무에 필요한 역량과 관련된 프로젝트/공모전/논문/연구/학습 및 기타 활동에 참여한 경험을.. 공감수 10 댓글수 21 2024. 7. 19.
  • 마케팅 신병 훈련소_02 GA4 오늘 배울 것 구글 애널리틱스 4가 무엇이며, 어떻게 데이터 마케팅에 사용되는지 알 수 있어요 !  구글애널리틱스4(GA4)는 웹사이트나 앱에서 방문자의 행동 데이터를 수집하여, 데이터를 미리 세팅된 기본 보고서 혹은 사용자의 필요에 따라 맞춤형 보고서로 활용 할 수 있도록 도와주는 솔루션이에요. 온라인 상에서 고객 행동 분석하는 가장 기본적인 툴이라고 할 수 있고, 그런만큼 국내는 물론 전 세계 대부분 기업에서 사용하고 있어요.   구글애널리틱스 4 데이터 마케팅에서 중요한 이유는 현재 대부분의 고객 경험과 구매가 온라인에서 이뤄지고 있으며 구글애널리틱스4는 분석 결과를 마케팅 액션으로 연결하기 쉽기 때문이다. 일반적으로 구글애널리틱스4에서 분석한 행동 데이터는 높은 가망 고객 획득을 위한 타겟팅을 위.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 17.
  • 데이터 마케팅 실습 - 피드백 2024.07.16 - [마케팅 신병 훈련소] - 데이터 마케팅 실습 데이터 마케팅 실습마케팅 신병 훈련소 1일차.  1. 여러분이 현재 고민하고 있는 비즈니스 문제가 무엇인가요? (ex : 전체 서비스 사용자 수가 감소하고 있어요) 전체 숙박 예약률이 감소하고 있습니다. 2. 그 문제rudolpia.tistory.com 2023년 5월 부터 ~ 2024 5월 까지 시계열 흐름이 중요하다. 첫장 문제라고 생각하지 않았는데, 문제라고 한다.  - Why ?  성수기와 비수기의 격차를 볼 수가 없다. - 데이터가 부족해서.  유튜브 광고 조회수는 높지만 실제 매출 연결이 미흡합니다.(앞 면에서 데이터를 보여주어야 한다. )  광고 양, 광고 효율에 대한 근거 (고객 만족도가 낮아 재이용율이 낮다.)  비수기.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 17.
  • 데이터 마케팅 실습 마케팅 신병 훈련소 1일차.  1. 여러분이 현재 고민하고 있는 비즈니스 문제가 무엇인가요? (ex : 전체 서비스 사용자 수가 감소하고 있어요) 전체 숙박 예약률이 감소하고 있습니다. 2. 그 문제를 나타낼 수 있는 데이터가 있나요? 정량적인 데이터면 더 좋아요 ! (ex : Dau, Wau, Mau, 사용자 수 데이터 등) 더보기월별 예약 건수  : 예약 트렌드를 파악하기 위해서 평균 객실 점유율  : 객실의 실제 이용률을 파악하기 위해서 고객 재이용률  : 기존 고객이 재이용하는 비율 신규 고객 유입률  : 신규 고객의 비율 3. 문제와 관련된 사항들을 아래에 모두 나열해 보세요.(ex : 사용자들의 재 이용률, 신규 이용자의 증감, 시즌 이슈, 신규 경쟁사 출현, 프로모션 변동 등) 더보기사용자 .. 공감수 0 댓글수 2 2024. 7. 16.
  • 그로스 마케팅_01 네이버 그로스 루프 (Growth Loop) 비싼 인터넷 > 고퀄리티 지식인 질문 >내공 필요 > 좋은 답변 > 내공확보 >또 다른 질문 > 반복 Growth Marketer / Hacker 그로스를 만들기 위해 마케터로서 할 수 있는 활동을 정의하고 집행하는 사람 [기획 - 생산 - 판매] 출시 후 제품의 성공과 실패는 온전히 시장에 의해 결정되는 사회 [아이디어 - 개발 - 측정 - 개선   매출을 올리는 그로스 전략            트래픽 x 전환율 x 객단가 = 매출 크로스펑셔널 조직 (Cross-functional)개발 -> 디자인 > 마케팅 > 기획  실험과 가설 검증 (실험과 가설검증) 주요 지표 -> 한정된 리소스 -> 데이터 -> 인터뷰  Growth Marketing (어떻게 문제를.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 26.
  • ADsP 군집분석 및 연관분석 군집 분석 개념 군집분석은 각 개체에 대해 관측된 여러 개의 변수 (x1, x2, ... xp) 값들로부터 n 개의 개체를 유사한 성격을 가지는 몇 개의 군집으로 집단화하고, 형성된 군집들의 특성을 파악하여 군집들 사이의 관계를 분석하는 다변량분석 기법이다. 군집 분석에 이용되는 다변량 자료는 별도의 반응변수가 요구되지 않으며, 오로지 객체들 간의유사성에만 기초하여 군집을 형성한다. 군집 분석은 이상값 탐지에도 사용되며, 심리학, 사회학, 경영학, 생물학 등 다양한 분야에 이용되고 있다. 생물학에서는 종의 분류, 마케팅에서는 고객 특성파악, 금융에서는 산업 분석 등에 활용되며 추천서비스가 등장하는 기반을 제공하였다. 군집의 개수나 구조에 대한 가정 없이 데이터들 사이의 거리를 기준으로 군집화를 유도한다... 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 23.
  • ADsP 분류분석 (나이브 베이즈,K-NN알고리즘, 서포트벡터머신) 나이브 베이즈 분류 베이즈 이론 베이즈 이론은 확률을 해석하는 이론이다. 통계학에서 확률은 크게 빈도 확률과 베이지안 확률로 구분할 수 있다. 빈도 확률 : - 사건이 발생한 횟수의 장기적인 비율을 의미하며 객관적으로 확률을 해석한다. - 근본적으로 반복되는 어떤 사건의 빈도를 다루는 것으로, 모집단으로부터 반복적으로 표본을 추출했을 때 추출된 표본이 사건 A 에 포함되는 경향을 사건 A 의 확률 이라고 한다. 베이지안 확률 : - 베이지안 확률을 주관적으로 확률을 해석한다. - 사전확률과 우도확률을 통해 사후확률을 추정하는 정리로 데이터를 통해 확률을 추정할 때 현재 관측된 데이터의 빈도만으로 분석하는 것이 아니라 분석자의 사전 지식 까지 포함해 분석하는 방법이다. 베이즈 정리에서 확률은 '주장 혹은 .. 공감수 1 댓글수 1 2024. 2. 23.
  • ADsP 앙상블 분석 앙상블 기법 프랑스어로 앙상블 은 '함께, 동시에' 라는 의미를 가지고 있다. 데이터 마이닝에서는 여러 개별 모델을 결합하여 하나의 강력한 모델을 만드는 기법을 의미한다. 이러한 기법은 단일 모델보다 높은 정확성과 일반화 능력을 제공할 수 있다. 대표적인 앙상블 기법에는 배깅(bagging), 부스팅(boosting), 랜덤 포레스트 (random forest)가 있따. 결과가 수치형 데이터인 경우에는 값들의 평균을 통해 최종 결과를 예측하고, 결과가 범주형 데이터인 경우에는 다수결 방식으로 최종 결과를 예측 한다. 배깅 배깅(bagging) 은 bootstrap aggregationg 의 준말로 원 데이터 집합으로부터 크기가 같은 표본을 여러 번 단순임의 복원추출하여 각 표본(이를 붓스트랩 표본이라 함.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 23.
  • ADsP 의사결정 나무 의사결정나무 나무(Tree) 구조로 나타내어 전체 자료를 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 분석방법으로 의사결정이 진행되는 방식을 한 눈에 볼 수 있다. 상위 노드로부터 하위노드로 나무 구조를 형성하는 매 단계마다 분류변수와 분류기준값의 선택이 중요하다. 하위노드에서 노드(집단) 내에서는 동질성이, 노드(집단) 간에는 이질성이 가장 커지도록 선택된다. 나무모형의 크기는 과대적합(또는 과소적합) 되지 않도록 합리적 기준에 의해 적당히 조절되어야 한다. 계산 결과가 의사결정나무에 직접 나타나기 때문에 해석이 간편하다. 주어진 입력값에 대하여 출력값을 예측하는 모형으로 분류나무와 희귀나무 모형이 있다. 의사결정 나무는 종속변수가 연속형인 회귀나무와 종속변수가 이산형인 분류나무로 구분된다. 의사결정.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 23.
  • ADsP 분류 분석 [목차]01. 로지스틱 회귀분석 02. 의사결정나무03. 앙상블분석04.인공신경망 분석05. 그 외 다양한 분류분석06. 분류모형성  01. 로지스틱 회귀분석 분류 분석 - 분류 분석이란, 반응변수(또는 종속변수) 가 알려진 다변량 자료를 이용하여 모형을 구축하고, 이를 통해 새로운 자료에 대한 예측 및 분류를 수행하는 것이 목적입니다. 분류분석, 예측분석 공통점- 레코드의 특정 속성의 값을 미리 알아맞히는 점 분류 분석, 예측분석 차이점분류 : 레코드의 범주형 속성의 값을 알아 맞히는 것 - 예시 : 이메일의 내용, 제목으로 스팸여부 알아맞히는 것 예측 : 레코드의 연속형 속성의 값을 알아맞히는 것 예시 : 지역 특성, 인구 통계, 인프라 등을 통해 미래의 부동산 가격을 알아맞히는 것 많이 사용 되는 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 23.
  • ADsp 데이터 마이닝 [목차]더보기01. 데이터 마이닝 개요 02. 데이터마이닝을 위한 데이터 분할 데이터 마이닝 이란 ? 데이터 마이닝 이란 용어는 대부분 통계학자들과 데이터 베이스 학자들이 MIS 분야와 경영분야 등에서 사용하는 용어이다. 거대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 과정이라고 할 수 있따. 숨겨진 규칙, 패턴 등을 찾아내어 예측하거나 의사결정에 활용하는 것을 목적으로 한다. 예를 들어, 살마들은 "창문이 많은 집에는 도둑이 많다" 라는 말을 보험요율에 적용될 수 있으리라고 생각하지는 않았을 것이다. 실제로 영국의 한 보험회사는 이러한 사실을 이용하여 차별적인 보험요율을 적용함으로써, 보다 효과적인 정책을 수립하게 되어 기업 수익증대에 커다란 공헌을 하게 되었다. 창문과 도둑의 관.. 공감수 1 댓글수 2 2024. 2. 23.
  • ADSP 시계열 분석 및 시계열 모형 [목차] 시계열 분석 시계열 모형  01. 시계열 분석더보기시계열 분석 개요를 살펴보고 개념과 방법 이해하기 시계열 분석이란? - 시간의 흐름에 따라 관찰된 값들을 시계열 자료라 한다. 일정 시간 간격으로 기록된 자료들에 대하여 특성을 파악하고 미래를 예측하는 분석 방법이다. 주가 데이터, 환율 데이터, 월별 재고량 등이 시계열 자료에 해당한다. 시계열 자료의 자기상관성 - 시계열 자료들은 자기상관성을 가지고 있다. 인접한 자료들과 상호 연관성을 가진다는 의미다. - 공분산이 시계열 분석에서 중요한 이유는 시계열 자료의 자기상관성 때문이다. 확률변수의 흩어짐 정도를 의미하는 공분산이 어느 정도인지, 어느 정도의 상관성을 갖는지가 중요한 것이다. 시계열 분석의 자료 - 크게 정상성 시계열 자료의 비정상성 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 22.
  • ADsP 기술 통계 및 T 검정 기술 통계 자료의 특성을 표 , 그림, 통계량 등을 사용하여 쉽게 팡가할 수 있도록 정리/요약 하는것 데이터 분석에 앞서 데이터의 대략적인 통계적 수치를 계산해 보며 분석에 대한 통찰력을 얻을 수 있다. 예시 이미지  상자그림 (상자수염 그림, Box Plot)더보기다섯 숫자 요약을 통해 그림으로 표현한 것 (최솟값, Q1, Q2, Q3, 최댓값) 보통 이상점 (Mild Qutlier) : 안쪽 울타리와 바깥 울타리 사이에 있는 자료 극단 이상점 (Extreme Outlier) : 바깥 울타리 밖의 자료  종속 변수 (반응 변수, y)다른 변수의 영향을 받는 변수 어떤 실험이나 조사에서 변화의 결과로 나타나는 변수이며 이러한 변화는 독립변수들에 의해 영향을 받는다. 예시 : 학업 성정을 예측하고자 할 때.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 21.
  • ADsP 통계 분석과 이해 ! 탐색적 데이터 분석 (EDA : Exploratory Data Analysis) 이란, 데이터를 본격 분석하기 전에 데이터의 대략적인 특성을 파악하고 의미 있는 관계를 찾아내기 위해 다각도로 접근 하는 것을 의미 합니다.  더보기결측값 : 데이터셋에서 특정한 값이 없는 상태 더보기이상값 : 일반적인 데이터 분포에서 벗어나 있는 값으로 다른 데이터와 비교했을 때 통계적으로 불규칙한 값을 의미  데이터 분석 시 자주 사용하는 함수 head / tail시작 또는 마지막 6개 record 만 조회 head(,) 숫자를 넣어주면 원하는 개수만큼 확인 가능 summary수치형 변수 : 최댓값, 최솟값, 평균, 1사분위수, 2사분위수(중앙값), 3사분위수 명목형 변수 : 명목값, 데이터 개수 더보기명목형 변수란 ? .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 21.
  • ADsP 자격증 코스 분석 마스터 플랜 분석 마스터 플랜 수립 프레임 워크  마스터 플랜 수립 개요 분석 대상을 도출하고 우선순위를 평가하여 세부 이행 계획과 로드맵을 작성 분석 마스터 플랜을 수립하는 가장 첫 번째 단계는 우선 순위를 정하는 일이다. 우선순위는 전랸적 중요도, 비즈니스 성과 및 ROI, 분석 과제의 실행 용이성을 기준으로 설정한다. 그 다음, 분석 과제를 업무에 내재화 할 것인지, 분석 데이터를 내부의 데이터로 한정할 것인지, 외부의 데이터 까지 포함할 것인지 여부, 그리고 기술의 적용 수준까지의 설정을 포함하여 분석 과제의 적용 범위 및 방식을 설정한다. 분석 과제의 우선순위와 적용 범위 및 방식을 종합적으로 고려하여 최종적으로 분석 구현의 로드맵을 수립한다. 이러한 일련의 과정과 형식을 마스터플랜 수립 프레임워크라 부른다.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 20.
  • ADsP 3주차 데이터 분석 기획 해결해야 할 문제, 분석 대상이 무엇인지 알고 분석 방법도 알고 있다면 '최적화'분석 대상이 무엇인지 알고 있지만 방법을 모른다면 '솔루션' 분석 대상이 무엇인지 모르고 분석 방법도 모른다면, 분석 대상 자체를 새롭게 도출하는 '발견'분석 대상이 무엇인지 모르지만 분석 방법은 알고 있다면 '통찰력' 목표 시점별 분석 기획 과제 중심적인 접근 방식 : 과제를 빠르게 해결해야 하는 경우 장기적인 마스터플랜 방식 : 지속적인 분석 내재화를 위한 경우  당면한 분석 주제의 해결(과제 단위)지속적 분석 문화 내재화(마스터 플랜 단위)1차 목표 Speed & Test Accuracy & Deploy과제 유형 Quick & win Long Term View접근 방식 problem SolvingProblem Defin.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 20.
  • ADsP 자격증 코스 2주차 가트너그룹(Gartner Group)의 더그래니(Doun Laney) 의 정의 3V 빅데이터는 데이터의 양 (Volume), 데이터 유형과 소스 측면의 다양성(Variety), 데이터 수집과 처리 측면에서 속도(Velocity) 가 급격히 증가하면서 나타난 현상이다. 빅데이터의 새로운 특징 4V 더그 래니의 3V 에 추가로 Value(가치) 또는 Veracity(정확성) 를 포함해 4V 빅데이터의 특징을 설명하기도 하는데요. 여기에 Visualization(시각화), Variability(가변성) 등을 추가하는 견해도 있습니다. 빅데이터 3가지 출현 배경  출현배경내용 산업계고객 데이터 축적 -산업계에서 일어난 빅데이터 현상을 양질 전환 법칙으로 설명 할 수 있다. - 이는 양적인 변화가 축적되면 질 적.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 2. 20.
  • ADsP 데이터와 정보 1주차 데이터를 가공하여 유의미한 정보를 도출하고 분석하는 방법론에 대해 학습 합니다.통계 이해가 필수인 머신러닝, 딥러닝을 이어가는 기초과정이며 데이터의 기본기를 가질 수 있습니다.ADsp 를 배우면현대 사회는 데이터 기반으로 모든 것이 이루어짐모든 IT 직무에서 활용 가능데이터 분석에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 한 소통 가능정성적 데이터언어 문자 등설문 조사 , SNS 데이터 등정량적 데이터수치. 기호 도형 등41kg , 31세 , 29츠 등정형 데이터 ' 비정형 데이터 ' 반정형 데이터정형 데이터고정된 틀이 있으며 연산이 가능 (Ex.CSV, 엑셀, 스프레드 시트, 관계형 데이터베이스 등)비정형 데이터고정된 틀이 없으며 연산이 불가능 (EX.NoSQL, 영상, 음성 등)반정형 데이터고정된 틀을 가지고 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 19.
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