[ADsP] 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

[데이터분석 준전문가, ADsP] 자격증 시험 요약자료로

1과목. 데이터의 이해의 "제3장. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트"입니다.
출제 빈도가 높은 내용 위주로 요약했으니, 이 자료로 공부하시는 모든 분들 합격하시길 바랍니다!

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[목차]
1과목. 데이터의 이해
 제3장. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트
          1. 빅데이터 분석과 전략 인사이트
          2. 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량
          3. 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래
 # 최신 빅데이터 상식

 

1. 빅데이터 분석과 전략 인사이트

 

- 빅데이터에 초점을 두지 말고, 분석을 통해 가치/통찰을 얻는 것에 집중해야 함

- 전략적인 통찰력을 가지고 핵심적인 이슈에 집중하여
   차별화된 전략적 인사이트를 주는 가치기반 분석에 집중해야 함

금융서비스	가격 책정, 고객 수익성 분석, 신용점수 산정 등
병원	가격 책정, 고객 로열티, 수익 관리 등
에너지	트레이딩, 공급/수요 예측 등
정부	범죄 방지, 사기 탐지 등

 

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2. 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량

 

1) 데이터 사이언스

(1) 데이터 사이언스의 정의

- 다양한 유형(정형/비정형)의 데이터를 분석, 효과적으로 구현/전달하는 과정까지 포함한 개념

 

(2) 데이터 사이언스의 영역 ★★★

- IT기술: 프로그래밍 지식

- 분석적 영역: 수학, 확률모델, 모델링 등

- 비즈니스 컨설팅: 커뮤니케이션, 시각화 등

 

(3) 데이터 사이언스의 요구 역량 ★★★

- Hard skill: 빅데이터 이론적 지식, 분석 기술 등

- Soft skill: 인문학적 능력, 의사전달, 협력 등

 

2) 인문학의 열풍

- 컨버전스 → 디버전스: 복잡한 세계화로 변화

- 생산 → 서비스: 제품생산에서 서비스로 응대

- 생산 → 시장창조: 무형자산의 경쟁으로 변화

 

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3. 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래

 

 

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# 최신 빅데이터 상식

 

1) DBMS (데이터베이스 관리시스템)

관계형 DBMS	객체지향 DBMS	네트워크 DBMS	계층형 DBMS
컬럼X로우의 '테이블'	'객체' 형태로 표현	'그래프' 기반	'트리' 구조 기반

 

2) SQL

- 데이터 베이스의 하부 언어로 테이블 단위로 연산 수행

- SUM, AVG, STDDEV, MIN, MAX: 수치형

- COUNT(개수): 수치형, 문자형

- SELECT: 데이터 추출

- FROM: 테이블 지정

- WHERE: 조건식 지정

 

3) 개인정보 비식별 기술 ★★

비식별 기술	내용	예시
데이터 마스킹	익명으로 생성	김OO
가명처리	다른 이름으로 변경	홍길동
총계처리	총합 값으로 표현	1반 키 평균 165cm
데이터값 삭제	필요 없는 값 or 개인식별 되는 값 삭제	주민등록번호 삭제
데이터 범주화	범주의 값으로 변환	30대

- 데이터 무결성: 데이터 변경/수정 시 제한을 두어 데이터 정확성을 보증

- 데이터 레이크: 데이터를 저장하는 시스템

 

4) 빅데이터 분석 기술

- Hadoop(하둡): 대용량 데이터를 처리하는 기술

- Apache Spark: 실시간 분산형 컴퓨팅 플랫폼, 처리속도 빠름

- Smart Factory: 사물인터넷(IoT)으로 데이터에 기반한 의사결정으로 생산성 극대화 기술

- 머신러닝: 인간의 학습 능력과 같은 기술

- 딥러닝: 스스로 학습하는 기술 (인공신경망 기반)

 

5) 데이터의 유형 ★★

유형	내용	예시
정형데이터	형태(고정된 필드) O, 연산 O 수집 난이도 낮음, 데이터 처리 쉬움	관계형 데이터베이스, CSV 등
반정형데이터	형태(스키마) O, 연산 X 수집 난이도 보통, 데이터 처리 기술 필요	XML, HTML, JSON, 로그형태 등
비정형데이터	형태 X, 연산 X 수집 난이도 높음, 데이터 처리 어려움	SNS, 영상, 이미지 등

 

 

위 내용은 [ADsP 데이터분석 준전문가, (주)데이터에듀]를 참고하여 요약한 자료입니다.