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Intro ......

 

엄청난 데이터를 분석하기 위한 솔루션으로 작동시키는 데는 공학적인 능력이 필요하기 때문이다. Ⅲ. 서 론 무의미해 보였던 데이터들이 모이고 모이면 그곳에서 보이지 않았던 의미가 드러난다. (2)구글 트렌드를 이용하여 (1)에서 찾은 유명인(영어) 3명을 찾아 비교하여 그래프를 작성하고 설명을 하시오. (3)네이버 트렌드를 이용하여 비교가능한 검색어 3개를 비교하고 의미있는 결론을 도출하여 기술하시오. 멕킨지 보고서에 따르면 미국에선 2018년까지 14만~19만 명의 전문가와 150만 명 정도의 데이터 관리자와 분석 인력이 부족할 전망이다.(6점) ① 실시간 국민관심질병 예측 서비스 ② 잠재적 사회취약계층 일자리 창출 및 자립 지원 ③ 국민참여형 어린이 안전 및 교통사고 원인분석 ④ 데이터 기반의 공공서비스 품질관리 모델 수립 ⑤ 실업급여 부정수급 방지 . , 공공기관에서의 빅데이터 활용 최신 성과사례를 살펴본 후, 데이터과학자라는 용어는 이제 10년이 채 되지 않았다.(방통대 컴퓨터과학과 빅데이터의이해4공통 ......

 

 

Index & Contents

 

(방통대 컴퓨터과학과 빅데이터의이해4공통)데이터과학자 빅데이터 기업, 공공기관에서 빅데이터를 이용하여 얻은 최신 성과를 낸 국내외의 사례를 바탕으로 정리하시오 구글 Ngram 구글 트렌드 네이버 트렌드!!!!!

 

방통대 교수님이 좋아하시는 참신하고 논리적인 내용과 함께 질문에 적합한 핵심적인 답변을 담고 있습니다.^^ 직장생활 등으로 바쁜 학생분께 보다 효율적으로 리포트를 작성하는 데 큰 도움이 될 것으로 믿습니다.^^ 오타가 없습니다. 한글 맞춤법을 준수합니다.

 

Ⅰ. 서 론

 

Ⅱ. 본 론

1. 다음을 설명하시오.(6점)

(1) 데이터과학자 (2) 빅데이터

(1)데이터과학자

(2) 빅데이터

2. 기업, 공공기관에서 빅데이터를 이용하여 얻은 최신 성과를 낸 국내외의 사례를 바탕으로 정리하시오.(6점)

① 실시간 국민관심질병 예측 서비스

② 잠재적 사회취약계층 일자리 창출 및 자립 지원

③ 국민참여형 어린이 안전 및 교통사고 원인분석

④ 데이터 기반의 공공서비스 품질관리 모델 수립

⑤ 실업급여 부정수급 방지

3. 다음에 대해 답하시오.(18점)

(1)구글 Ngram을 이용하여 1900년대 이후 유명인(영어) 3명을 찾아 그래프로 정리하고 그 의미를 정리하시오.

(2)구글 트렌드를 이용하여 (1)에서 찾은 유명인(영어) 3명을 찾아 비교하여 그래프를 작성하고 설명을 하시오.

(3)네이버 트렌드를 이용하여 비교가능한 검색어 3개를 비교하고 의미있는 결론을 도출하여 기술하시오.

 

Ⅲ. 결 론Ⅰ. 서 론

무의미해 보였던 데이터들이 모이고 모이면 그곳에서 보이지 않았던 의미가 드러난다. 빅데이터의 세계는 우리 자신도 몰랐던 우리의 숨겨진 모습을 있는 그대로 보여준다. 인공지능과 함께 4차 산업혁명의 핵심 중 하나인 빅데이터는 이제는 단순히 놀라움의 차원을 넘어 새로운 비즈니스의 기회를 제공한다. 이하 본론에서는 빅데이터의 의미와 데이터과학자에 대해 설명하고, 공공기관에서의 빅데이터 활용 최신 성과사례를 살펴본 후, 구글 및 네이버의 트렌드 검색 도구를 이용해 구체적인 사례 속에서 그 의미를 찾아본다.

 

Ⅱ. 본 론

1. 다음을 설명하시오.(6점)

(1) 데이터과학자 (2) 빅데이터

(1)데이터과학자

빅데이터의 시대 가장 각광받는 직업 중에 하나가 데이터과학자이다. 데이터과학자란 대량의 데이터 속에서 의미 있는 정보를 찾아 분석한 뒤 이를 다른 조직원에게 명료하고 간결하게 분석결과를 전달해 문제를 해결할 수 있도록 지원하는 빅데이터 전문가를 말한다. 그들은 빅데이터에서 어떻게 최대 가치를 끌어내고 새로운 정보를 통합할지에 대한 정보를 기업의 주요 의사결정자에게 조언한다.

 

빅데이터의 역사가 짧은 만큼, 데이터과학자라는 용어는 이제 10년이 채 되지 않았다. 그 시작은 링크트인과 페이스북에서 데이터와 분석을 책임졌던 D.J. 파틸과 제프 함머바허가 처음 만들어냈던 2008년부터다. 짧은 역사에도 불구하고 데이터과학자에 대한 기업의 관심에 비해 인력은 부족하다. 멕킨지 보고서에 따르면 미국에선 2018년까지 14만~19만 명의 전문가와 150만 명 정도의 데이터 관리자와 분석 인력이 부족할 전망이다.

 

데이터과학자가 보유해야 할 능력은 아마존의 데이터 과학자 존 라우저의 설명에 따르면 다음과 같다. 먼저 데이터과학자는 수학과 공학 능력을 기본으로 갖춰야 한다. 데이터를 분석하고 살펴보는 데는 수학적인 재능이, 엄청난 데이터를 분석하기 위한 솔루션으로 작동시키는 데는 공학적인 능력이 필요하기 때문이다.

 
 
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