데이터 세상에서 살아남記

점점 어려워지는 내용에 진도는 갈수록 더뎌진다.. ㅜㅜ 이 책에서 다루어지는 내용들은 깊이가 너무 에매한 것 같다. 그냥 이런게 있다는 수준으로 넘어가기도 하고, 때로는 그 수준을 넘겨 깊지도 얕지도 않은 모호한 깊이로 다루기도 한다. 특히 데이터 분석과 통계에 관련된 부분들이 그러한데... 다음에 더 전문적인 서적들을 통해 더 정리해 보기로 하자. 4. 실무 활용이 높은 통계 분석 기술 통계 분석의 이해 통계학은 계량 자료를 수집하여 분석, 설명하고 결과를 제시하는 학문이다. 특정 집단인 모집단의 성격과 특성을 파악하기 위해 표본을 추출하여 전체 특성을 추론한다. 통계학은 적용 분야에 따라 기술 통계학과 추측 통계학을 나뉜다. 기술 통계학 (Descriptive Statistics) 추측 통계학 (In..

3. 빅데이터의 핵심 분석 기술, 데이터 마이닝 데이터 마이닝이란? 데이터 마이닝은 대량의 데이터에서 알려지지 않은 정보와 패턴을 찾는 지식발견 프로세스다. 기계학습과 데이터 마이닝이 겹치고 있다. 차이점은 기계학습은 훈련 데이터를 통해 배운 지식을 기반으로 예측하는 반면에, 데이터 마이닝은 데이터베이스 내의 숨은 지식 발견을 목적으로 한다는 것이다. 데이터 마이닝광 관계된 여러 분야 구 분 내 용 KDD Knowledge Discovery in Database 숨겨진 지식을 탐구하는 과정을 얘기하며, 데이터 마이닝은 이것의 한 분야이다. 패턴 인식 데이터베이스에서 특정 패턴을 찾는 기법 통계학 수량적 비교를 통해 집단현상을 관찰, 처리하는 학문 뉴로컴퓨팅 Neurocomputing 신경망 등과 관련된 ..

빅데이터를 통해 가치를 창출하는 분석 기술을 소개하고 있다. 빅데이터 분석은 전통적인 데이터 분석을 기반으로, 기존 정형 데이터 중심의 분석 기술보다 비정형 데이터 기반 기술이 더 쓰이고 대량의 데이터를 처리한다는 차이점이 있다. 웹 3.0을 이야기 하는 시대에 아직 웹 2.0 이라니... ㅡㅡ; 1. 어떤 데이터 분석 기술을 활용하는가? 빅데이터 분석에는 곽 전통적 분석 기술과 웹 2.0, 클라우드 기술 등 모든 기술이 융합된 분석이 쓰인다. 시맨틱 웹(Semantic Web) 컴퓨터가 사람을 대신하여 정보를 읽고 이해하고 가공하여 새로운 정보를 만들어 낼 수 있는, 이해하기 쉬운 의미로 된 차세대 지능형 웹. 웹 2.0 모든 사람이 제공되는 데이터를 활용하여 다양한 신규 서비스를 생산해 낼 수 있는 ..