분야
pdf가. 데이터와 정보(DIKW 피라미드)
나. 데이터베이스 정의와 특징
다. 기업 내부 데이터베이스 및 빅데이터의 이해
라. 데이터 사이언스와 전략적 인사이트
2. 데이터분석 기획
가. 분석 기획 방향 설정 및 방법론(KDD, CRISP-DM)
나. 분석 과제 발굴 및 데이터 분석 마스터 플랜
다. 분석 거버넌스 및 데이터 분석 성숙도 모델
3. 데이분석 기초 및 R
가. R 기초 및 데이터 마트 구축
나. 결측값 및 이상값 처리 기법
다. 데이터 탐색 및 시각화 기초
4. 통계 분석
가. 통계학 개요 및 확률 분포
나. 가설 검정 및 상관 분석
다. 회귀 분석 및 시계열 분석 기초
5. 정형 데이터 마이닝
가. 분류 분석(의사결정나무, 앙상블, 인공신경망)
나. 예측 분석 및 로지스틱 회귀 분석
다. 군집 분석 및 연관 분석
■ 데이터의 정의
- 개별적인 객체로서의 가치와 타당성을 가지며, 추론과 예측의 근거가 되는 객관적 사실
- 정성적 데이터(언어, 문자)와 정량적 데이터(수치, 기호)로 구분
[참고] 최근에는 비정형 데이터인 정성적 데이터의 비중과 중요성이 급격히 증가하는 추세
■ 암묵지(Tacit Knowledge)
- 학습과 체험을 통해 개인에게 내면화되어 있으나 겉으로 드러나지 않는 지식
- 개인의 숙련된 노하우나 통찰처럼 언어와 문자로 표현하기 어려운 상태
[기출] 개인의 경험이 조직 전체로 공유되도록 형식지화하는 과정이 기업 경쟁력의 핵심
■ 형식지(Explicit Knowledge)
- 교과서나 매뉴얼처럼 언어, 문자, 도표 등으로 구체화되어 전달이 용이한 지식
- 암묵지가 문서화를 통해 객관화된 결과물이며 상호 간의 지식 공유가 매우 효율적임
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