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📚 공부 이유나는 실무를 하면서 사용해 본 시각화 툴이 Grafana가 전부이다이직 준비를 하면서 여러 채용 공고들을 보니 Tableau, Redash, Power BI 등 다양한 시각화 툴을 자격을 요구하는 공고들이 많다고 느껴졌고 시각화 툴 사용 경험이 적다고 느껴져 독학으로 조금씩 공부해볼까 한다Tableau는 가격이 비싸기도 하고 체험판 기간이 짧아서 일단 가장 후 순위Redash 도 Tableau와 비슷한 이유로 개인이 무료로 가장 편하게 이용해 보기엔 Power BI가 적당하다고 생각되어 Power BI부터 시작해 보겠다 📊 Power BI란?셀프서비스 및 엔터프라이즈 BI(비즈니스 인텔리전스)를 위한 확장 가능한 통합 플랫폼으로 관련 없는 데이터 원본을 시각적으로 몰입도가 뛰어나고 일관된..

12월 19일 목요일 공부 내용 요약 05. 데이터 분석 방안 1) 분석 방법론 : 데이터 분석을 효과적으로 수행하기 위해 분석 절차를 체계적으로 정리한 방법· 체계화한 절차와 방법이 정리된 데이터 분석 방법론 수립이 필수· 일정 품질 수준 이상의 산출물과 프로젝트의 성공 가능성 제시 (1) 분석 방법론의 구성요건· 상세한 절차(Procedures)· 방법(Methods)· 도구와 기법(Tool & Technique)· 템플릿과 산출물(Templates & Outputs)· 어느 정도의 지식만 있으면 활용 가능한 수준의 난이도 (2) 분석 방법론의 생성과정(선순환 과정)· 형식화· 체계화· 내재화 2) 계층적 프로세스 모델 구성(1) 최상위 계층 - 단계(Phase)(2) 중간 계층 - 태스크(Task)..

12월 15일 일요일 공부 내용 요약​​데이터 분석- 유용한 정보를 찾고 결과를 예측 - 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행하는 업무 ​1) 데이터 분석 지향점(1) 전략적 통찰이 없는 데이터 분석 배제(2) 일차원적인 데이터 분석 지양(3) 전략 도출을 위한 가치 기반 데이터 분석 지향​2) 데이터 분석 시 고려사항- 데이터 분석은 규모가 아니라 어떤 시각과 통찰을 얻을 수 있는가의 문제 - 전략과 비즈니스의 핵심 가치에 집중, 변화에 효과적으로 대응하는 것이 중요  ​2. 데이터 분석 기획​- 분석을 수행할 과제의 정의 및 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획 - 어떠한 목표(What)를 달성하기 위해(Why) 어떠한 데이터를 가지고 어떤 방식으로(How) ..

12월 14일 금요일 공부 내용 요약​6. 개인정보 비식별화1)개인정보 비식별화의 개요(1) 비식별 조치 : 개인을 식별할 수 있는 요소를 전부 또는 일부 삭제하거나 대체 (+) 익명 데이터는 데이터를 수집하는 단계에서 특정 개인을 식별할 수 없는 형태로 수집하는 것으로 비식별 정보와는 특성이 다름​(2) 비식별 정보의 활용· 비식별 정보는 개인정보가 아닌 정보로 추정되므로 정보주체로부터의 별도 동의 없이 해당 정보를 이용, 제3자에게 제공 가능 - 불특정 다수에게 공개되는 경우 정보주체가 식별될 가능성이 있으므로 비식별 정보의 공개는 원칙적으로 금지​(3) 비식별 정보의 보호· 비식별 정보를 이용하는 과정에서 재식별하게 된 경우에는 해당 정보를 즉시 처리 중지하고 파기· 필수적인 관리적·기술적 보호 조..

12월 13일 목요일 공부 내용 요약​3. 빅데이터와 인공지능​1) 인공지능 (AI : Artificial Intelligence)(1) 인공지능 정의- 기계를 지능화하는 노력 - 합리적 행동 수행자(Rational Agent), 의사결정 능력을 갖춘 에이전트를 구축하는 것 - 설정한 목표를 극대화하는 행동을 제시하는 의사결정 로직 ​(2) 인공지능과 기계학습 및 딥러닝의 관계인공지능 ⊃ 기계학습 ⊃ 딥러닝- 인공지능 : 사람이 생각하고 판단하는 사고 구조를 구축하려는 전반적인 노력 - 기계학습 : 인공지능의 연구 분야 중 하나 - 딥러닝 : 기계학습 방법 중 하나 ​(3) 딥러닝 특징- 깊은 구조에 의해 엄청난 양의 데이터를 학습 가능 ​(4) 기계학습 종류- 지도학습 (Supervised Learni..

12월 12일 수요일 공부 내용 요약 ​1. 빅데이터 플랫폼빅데이터 수집, 저장, 처리, 분석 등 전 과정을 통합적으로 제공​1) 빅데이터 플랫폼의 등장 배경(1) 비즈니스 요구사항 변화- 장기적이고 전략적 접근 필요 - 초저가의 대규모 프로세싱과 클라우드 컴퓨팅 기반의 분석 환경 등장 (2) ​​데이터 규모와 처리 복잡도 증가- 데이터 규모와 내용이 방대해짐 - 정보의 수집 및 분석이 장기간에 걸쳐 수행되어야 함 - 다양한 경로를 통해 다양한 형태의 데이터 수집과 복잡한 로직을 이용한 대용량 처리 필요 - 분산 처리 불가피, 고도의 기술 필요 (3) 데이터 구조의 변화와 신속성 요구- 비정형 데이터의 비중과 실시간 처리에 대한 요구가 높아짐 - 정형적이지 않은 데이터가 증가 - 빠른 수집과 가공 및 분..

12월 11일 화요일 공부 내용 요약4. 빅데이터의 가치1) 빅데이터의 역할- 4차 산업혁명 시대의 석탄이나 철, 원유와 같은 역할 - 사실관계를 상세하게 들여다볼 수 있는 렌즈 역할 - 다양한 개발자들에게 사업 기회를 주는 플랫폼 역할​2) 빅데이터의 기능과 효과- 기존 사업자에게 경쟁 우위 제공 (고객 세분화와 맞춤형 개인화 서비스 제공)- 알고리즘 기반으로 의사 지원을 지원 - 투명성을 높여 R&D 및 관리 효율성을 제고 ​3) 빅데이터 가치 측정의 어려움데이터의 활용 및 가치 창출 방식과 분석 기술의 발전 여부 등에 따라 달라질 수 있어 측정하고 판단하는 것이 쉽지 않음- 데이터 활용 방식 : 누가, 언제, 어디서 활용할지 알 수 없어 가치 측정이 어려움 - 가치 창출 방식 : 어떤 목적을 갖고 ..

12월 10일 월요일 공부 내용 요약1. 데이터와 정보1) 데이터 구분- 정량적 데이터(Quantitative Data) : 주로 숫자로 구성 - 정성적 데이터(Qualitative Data) : 문자와 같은 텍스트로 구성 ​2) 데이터 유형- 정형 데이터(Structured Data) : 정해진 형식과 구조로 구성된 데이터, 연산 가능 ex) 관계형 데이터 베이스의 테이블에 저장되는 데이터 - 반정형 데이터(Semi-structured Data) : 데이터 형식과 구조가 비교적 유연, 스키마 정보를 데이터와 함께 제공하는 파일 형식, 연산 불가능 ex) J SON, XML, RDF, HTML 등 - 비정형 데이터(Unstructured Data) : 구조가 정해지지 않은 대부분의 데이터, 연산 불가능 ..

올해 목표는 ADsP, 빅데이터 분석기사 자격증 획득이었는데, 회사 업무와 함께 병행하자니시간적 여유가 없다는 핑계?로 ADsP 밖에 취득하지 못한 2024년도...올해 취득하지 못한 빅데이터 분석기사 시험을 준비하기 위해 시험 일정 정보를 찾아보았고2025년 시험일은 아직 여유가 있지만 시행된 지 얼마 안된 시험이라 난이도도 계속 변하는 것 같아개념을 제대로 공부하기 위해 여유있게 준비해보고자 합니다일정을 찾아보면서 시험 관련 정보들을 공유하고자 포스팅을 합니다 빅데이터 분석기사란?빅데이터분석기사 자격시험은 한국데이터산업진흥원이 주관하는 국가 기술 자격증입니다대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 경과를 예측하기 위해 목적에 따라 분석기술과 방법론을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 구축,..