IT 기초 지식117 데이터 분석의 방법과 AI와의 결합 1. 데이터 분석이란?데이터 분석의 개념데이터 분석(Data Analysis)은 다양한 데이터에서 의미 있는 패턴과 인사이트를 도출하는 과정입니다. 이는 비즈니스 의사결정, 과학 연구, 기술 발전 등에 중요한 역할을 합니다. 현대의 데이터 분석은 AI(인공지능)와 결합하여 더욱 정교한 예측과 자동화된 의사결정을 가능하게 합니다.데이터 분석의 주요 목표데이터 이해: 수집된 데이터를 정리하고 시각화하여 의미를 파악.패턴 발견: 데이터 내 숨겨진 패턴 및 상관관계 도출.예측 모델링: 과거 데이터를 기반으로 미래 결과를 예측.최적화 및 자동화: 비즈니스 및 시스템 프로세스를 자동화하여 효율성 증대.2. 데이터 분석의 주요 방법1) 기술적 분석 (Descriptive Analytics)기술적 분석은 데이터를 요약.. 2025. 3. 8. 빅데이터란 무엇인가? 데이터가 만드는 새로운 가치 1. 빅데이터란?빅데이터(Big Data)의 개념빅데이터(Big Data)란 기존 데이터 처리 방식으로는 분석이 어려울 정도로 방대한 데이터를 의미합니다. 단순한 축적이 아니라 이를 효과적으로 분석하고 활용하여 새로운 가치를 창출하는 것이 핵심입니다.빅데이터의 3V 특성 빅데이터는 크게 다음 세 가지 특성을 가집니다.규모(Volume): 방대한 데이터가 실시간으로 생성되고 저장됩니다.다양성(Variety): 정형 데이터(표, 데이터베이스)뿐만 아니라 비정형 데이터(텍스트, 영상, 소셜 미디어 등)까지 포함됩니다.속도(Velocity): 데이터를 빠르게 수집하고 처리해야 합니다.2. 빅데이터가 중요한 이유1) 비즈니스 및 경제적 가치 창출기업들은 빅데이터를 활용하여 소비자 행동을 분석하고 최적의 마케팅 전.. 2025. 3. 7. 엣지 컴퓨팅이란? 클라우드와의 차이점과 주요 활용 사례 1. 엣지 컴퓨팅이란?1) 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)의 개념 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 데이터를 중앙 데이터센터나 클라우드가 아니라 네트워크의 가장자리에 위치한 디바이스에서 처리하는 기술입니다. 이를 통해 데이터를 생성한 위치에서 가까운 곳에서 즉시 분석하고 처리함으로써 속도를 향상시키고, 대역폭 사용을 줄이는 효과를 얻을 수 있습니다.2) 엣지 컴퓨팅의 주요 특징저지연성(Low Latency): 데이터가 로컬에서 처리되므로 전송 지연이 줄어듦.실시간 처리(Real-Time Processing): 즉각적인 분석이 필요한 경우 유용함.대역폭 절약(Bandwidth Optimization): 클라우드로 보내야 할 데이터의 양을 줄여 네트워크 부담 감소.보안성 강화(Securit.. 2025. 3. 5. 클라우드 컴퓨팅이란? 개념과 활용 방식 1. 클라우드 컴퓨팅의 개념1) 클라우드 컴퓨팅이란? 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 인터넷을 통해 컴퓨터 자원(서버, 저장 공간, 네트워크, 소프트웨어 등)을 제공하는 기술입니다. 기존의 온프레미스(On-Premise) 방식과 달리, 사용자는 필요한 만큼 자원을 사용하고 비용을 지불하는 방식입니다.2) 클라우드 컴퓨팅의 주요 특징온디맨드(Self-Service): 사용자가 필요할 때마다 즉시 리소스를 배포할 수 있음탄력성(Elasticity): 필요에 따라 자원을 확장 또는 축소 가능유지보수 최소화: 서비스 제공업체가 인프라를 관리하여 사용자는 유지보수 부담을 줄일 수 있음비용 효율성(Cost Efficiency): 사용한 만큼만 지불하는 종량제 요금제접근성(Accessibility):.. 2025. 3. 4. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 30 다음
