[1과목] 데이터의 이해 - 오답노트

안녕하세요 티스토리 세상 여러분!

오늘은 1과목 예상문제를 풀어봤어요 

 

퇴근하고 공부하면 하나하나 해설 들을 시간이 없어서

일단 이해가 안 되더라도 무작정 읽고 넘어갔더니 

50문제 중 절반 넘게 틀렸어요! 

오답노트를 써야하는데 

볼펜 잉크가 다 떨어져서 노트북으로 하려고요 

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• 암묵지와 형식지

암묵지는 겉으로 드러나지 않는 개개인에 체화된 지식

형식지는 책처럼 형상화되어 전달 및 공유가 용이한 지식

암묵지를 타인에게 알려준다 (공통화) -> 매뉴얼로 만든다 (표출화) -> 매뉴얼에 내가 아는 지식을 추가한다 (연결화) -> 개인이 지식을 습득한다 (내면화)

 

• 개인정보 비식별 기술

데이터마스킹 : 데이터의 속성은 유지하되 읽기 쉽게 익명으로 생성 (홍길동 -> 홍**)

가명처리 : 다른 이름으로 대체 (홍길동 -> 김철수)

총계처리 : 총합 값을 보여주고 개별 데이터 값을 숨김 

데이터값 삭제 : 목적에 따라 필요 없는 값 혹은 개인정보와 밀접한 값을 삭제

데이터 범주화 : 범주로 변환하여 본래의 값을 숨김 (25세 -> 20~30세)

난수화 : 무작위 숫자로 변환

익명화 : 개인 식별 정보를 삭제하거나 알아볼 수 없도록 변환

 

• 데이터의 유형

정형 데이터 : 형태 O, 연산 가능, 주로 관계형 데이터베이스(RDBMS)에 저장 / 데이터 수집 난이도 낮고 처리 쉬움

ex. 스프레드시트, CSV

반정형 데이터 : 형태 O(스키마, 메타데이터), 연산 불가능, 주로 파일로 저장 / 데이터 수집 난이도 중간이며 처리 기술이 필요(API 형태)

ex. XML, HTML

비정형 데이터 : 형태 X, 연산 불가능, 주로 NoSQL에 저장 / 데이터 수집 난이도 높고 처리가 어려움

ex. 영상, 사진, 음성, 텍스트(PDF 등)

 

• DIKW 피라미드

데이터 : 가공 전의 순수한 수치 

정보 : 의미가 부여된 데이터 (가공, 상관관계)

지식 : 상호 연결된 정보로 예측한 결과물

지혜 : 데이터, 정보, 지식을 통해 도출된 창의적 아이디어

 

• 데이터베이스의 구성 요소

메타데이터 : 다른 데이터를 설명해주는 데이터

스키마 : 데이터베이스의 구조, 제약조건 기술 (메타데이터의 집합)

인덱스 : 데이터베이스 내 데이터를 신속하게 정렬/탐색하게 해줌

 

• 데이터웨어하우스의 특징

주체지향성 

통합성

시계열성

비휘발성

 

• 데이터 분석 기술에 대한 설명

OLAP : On Line Analytical Processing. 비즈니스 관점, 다차원적 데이터, 의사결정 활용

BI : Business Intellignece. 기업 의사결정에 활용하는 프로세스

Business Analytics : 의사결정을 위한 통계적, 수학적 분석

Data Mining : 대용량 데이터에서 의미있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용

Deep learning : 컴퓨터가 많은 데이터로 스스로 학습할 수 있도록 구축한 기계 학습 기술

Machine Learning : 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술

 

• 빅데이터 활용 테크닉

연관규칙학습 : 상관관계 확인

유형분석 : 조직이나 그룹 분류 시

유전자 알고리즘 : 최적화, 진화

기계학습 : 학습을 통한 예측

회귀분석 : 독립변수 조작에 따른 종속변수 변화

감정분석 : 비정형 데이터 분석

소셜네트워크 분석 : 영향력있는 사람 파악

 

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교재가 솔직히... 

해설이 좀 더 잘 되어있으면 좋았겠다는 생각이 듭니다 

n회독 할 거니까 2과목으로 넘어가서 공부하도록 하겠습니다

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