[빅분기] 과목3: 빅데이터 모델링
빅데이터 분석기사 필기 완벽 요약강의3과목 (빅데이터 모델링) 주요 내용과목1, 2에서 배운 내용을 가지고 모델링 분석모형 설계1. 분석 절차 수립분석모형 선정분석모형 선정내가 처한 환경과 데이터의 특성에 맞게 다양한 모델들 중 하나를 선정 통계 기반: 회귀분석, 상관분석, 주성분분석 (PCA), 분산분석 (ANOVA), 판별분석데이터마이닝 기반: 분류모델, 예측모델, 군집모델, 연관규칙모델머신러닝 기반: 지도학습, 비지도학습, 준지도학습, 강화학습비정형데이터 기반: 텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝, 소셜 네트워크 분석분석모형 정의분석모형 정의 시 고려사항***과대적합: 모델을 학습하는데 지나치게 학습하면 매우 복잡해짐, -> 일반화가 되지 못함. 다양한 데이터에 대해 일반화시키는게 더 중요함 (over..
2025. 4. 1.
[빅분기] 과목1: 빅데이터 분석 기획
해당 강의를 보면서 요약해서 작성했음을 밝힙니다1. 빅데이터 개요 및 활용- 빅데이터의 특징빅데이터 활용을 위한 3대 요소: 인자기 (인력, 자원(데이터), 기술)빅데이터의 3V (가트너 정의): Volume(규모), Variety(다양성), Velocity(속도) + Value(가치)DIKW 피라미드: Data, Information, Knowledge, Wisdom데이터 베이스의 개념DB: 일정 구조에 맞게 조직화된 데이터의 집합- 스키마: DB의 구조와 제약조건에 관한 전반적 명세 (외부 스키마, 개념 스키마, 내부스키마)- 메타데이터: 데이터를 설명하는 데이터, 데이터 구조를 설명하고 검색하는데 활용DBMS: DB를 관리, 접근 환경을 제공하는 소프트웨어- DDL: CREATE, ALTER, DR..
2025. 3. 31.
