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Big Data 수집

데이터의 수집은 다양한 소스에서 수집될 수 있으며, 웹, 소셜 미디어, 센서, 기기 등 다양한 방법을 통해 수집합니다.

데이터 소스 탐색 : 데이터를 수집할 수 있는 소스를 탐색하는 기술력

데이터 추출 : 데이터 소스에서 데이터를 추출하는 기술력

데이터 전송 : 데이터를 수집한 후, 분석을 위한 시스템으로 데이터를 전송하는 기술

데이터 전처리

데이터 전처리는 데이터의 품질을 향상시키고, 분석을 위한 형태로 데이터를 변환하는 과정을 수행합니다.

데이터 정제 : 데이터의 오류를 수정하고, 누락된 데이터를 채우는 기술

데이터 변환 : 데이터의 형태를 분석에 적합한 형태로 변환하는 기술

데이터 표준화 : 데이터의 단위와 측정 방법을 통일하는 기술

데이터 분석

평범한 데이터를 분석하여 의미 있는 통찰력을 도출하는 과정으로 다양한 분석 방법이 사용됩니다.

통계 분석 : 데이터의 분포, 추세, 관계 등을 파악하기 위한 통계 분석 기술

머신 러닝 : 데이터로부터 패턴을 학습하여 예측이나 분류를 수행하는 인공지능 기술

딥 러닝 : 인간의 뇌 신경망을 모방한 인공지능 기술

결과 해석

데이터 분석 결과를 이해하고 해석하는 과정으로 비즈니스 의사 결정, 제품 개발, 정책 수립 등 다양한 목적으로 활용하고 있습니다.

데이터 시각화와 가시화 : 데이터를 시각적으로 표현하여 이해하기 쉽게 만드는 기술

비즈니스 이해 : 데이터 분석 결과를 비즈니스 측면에서 이해하고 해석할 수 있는 우수한 능력

데이터 이해

데이터 과학을 수행하기 위한 기본적인 자질로서 데이터의 종류, 특징, 분석 방법을 제공합니다.

-데이터 종류 : 정형,비정형 데이터

-데이터 분석의 난이도와 정확도 향상을 위한 데이터 특징 추출

-데이터 분석방법 도출 : 통계분석(분석,추세,관계 등), 머신러닝(예측,분류 등), 딥러닝(복잡한 패턴)

통계 및 수학

통계분석, 머신러닝, 딥러닝 등 도출된 분석방법을 이해하고 사용합니다.

-통계분석 : 확률개념, 기초 통계(평균, 표준편차, 상관관계, 회귀 분석 등)

-머신러닝 : 수리통계(확률론, 통계학, 선형대수 등 수리 통계 지식), 기계학습(알고리즘)

-딥러닝 : 미분기하학(신경망의 이해), 선형대수(행렬의 이해)

개발 능력

데이터를 수집하고 처리하고 분석하기 위한 솔루션을 개발합니다.

-R : 통계 분석에 특화된 프로그래밍 언어

-프로그래밍 언어: Python, C++, C#, Java, Scala 등

-데이터 분석을 위한 라이브러리: NumPy, Pandas, Scikit-learn 등

비즈니스의 이해

데이터 분석 결과는 비즈니스 의사 결정에 활용되기 때문에, 비즈니스 이해가 필요합니다. 비즈니스의 목적, 목표, 성과 등에 대한 이해를 바탕으로 한 데이터 과학을 제공합니다. 고객사의 고객, 시장, 경쟁사, 재무, 마케팅, 기업의 운영 등에 대한 철저한 분석과 이해를 바탕으로 데이터 과학을 제공하고 있습니다.

창의성

데이터 과학은 새로운 통찰력을 도출하는 과정이기 때문에, 데이터를 새로운 관점에서 해석하고 다양한 관점에서 바라볼 수 있는 창의적인 능력이 필요합니다. 이러한 과정을 통해서 새로운 아이디어를 제공해 줄 수 있습니다.

문제 해결 능력

기존의 관점에서는 본질적인 문제를 해결하는 것에 한계를 가지고 있습니다. 문제를 정확하게 파악하고, 해결방법을 도출하여 다양한 해결 방법을 시도하고 그중 가장 적합한 방법과 방식을 제공해주고 있습니다.