15강. 개인정보와 프라이버시 보호

학습개요 빅데이터 시대에는 개인 데이터들이 직접적으로 유출될 수 있을 뿐만 아니라 데이터마이닝 기술로 다양한 원천의 개인 데이터들이 결합·분석되어 소홀히 여겨왔던 정보로도 개인을 식별할 수 있게 되었다. 이 과정에서 개인의 신념, 사상 등 프라이버시가 침해되고 있다. 이 강에서는 빅데이터 시대에 보다 중요해지고 있는 개인정보와 프라이버시를 정의하고, 이들을 보호할 수 있는 제도적, 기술적 방안에 대해 살펴본다. 학습목표 … Read more

14강. 빅데이터 기술 2

학습개요 빅데이터는 매우 크고, 다양하고 빠르게 생성되는 특성이 있어서 빅데이터로부터 의미있는 통찰을 얻으려면 하나의 컴퓨터와 정형 데이터 기반 데이터베이스로는 저장·처리·분석하기 어렵다. 빅데이터를 저장·처리·분석하기 위해서는 분산 데이터 처리 인프라와 관련된 프레임워크를 구축해야 한다. 본 강의에서는 파이선(Python) 기반으로 빅데이터를 분산 처리 및 분석할 수 있는 대스크(Dask)를 소개하고, 분산 계산의 기본 원리인 계산 그래프에 대해 알아본다. 학습목표 대스크(Dask)에 … Read more

13강. 빅데이터 기술 1

학습개요 빅데이터는 매우 크고, 다양하고 빠르게 생성되는 특성이 있어서 빅데이터로부터 의미있는 통찰을 얻으려면 하나의 컴퓨터와 정형 데이터 기반 데이터베이스로는 저장·처리·분석하기 어렵다. 빅데이터를 저장·처리·분석하기 위해서는 분산 데이터 처리 인프라와 관련된 프레임워크를 구축해야 한다. 이 장에서는 분산 컴퓨팅에 대해 먼저 살펴보고, 분산 데이터 프레임워크인 하둡(Hadoop)과 스파크(Spark)에 대해 살펴본다. 학습목표 분산 컴퓨팅의 필요성에 대해 살펴본다. 클라우드 컴퓨팅에 대해 … Read more

12강. 빅데이터 기업 경영 2

학습개요 빅데이터 경영은 기업 경영의 가장 기본적인 모든 기능 영역에서 혁신을 이루고 있다. 이는 기존 경영 방식의 개선뿐만 아니라 보다 적절한 의사결정으로 각 관리 기능의 효율성과 효과를 증진시킨다. 또한 새로운 사업하는 방식을 창출하기도 한다. 이번 강의에서는 빅데이터가 실제로 기업에서 어떤 목적으로 어떻게 활용되고 있는 지를 마케팅, 인적자원 등 2 가지 경영관리 분야에서 살펴보고, 또한 빅데이터를 … Read more

11강. 빅데이터 기업 경영 1

학습개요 빅데이터 경영은 기업 경영의 가장 기본적인 모든 기능 영역에서 혁신을 이루고 있다. 이는 기존 경영 방식의 개선뿐만 아니라 보다 적절한 의사결정으로 각 관리 기능의 효율성과 효과를 증진시키기 때문이다. 본 강의에서는 빅데이터가 실제로 기업에서 어떤 목적으로 어떻게 활용되고 있는 지를 회계, 재무, 생산운영 등 3 가지 경영관리 영역에서 살펴보고 이와 관련된 대표적인 국내외 사례들을 소개한다. … Read more

10강. 빅데이터 의사결정 2

학습개요 빅데이터 의사결정은 서술적 분석, 진단적 분석, 예측적 분석, 처방적 분석 단계 순으로 그 분석 수준과 파급 효과가 높아진다. 서술적 및 진단적 분석은 과거의 모습을 분석하는 것에 치중하는 반면(무엇이 문제이고,원인인지), 예측적 및 처방적 분석은 각각 무슨 일이 일어나고 있는지, 왜 그런 일이 일어나는지 파악하는 데 도움이 될 수 있다. 특히 후자는 미래에 발생할 결과나 상황(이렇게 … Read more

9강. 빅데이터 의사결정 1

학습개요 데이터가 기업 경영성과에 미치는 영향은 여러 연구와 실증적 지표들이 입증하고 있다. 이러한 성과는 의사결정과 생산성 향상을 포함해 기업의 여러 활동과 프로세스 개선이 빅데이터와 직접 연관되기 때문이다. 이에 따라 전략적 자원으로서의 데이터에 대한 경영자의 인식도 크게 달라지고 있다. 각 기능 영역에서 이루어지고 있는 보다 효과적이며 신속한 의사결정과 시장과 고객에 대한 높은 이해, 그리고 고도화된 맞춤화가 … Read more

8강. 기계학습

학습개요 기계학습이란 컴퓨터가 빅데이터로부터 자동으로 지능에 대한 정보를 얻어내는 방법이다. 이 강의에선 기계학습과 인공지능의 정의에 대해 살펴 본 후 인공지능이 어떻게 발전해왔는지에 대한 역사를 살펴본다. 그 후 기계학습 방법론들을 분류하고 각 방법들에 대해 공부한 후 실제로 다양한 산업 분야에서 기계학습이 어떻게 사용되는지 살펴본다. 학습목표 기계학습과 인공지능을 정의하고 인공지능의 발전과정을 이해한다. 다양한 기계학습 방법론을 이해한다. 실제로 … Read more

7강. 추천시스템

학습개요 소비자의 쇼핑 히스토리를 분석하여 최적의 개인화 추천을 하는 추천시스템에 대해서 살펴보고, 추천시스템에 사용되는 분석방법론에 대해서 설명한다. 품목간의 관계만을 이용하여 추천하는 연관성 분석과 개인의 쇼핑정보를 이용하여 추천하는 협력적 정화 방법과 행렬분해 방법에 대해서 배운다. 그리고, 추천시스템의 성능을 평가하는 방법들을 설명한다. 학습목표 추천시스템의 개념과 정의에 대해 이해한다. 연관성분석, 협력적 정화, 행렬분해 방법 등을 이해한다. 추천시스템의 성능평가 … Read more

6강. 데이터 시각화

학습개요 빅데이터 분석에서는 데이터를 시각화해서 의미를 직관적으로 이해하고 판단하는 것이 중요하다. 시각화 도구로는 R, Python, Tableau, Power BI와 D3.js 등이 있다. 빅데이터 시각화는 수치 데이터 중심의 시각화에서 텍스트, 관계에 대한 시각화로 확장되고 있다. 수치데이터 시각화 관련 그래프로는 막대 그래프, 꺽은선 그래프, 버블 그래프 등이 있고, 텍스트 데이터의 시각화 방법으로는 워드 클라우드 등이 있다. 한편 소셜 … Read more