[30점 만점] 빅데이터의 이해 통계학과 중간 과제물 방송통신대

과제정보

학과	컴퓨터과학과, 통계·데이터과학과	학년	4학년
과목명	빅데이터의이해	자료	9건
공통	1. 다음을 설명하시오.(6점) (1) 빅데이터의 출현배경 (2) 데이터과학 2. 네이버 트렌드를 이용하여 비교가능한 검색 주제어 2개를 비교하고 그래프로 정리하어 의미있는 결론을 도출하여 기술하시오(주제어별 키워드는 의미있는... 더보기 1. 다음을 설명하시오.(6점) (1) 빅데이터의 출현배경 (2) 데이터과학 2. 네이버 트렌드를 이용하여 비교가능한 검색 주제어 2개를 비교하고 그래프로 정리하어 의미있는 결론을 도출하여 기술하시오(주제어별 키워드는 의미있는 여러 개를 지정) (6점). 3. 다음을 기술하시오(12점). (1) 구글 Ngram을 이용하여 1900년대 이후 관련 있는 키워드(영어) 3개를 찾아 그래프로 정리하고 그 의미를 정리하시오. (2) 구글 트렌드를 이용하여 (1)에서 찾은 동일 키워드(영어) 3개를 찾아 그래프를 작성하고 이를 (1)의 결과와 연계해서 비교하여 설명하시오. 4. 국내외 기업, 정부에서 빅데이터를 이용하여 얻은 최신 혁신성과 사례를 발굴하고 이를 정리하시오.(6점) 접기

소개글

"[30점 만점] 빅데이터의 이해 통계학과 중간 과제물 방송통신대"에 대한 내용입니다.

목차

1. 다음을 설명하시오.
(1) 빅데이터의 출현배경
(2) 데이터과학

2. 네이버 트렌드 이용하여 비교 가능한 검색어 2 개를 비교하고 그래프로 정리하여 의미있는 결론을 도출하시오.

3. 다음을 기술하시오.
(1) 구글 Ngram을 이용하여 1900년대 이후 관련 있는 키워드(영어) 3개를 찾아 그래프로 정리하고 그 의미를 정리하시오.
(2) 구글 트렌드를 이용하여 (1)에서 찾은 동일 키워드(영어) 3개를 찾아 그래프를 작성하고 이를 (1)의 결과와 연계해서 비교하여 설명하시오.

4. 국내외 기업, 정부에서 빅데이터를 이용하여 얻은 혁신성과 사례를 발굴하고 이를 정리하시오.

5. 참고문헌

본문내용

1. 다음을 설명하시오.
(1) 빅데이터의 출현배경
빅데이터란 정형화된 형식을 가진 데이터 뿐만 아니라 정형화되어 있지 않은 다양한 형태(variety)를 띄고, 매우 방대(volumn)하며, 처리 및 유통 속도가 빠른(velocity), 이 3 가지 특징을 충족하는 개념을 의미한다. 빅데이터의 개념이 처음 등장하기 시작한 2013-2015 년 경과 달리, 이제는 빅데이터라는 개념이 어디에나 적용되어 있는 것을 볼 수 있다. 예를 들어 스마트폰의 다양한 어플리케이션은 수시로 사용자의 위치,검색, 광고 데이터 등을 수집하고, IoT 전자기기와 헬스케어 기기는 사용자의 신체상태를 수집하기도 한다. 빅데이터의 등장은 통신 기술의 전반적인 발전에 따라 자연스럽게 동반된 현상이다. 빅데이터가 발전하게 된 계기와 이유는 다음 4 가지로 분류하여 설명될 수 있다.

첫 째, 데이터가 생산되는 경로가 다양해졌다. 가장 가공되지 않은 형태의 데이터를 원시데이터(raw data)라고 하는데, 이러한 원시데이터가 발생되는 원천과 생성의 주기가 급격히 증가함에 따라, 빅데이터가 가능하게 되었다. 소셜미디어는 빅데이터의 가장 관련성이 높고 대표적인 원천 중 하나이다. 빅데이터는 소셜미디어 플랫폼에서 페이스북, 트위터, 인스타그램, 플리커, 유튜브, 구글, 워드프레스 등 인터넷 기반 애플리케이션과 웹사이트를 통해 생성된다. 이러한 웹사이트와 어플리케이션은 사용자들이 서로 다른 주제에 대해 공유하고 협업하는 가상 공동체의 한 종류를 형성하고 연결될 수 있도록 해준다. 이러한 과정에서 다량의 텍스트 및 이미지 데이터가 발생하며, 사용자의 행동에 따라 공유, 위치, 클릭, 웹사이트 내 이동, 활동 시간 등의 부수적인 로그 데이터가 실시간으로 발생한다. 현재 서비스 되는 소셜미디어 플랫폼의 총 가입자 수를 고려할 때, 소셜미디어의 전파와 보급은 데이터 발생의 급증으로 이어지게 되었다. 빅데이터의 또 다른 원천은 바로 사물 인터넷(IoT: Internet of Things)으로, 방대한 양의 데이터를 생성하기 위해 협력적으로 작동하는 다수의 센서를 기반으로 한다.

참고 자료

“What on earth is data science?” Cassie Kozyrkov, 2018 년 8 월 19 일 작성. 2020 년 9 월 27 일 접속. https://medium.com/hackernoon/what-onearth-is-data-science-eb1237d8cb37
“전염병과 인류”, 치의신보, 2020 년 3 월 10 일 작성. 2020 년 10 월 2 일 접속. https://dailydental.co.kr/mobile/article.html?no=110510
“CreDB 금융 빅데이터 개방 시스템”, 2020 년 9 월 27 일 접속.
https://credb.kcredit.or.kr/
“금융빅데이터(CreDB)분석, 에이젠글로벌 ‘인공지능 신용 지도’ 완성”, 2020 년 9 월 27 일 접속.
https://aizenglobal.com/%EA%B8%88%EC%9C%B5%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0credb-%EB%B6%84%EC%84%9D-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%A0%EA%B8%80%EB%A1%9C%EB%B2%8C-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EC%8B%A0/