데이터과학입문(35105)

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목차

1. 데이터 분석에 기계학습과 같은 알고리즘 접근방법이 도입된 이유를 기술하시오. (3점) 이러한 기계학습과 같은 알고리즘 접근방법의 특징을 모수적 모형 접근방법과 비교하여 약술하시오. (5점)
2. 빅데이터 시대의 도래로 우리 사회는 많은 변화를 겪고 있다. 이러한 환경 변화로부터 비롯될 수 있는 긍정적인 영향과 부정적인 영향에 대한 자신의 견해를 기술하시오. (5점) 또한, 이와 관련한 데이터과학자의 역할을 논하시오. (3점)
3. 기업이나 기관의 데이터 분석에서 분석 대상 문제를 적절하게 포착하고 정의하기 위해 필요한 접근 방식에 대해 설명하시오. (7점)
4. 데이터 품질의 정의를 기술하시오. (3점) 좋은 품질의 데이터가 기업경영에 미치는 영향을 분석한 사례를 조사하고 이에 대해 논하시오. (4점)

본문내용

1. 데이터 분석에 기계학습과 같은 알고리즘 접근방법이 도입된 이유를 기술하시오. (3점) 이러한 기계학습과 같은 알고리즘 접근방법의 특징을 모수적 모형 접근방법과 비교하여 약술하시오. (5점)

데이터 마이닝에 있어서 최근 데이터의 양이 방대해지고 변수가 급격히 증가하는 관측치가 많아지게 됨에 따라 기계학습과 같은 알고리즘 접근방법의 적용이 두드러지고 있다. 기존에는 분석 대상이 되는 데이터의 양도 많지 않았고 크게 불규칙하지 않았기 때문에 모수적 모형 접근방법으로 대응할 수 있었으나, 회귀분석의 범위를 벗어나는 관측치가 많아짐에 따라 모수적 모형 접근방법으로 데이터 속에서 일정한 규칙성을 찾는 것은 한계에 이르게 되었다. 따라서, 데이터의 복잡성이 높아도 적용이 가능한 알고리즘 접근방법의 도입이 이루어지게 된 것이다.

알고리즘 접근방법의 특징을 모수적 모형 접근방법과 비교하여 기술하도록 하겠다. 우선 가장 큰 차이는 변수간의 관계를 찾는 방식이라고 할 수 있다. 모수적 모형 접근방법은 모형 식을 수립하여 변수간의 관계를 수식으로 나타낸다. 선형회귀분석이 대표적이다. y=ax+b와 같은 수식을 통해 변수인 x,y의 관계를 규명할 수 있는 것이다. 알고리즘적 접근 방법은 과거의 경험을 바탕으로 변수간의 관계를 파악하는 것이다. 대표적으로 의사결정나무와 신경망을 예로 들 수 있다. 의사결정나무는 과거의 경험적 데이터에 근거하여 분석질문을 계속해서 분류해 나가는 방식으로 변수를 추정한다.

참고 자료

없음