DAVINCI - AI

Writer: Harim Kang Google ML Bootcamp 저는 지난 2020년 10월부터 Google Developer에서 진행하는 Google ML Bootcamp 프로그램에 참여를 하고 있습니다. 해당 프로그램은 코세라 딥러닝 강의와 관련 자격증 1개에 대하여 비용 지원을 해주는 프로그램입니다. 저는 12월초까지 코세라 딥러닝 강의를 수료하고, 12월말 자격증 시험을 치루어서 합격을 하여 비용을 청구한 상태입니다 :) (Google ML Bootcamp와 관련된 포스팅을 따로 준비 예정에 있으나, 질문이 있다면 해당 게시글의 댓글로 남겨주셔도 괜찮습니다.) Tensorflow Developer Certificate Google ML Bootcamp의 수료 기준이 일정에 맞게 코세라 완강과 ..

IT/Certificate 2020. 12. 28. 15:11

Writer: Harim Kang 데이터 수집 및 저장 계획 데이터 수집 및 전환 데이터 수집 프로세스 수집 데이터 도출: 서비스 품질 결정, 전문가 의견 수렴 목록 작성: 수집 가능성, 보안, 세부 데이터 항목, 비용 등을 검토하여 데이터 수집 목록 작성 데이터 소유기관 파악 및 협의: 소유자의 데이터 관련 정보 파악 및 협의 데이터 유형 분류 및 확인 수집 기술 선정: 데이터 유형 및 포맷에 맞는 수집 기술 선정, 확장성, 안정성, 실시간성 및 유연성 확보 수집 계획서 작성 수집 주기 결정: 배치 또는 실시간 데이터 수집 실행: 테스트 진행 후 데이터 수집 수집 데이터 대상 내부 데이터 조직 내부 데이터, 담당자와 협의, 수집이 용이한 정형 데이터, 수명 주기 관리 용이 외부 데이터 조직 외부 데이터..

IT/Certificate 2020. 11. 19. 11:43

writer: Harim Kang 데이터 분석 계획 분석 방안 수립 분석 로드맵 설정 분석 로드맵: 단계별로 추진하고자 하는 목표를 명확히 정의, 선/후행 단계를 고려해 단계별로 추진내용을 정렬한 것 단계: 데이터 분석 체계 도입 → 데이터 분석 유효성 검증 → 데이터 분석 확산 및 고도화 분석 문제 정의 분석 문제: 목표와 현상사이의 차이가 있을 때, 이것의 해결을 요하는 사항을 의미한다. 하/상향식 접근 방식을 반복하면서 상호 보완하여 분석 과제를 발굴 → 분석 과제 정의서 하향식 접근 방식 분석 과제가 정해져 있고, 이에 대한 해법을 찾기 위해 체계적으로 분석 문제 탐색(비즈니스 모델 기반) → 문제 정의(비즈니스 → 데이터) → 다양한 해결방안 탐색 → 타당성(경제, 기술, 데이터, 운영적) 검토..

IT/Certificate 2020. 11. 19. 11:39

Writer: Harim Kang 빅데이터의 이해 개요 및 활용 빅데이터 특징 빅데이터는 막대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 의미한다. DIKW(Data-Information-Knowledge-Wisdom)피라미드 3V(Volume-Variety-Velocity)의 특징을 가진다. 5V(Veracity-Value), 7V(Validity-Volatility)로 확장 Volume(규모) - Variety(다양성) - Velocity(속도) Veracity(신뢰성) - Value(가치) Validity(정확성) - Volatility(휘발성) 빅데이터 유형 정형 데이터: 정형화된 스키마 구조, DBMS에 저장이 가능한 구조 반정형 데이터: 데이터 내부 구조에 메타 데이터가 포함된 구조 비정형 데이터: 수집..

IT/Certificate 2020. 11. 12. 17:13