한국방송통신대 데이터과학입문 과제물
- 최초 등록일
- 2020.03.30
- 최종 저작일
- 2018.06
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MS 워드
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소개글
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목차
1. Large data로 불리는 기존 데이터와 Big data의 특징을 비교하여 차이점을 정리하시오(6점).
2. IBM에 따르면 빅데이터의 정의는 4V로 요약할 수 있다. 빅데이터를 4V의 관점에서 정의하고 각각의 개념을 설명하시오(6점).
3. 추천 시스템에 활용되는 협업필터링은 무엇인지 설명하고 이의 종류로서 어떤 방법이 있는지 기술하시오(6점).
4. 데이터베이스 모델이란 무엇인지 설명하고, 계층형, 네트워크형, 관계형 모델 각각에 대해 사례를 들어 설명하시오(6점).
5. 빅데이터 시대의 도래로 우리 사회는 많은 변화를 겪고 있다. 이러한 환경 변화로부터 비롯될 수 있는 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 기술하고 이와 관련한 데이터과학자의 역할을 논하시오.(6점).
본문내용
1. Large data로 불리는 기존 데이터와 Big data의 특징을 비교하여 차이점을 정리하시오(6점).
기존 데이터는 기업이 주로 관리하고 저장하는 정형데이터였다. 시간이 흘러 SNS , 이미지, 동영상 같은 정보가 등장하고 기하급수적으로 증가하게 되면서 기업은 보다 데이터 규모가 크고, 발생 속도가 빠르고, 데이터 종류가 다양한, 복잡한 비정형데이터를 마주하게 되었다. 이렇게 발생하는 각종 데이터를 모아 활용하는 것이 빅데이터이다.
[정형화 정도에 따른 Data의 분류]
정 형 : 고정된 필드에 저장된 데이터(수치화, 크기, 길이가 고정된, 예상된 데이터, 관계형데이터베이스)
반정형 : 고정된 필드는 아니지만 스키마를 포함하는 데이터(XML, HTML 등)
비정형 : 고정된 필드에 저장되어 있지 않은 데이터(텍스트, 이미지, 동영상 등)
빅데이터는 기존 데이터보다 상대적으로 아래와 같은 특징을 가진다.
1) 빠른 의사결정의 요구가 상대적으로 적다
2) 처리(Processing) 복잡도가 높다
3) 처리할 데이터의 비중이 높다
4) 비정형 데이터의 비중이 높다
5) 처리/분석의 유연성이 높다
참고 자료
없음