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데이터 과학자 양성을 위한 탐색적 연구.\" 국내석사학위논문 연세대학교 정보대학원, 2017. 서울 http://www.riss.kr/link?id=T14449954 목차 (1) 다음을 정리하여 서술하시오. ① 데이터과학자 ② 빅데이터 확산 배경 (2) 네이버 검색어트렌드를
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빅 데이터가 만드는 세상」, 21세기북스, 2013. 함유근·채승병, 「빅데이터, 경영을 바꾸다」, 삼성경제연구소, 2012. www.covid19board.kr (1) 다음을 정리하여 서술하시오. (8점) ① 데이터과학자 ② 빅데이터 확산 배경 가. 센서를
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빅데이터의이해와활용 2023년 2학기 중간과제물 1, 다음을 정리하여 서술하시오. 1) 데이터과학자 2) 빅데이터 확산 배경 2. 네이버 검색어트렌드를 이용하여 COVID-19 전 후의 우리나라의 변화를 파악하려고 한다. 검색 주제어 2
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  • 등록일 2023.10.03
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빅데이터(Big Data)란 기존의 데이터 용량을 넘어서는 거대한 규모의 다양한 정형·비정형 데이터를 가리킨다. 기존의 관계형 데이터와 비교하여 양, 속도, 다양성 및 복잡성에서 그 차이를 볼 수 있다. 본론에서 언급한 현재 우리 사회에서 활용
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  • 등록일 2020.03.27
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빅데이터 분석 (3 )반영 (4) 효과 (5) 볼보의 빅 데이터 활용의 한계점 -결론- 1. 빅 데이터를 사용하는 자동차 산업의 문제점과 그에 따른 향후 대응 전략 (1) 보안 및 프라이버시 문제 (2) 분명한 빅 데이터 활용 목적 정의 및 이해에 관한
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  • 등록일 2014.04.30
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논문 236건

DATA 활용을 통한 정보교환……………………………………………26 Ⅵ. 결 론……………………………………………27 참고문헌……………………………………………29 ※ 과제분담 : Ⅰ,Ⅱ 전성연 / Ⅲ,Ⅴ 정상기 / Ⅳ,Ⅵ 정일섭 - 표 목
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  • 발행일 2014.05.29
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활용 다. 디지털스토리텔링 라. 협업 블로거 마케팅 전개 마. 정책고객관리 기법(PCRM : Policy Customer Relationship management) 바. 온라인여론 모니터링 : FIND(Find, Investigate, Neutralize, Deliver) 3. 기대효과 가. 차별화된 정보서비스로 관광홍보
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  • 발행일 2011.12.23
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활성화 방안 제1절 농촌관광에 대한 이해증진 제2절 농촌관광상품의 개발 제3절 마케팅과 네트워크 제4절 리더십과 파트너십 제6장 결론 제1절 연구의 요약 제2절 연구의 한계점 및 향후 연구과제 【참고문헌】
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  • 발행일 2004.12.21
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배경 1 1.2 연구목적 6 제 2장 관련 연구 2.1 VOC의 정의 및 중요성 9 2.2 관련 연구 및 차별성 11 제 3장 긴급 게시물 실시간 탐지 기법의 모델 제안 3.1 과거 게시물 데이터의 수집과 분류 18 3.2 긴급 게시물의 주제어 선정 20 3.
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  • 발행일 2013.10.10
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배경 1. 전자화폐의 개요 2. 전자화폐의 도입 (1) 전자화폐 도입 원인 (2) 전자화폐 도입의 영향 Ⅲ. 전자화폐의 작동원리 Ⅳ. 전자화폐의 활용사례 1. 우리나라의 전자화폐 활용사례 2. 미국, 영국, 일본의 전자화폐 활용사례 Ⅴ. 전자
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  • 발행일 2007.11.16
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취업자료 1,593건

데이터 분석 및 시각화: 104 빅데이터와 기계 학습: 104 실험 계획법 105 비모수 통계 105 빅데이터와 머신러닝 106 데이터 분석 도구와 소프트웨어 106 ? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 109 ? 석박사학위과정 최빈
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데이터 분석 및 시각화: 130 빅데이터와 기계 학습: 131 실험 계획법 132 비모수 통계 132 빅데이터와 머신러닝 133 데이터 분석 도구와 소프트웨어 133 ? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 136 ? 석박사학위과정 최빈
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데이터 분석 및 시각화: 122 사. 빅데이터와 기계 학습: 123 아. 실험 계획법 124 자. 비모수 통계 124 차. 빅데이터와 머신러닝 125 카. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 125 ? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 128 ? 석
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데이터 분석 및 시각화: 80 마. 빅데이터와 기계 학습: 80 바. 실험 계획법 81 사. 비모수 통계 81 아. 빅데이터와 머신러닝 82 자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 82 ? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 85 ? 기출문
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데이터 분석 및 시각화: 64 마. 빅데이터와 기계 학습: 65 바. 실험 계획법 66 사. 비모수 통계 66 아. 빅데이터와 머신러닝 66 자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 67 ? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 70 ? 석박사
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