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빅 데이터는 기술 분야에서 뿐만 아니라 다양한 분야에서 여러 가지로 주목되고 있는데 특히 근래에 비즈니스 분야에서 주목을 받고 있다. 또한 활용 사례에서 보았듯이 빅 데이터는 기업의 이윤 창출 및 소비자 동향을 살피는 것뿐만 아니라
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빅 데이터는 기술 분야에서 뿐만 아니라 다양한 분야에서 여러 가지로 주목되고 있는데 특히 근래에 비즈니스 분야에서 주목을 받고 있다. 또한 활용 사례에서 보았듯이 빅 데이터는 기업의 이윤 창출 및 소비자 동향을 살피는 것뿐만 아니라
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및 GPS 정보, 블로그 등을 분석하여 범죄에 악용되는 사례가 최근 급증 하고 있다.
둘째, 빅 데이터를 활용할 수 있는 전문 인력 부족
빅 데이터의 기술 및 서비스를 개발하기 위해서는 과학 기술, 통계, 분석력, 해석 스킬, 시사점, 창의력, 비즈
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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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장단점
(1) 장점
(2) 단점
7. 메타버스 활용사례 분석
(1) 로블록스
(2) 부동산 플랫폼 어스2
(3) 네이버제트의 제페토
(4) 씨티은행
8. 메타버스의 문제점
9. 메타버스 활성화 위한 방안 제시
10. 메타버스 미래전망
11. 결론 및 느낀점
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사례
<표8> 주요 벤처기업 M&A 현황
<표9> 미국 벤처기업의 2001년도 분야별 M&A 현황
<표10> 미국 벤처기업의 분기별 M&A 추이
<표11> 벤처기업의 업종별 제휴 현황
<표12> 대기업과 벤처기업 협력간 상호 기대되는 이득
<표13> 벤처기업과 대
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활용사례
2. 미국, 영국, 일본의 전자화폐 활용사례
Ⅴ. 전자화폐 활성화 방안
1. 전자화폐의 문제점
(1) 전자화폐 발행기관의 선정문제
(2) 소비자보호 및 프라이버시 문제
(3) 전자화폐의 안전성 확보의 문제
(4) 기술표준의 문제
(5)
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및 브랜드 개요
2. 인지적 마케팅전략
제4절 행동&관계마케팅 브랜드전략 사례 - 루이비통(Louis Vuitton)
1. 회사 및 브랜드 개요
2. 루이비통의 체험마케팅 유형
3. 루이비통의 체험마케팅의 수단
제5절 사례 분석
Ⅲ. 결 론
참
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기술 능력 수준 및 정비조직 43
2) 인소싱 전환 초기 핵심정비기술 수준 44
3) 핵심정비기술 능력 확보 45
3. 인소싱 전환에 따른 성과 48
1) 전환이후 경제적 성과 48
2) 전환이후 기술적 성과 50
4. 사례의 종합분석 및 향후 발전
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배경 및 목적
2. 실태분석
(1) 범위 및 구조
(2) 충원방식
(3) 역량 평가
(4) 이동성
(5) 능력관리
(6) 성과관리
(7) 보수
(8) 신분관리
Ⅴ. 우리나라 고위공무원단의 문제점과 개선방안
1. 문제점
(1) 고위직 공무원의 현
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및 AR 기술의 응용 140
2. 인공지능(AI)을 활용한 영상매체 생성 및 개인화 140
3. 콘텐츠의 효과 측정을 위한 데이터 분석 및 인사이트 도출 141
4. 블록체인 기술을 활용한 영상매체 보안 및 권리 관리 141
5. 미디어의 다양한 형태를 고려한 트랜
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개념: 129
회귀 분석 및 모델링: 129
가설 검정과 추론: 130
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
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및 전문성 개발 과정
2.2 경력 및 직장경험 사항
3.본인의 담당직무와 관련하여 경력(경험) 기술
3.1 경력(경험)의 직무 영역
3.2 수행한 활동/경험/업무 내용
3.3 직무관련 본인의 역할과 구체적인 행동
3.4 직무관련 주요 성과와 성공 사례
4.
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사례와 답변 180
? 아동청소년학 대학원 입시준비를 위한 정보산책 181
가. 아동청소년학의 이모저모 181
나. 아동청소년학의 학문특성 182
다. 세부관련학과 182
라. 학과개요 183
마. 관련직업 183
바. 관련자격 183
? 논술주제와 자주출제 되는
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개념: 82
자. 회귀 분석 및 모델링: 83
차. 가설 검정과 추론: 83
카. 데이터 분석 및 시각화: 84
타. 빅데이터와 기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 86
? 통계분
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