이 강의는 데이터와 정보의 차이, DIKW 피라미드, 빅데이터 개요와 3V 등 핵심 개념을 다루며, 예상문제 풀이로 시험 준비를 지원합니다.
미리보기
학습방법 : HTML5 ( PC
, 스마트폰, 타블렛
)
학습차시 : 10차시
학습시간 : 6시간
학습시간 : 6시간 10차시
난이도 : 향상
강의목표
본 과정은 빅데이터 분석기사 필기과정을 대비하고자 하는 학습자분들이 수강하는 강의힙니다.빅데이터 분석기사 필기에 대한 전반적인 내용을 학습할 수 있습니다.
강의소개
빅데이터 분석 기사 시험 안내, 데이터와 정보, 데이터 구분, 유형, 기능, 지식 창조 메커니즘, DIKW 피라미드, 데이터베이스, OLTP, OLAP, 데이터 웨어하우스, 빅데이터 개요, 3V, +2V, 테크닉, 빅데이터 가치, 측정의 어려움, 데이터 산업의 진화 5단계, 데이터 사이언스, 데이터 사이언티스트, 빅데이터 관련 직업군, 예상문제 풀이에 대한 내용을 이해한다.
학습대상
빅데이터 분석 기사 자격증을 따고 싶은 모든 분들
수료기준
필수평가 : 진도 (80% 이상)
총점 80 점 이상시 수료
학습목차
[HD]빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.1-1-1.빅데이터 개요 및 활용
1. 빅데이터 분석 기사 시험 안내
12 분
2. 데이터와 정보, 데이터 구분, 데이터 유형, 데이터 기능, 지식창조 메커니즘
31 분
3. DIKW피라미드, 데이터베이스 정의, DBMS 종류, SQL개념, 데이터베이스 특징, 장단점
38 분
4. OLTP, OLAP의 개념 및 차이점, 데이터 웨어하우스 개념, 특징, 구성요소
39 분
5. 빅데이터 개요, 등장과 변화, 특징, 3V, +2V, 활용을 위한 3요소, 기본 테크닉
48 분
6. 빅데이터 가치, 역할, 기능과 효과, 가치 측정 어려움, 영향
31 분
7. 데이터 산업의 진화 5단계의 개념과 각 단계의 특징
33 분
8. 빅데이터 조직 및 인력 필요성, 역할, 구성, 조직의 형태, 데이터 사이언스 개념
35 분
9. 데이터 사이언티스트 개념, 직무, 빅데이터 관련 직업군 5가지, 데이터 분선 수준 진단 결과 4가지