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1. 2019년 시험 일정
시험명 | 원서접수 | 시험일 | 결과발표 |
제20회 데이터분석준전문가(ADsP) | ~2.18 | 3.9 | 4.9 |
제21회 데이터분석준전문가(ADsP) | 3.12~5.13 | 6.1 | 7.2 |
제22회 데이터분석준전문가(ADsP) | 6.4~8.12 | 8.31 | 10.1 |
제23회 데이터분석준전문가(ADsP) | 9.3~11.4 | 11.23 | 12.24 |
2. 데이터분석준전문가 자격검정시험 과목
구분 | 시험과목 | 과목별 세부 항목 |
1과목 | 데이터 이해 |
1. 데이터의 이해 |
3과목 | 데이터분석 기획 | 1. 데이터분석 기획의 이해 2. 분석 마스터 플랜 |
4과목 | 데이터 분석 | 1. R기초와 데이터 마트 2. 통계 분석 3. 정형 데이터 마이닝 |
과목 1. 데이터 이해
제1장. 데이터의 이해
제1절. 데이터와 정보
1. 데이터의 정의
- 1646년 영국 문헌에 최초 등장. dare(주다의 과거분사형으로 '주어진 것'의 의미로 사용
- 1940년대 이후 컴퓨터시대의 시작과 함께 데이터의 의미는 관념적이고 추상적인 개념에서 기술적이고 사실적인 의미로 변화
- 데이터는 추론과 추정의 근거로 이루어진 사실 (옥스포드 대사전)
- 데이터는 단순한 객체로서의 가치뿐 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는다.
2. 데이터의 특성
- 존재적 특성 : 객관적 사실
- 당위적 특성 : 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거
3. 데이터의 유형
- 정성적 데이터 : 언어, 문자 등 형식이 정해져 있지 않은 비정형 데이터 (저장, 검색,분석에 많은 비용 소모)
- 정량적 데이터 : 수치, 도형, 기호 등 정형화된 데이터
4. 데이터와 지식 경영 간의 관계
- 암묵지
- 암묵지는 학습, 경험 등을 통해 개인에게 습득된 무형의 지식으로 겉으로 드러나지 않는 지식
- 상호작용 : 내면화(Internalization), 공통화(Socialization)
- 형식지
- 문서, 메뉴얼 등으로 형성화된 지식으로 전달, 공유가 용이함
- 상호작용 : 표출화(Externalization), 연결화(Combination)
5. 데이터와 정보의 관계 (DIKW 피라미드, Data Information, Knowledge, Wisdom hierarchy)
- 데이터(Data) - 최하위 단계
- 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않는 객관적 사실
- 예 : A마트는 100원, B마트는 200원에 연필 판매
- 정보(Information)
- 데이터의 가공, 처리와 연관관계 속에서 의미 도출
- 예 : A마트의 연필가격이 더 싸다.
- 지식(Knowledge)
- 도출된 다양한 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류하고 개인 경험을 결합시켜 고유의 지식으로 내재화
- 예 : 상대적으로 저렴한 A마트에서 연필을 사야겠다.
- 지혜(Wisdom)
- 지식의 축적과 아이디어가 결합된 창의적 산물
- 예 : A마트의 다른 상품도 B마트보다 쌀 것이라고 판단
제2절. 데이터베이스 정의와 특징
1. 데이터베이스의 배경
- 1950년 전세계의 산재한 군대의 군비상황을 관리하기 위해 컴퓨터 도서관을 설립하며 data + base(기지) xkstod
- 1963년 공식적으로 사용
- 1963년 현대적 의미의 데이터베이스 관리시스템 IDS(Integrated Data Store) 개발
- 1970년대부터 유럽 및 미국에서 해당 용어가 일반적으로 사용
2. 데이터베이스의 정의
- 과거의 정의 : 정형 데이터 관리
- 체계적이거나 조직적으로 정리되고 전자식 또는 기타 수단으로 개별적으로 접근할 수 있는 독립된 저작물
- 국내 저작권법 : 소재를 체계적으로 배열 또는 구성한 편집물
- 빅데이터 출현 후 정의 : 비정형 데이터 포함
- 컴퓨터 용어사전 : 동시에 복수의 적용 업무를 지원할 수 있도록 복수 이용자의 요구에 대응해서 데이터를 받아들이고 저장, 공급하기 위해 일정한 구조에 따라 편성된 데이터의 집합
- 관련된 레코드의 집합, 소프트웨어로는 데이터베이스 관리 시스템을 의미 (DBMS)
3. 데이터베이스의 특징
① 일반적인 특징
- 통합된 데이터(Integrated Data)
- 동일한 내용의 데이터가 중복되어 있지 않음
- 데이터 중복은 관리상의 복잡한 부작용을 초래
- 저장된 데이터(Stored Data)
- 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장 매체에 저장된 것을 의미
- 공용 데이터(Shared Data)
- 여러 사용자가 서로 다른 목적으로 데이터를 공동으로 이용한다는 것을 의미
- 변화되는 데이터(Changable Data)
- 데이터베이스 내용은 현시점에서의 상태를 나타냄. 이 상태는 새로운 데이터의 삽입, 기존데이터 삭제,갱신 등으로 변화하면서도
항상 현재의 정확한 데이터를 유지해야 함
- 데이터베이스 내용은 현시점에서의 상태를 나타냄. 이 상태는 새로운 데이터의 삽입, 기존데이터 삭제,갱신 등으로 변화하면서도
② 다양한 측면에서의 특징
- 정보축적 및 전달 : 컴퓨터 등의 정보처리기기가 읽고 쓸 수 있도록 하는 기계가독성과 검색가능성, 원거리에서도 이용가능한 원격조작성
- 정보이용 : 정보요구에 따라 다양한 정보를 신속하게 획득할 수 있고 원하는 정보를 정확하고 경제적으로 찾아낼 수 있음
- 정보관리 : 방대한 양의 정보를 체계적으로 축적하고 새로운 내용추가나 갱신이 용이
- 정보기술 발전 : 데이터베이스는 정보처리, 검색관리 소프트웨어, 관련 하드웨어, 정보전송을 위한 네트워크 기술 발전을 견인
- 경제, 산업 : 다양한 정보를 필요에 따라 신속하게 제공, 이용할 수 있는 인프라로서 국민의 편의를 증진하는 수단
제3절. 데이터베이스 활용
1. 기업 내부 데이터베이스
- 1980년대 : 단순 자동화 OLTP(Online Transaction Processing) → '분석' 중심의 시스템 OLAP(Online Analytical Processing)
- 2000년대 : 고객관계관리 CRM(Customer Relationship Management)와 공급망관리 SCM(Supply Chain Management)
2. 각 분야별 내부 데이터베이스
① 제조부문 : 제조업의 데이터베이스 기술 적용은 2000년을 기점으로 전환됨
- ERP (Enterprise Resource Planning) : 경영자원을 하나의 통합시스템으로 재구축
- BI (Business Intelligence) : 의사 결정에 활용하는 일련의 프로세스
- CRM (Customer Relationship Management) : 고객 중심 자원을 극대화하기 위한 고객관계관리
- RTE (Real-Time Enterprise) : 회사의 주요 경영정보를 통합관리하는 실시간 기업의 새로운 기업경영시스템
② 금융부문
- EAI (Enterprise Application Integration) : 정보를 중앙 집중적으로 통합,관리,사용하기 위한 인프라
- EDW (Enterprise Data Warehouse) : 기존 DW를 전사적으로 확장한 모델
③ 유통 부문
- KMS (Knowledge Manament System) : 지식관리 시스템
- RFID (Radio Frequency ID) : 주파수를 이용하여 ID를 식별하는 시스템
3. 사회기반구조로서의 데이터베이스
① 사회간접자본 (SOC) : 데이터베이스는 사회 전반의 기간재로서 자리매김함
- EDI (Electronic Data Interchange) : 표준화된 양식을 통해 거래처에 전송하는 시스템
- VAN (Value Added Network) : 부가가치통신망
- CALS (Commerce At Light Speed) : 경영통합정보시스템
② 물류부문
- CVO (Commercial Vehicle Operation System) : 화물운송정보
- PORT-MIS : 항망운영정보시스템
- KROIS : 철도운영정보시스템
③ 지리부문
- GIS (Geographic Information System) : 지리정보시스템
- RS (Remote Sensing) : 원격 탐사
- GPS (Global Positioning System) : 범지구위치결정시스템
- ITS(Intelligent Transport System) : 지능형 교통시스템
- LBS(Location Based Service) : 위치기반서비스
- SIMS(Spatial Information Management) : 공간정보관리
④ 의료부문
- PACS(Picture Archiving and Communications System)
- U헬스 (Ubiquitous-Health)
⑤ 교육부문
- NEIS(National Education Information System) : 교육행정정보시스템
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