데이터의 민족

데이터의 중요도가 증가하면서 이동 환경에 대한 중요성이 대두 ETL, 효율적인 설계 필요 1-1 데이터의 유입 방식 / 변동가능성 주의 바운디드 데이터 : 변화가 없음 언바운디드 데이터 : 데이터가 추가될 가능성 있음 1-2 데이터 처리 방식 배치 방식 : 일정한 주기에 따라 데이터를 모으고 처리 스트리밍 방식 : 연속적으로 처리 람다 아키텍처 : 모두 적용 1-3 데이터 저장 방식 데이터 레이크 / 데이터 웨어하우스 선택 분산 시스템 선택 데이터 베이스 선택 IT 자원이 필요할 때마다 인터넷을 원격으로 외부 자원을 사용할 수 있는 서비스 온프레미스 : 기업이 자체적으로 가지고 있음 온디멘드 : 외부 설비를 필요할 때마다 사용 아마존의 AWS / 마이크로소프트의 애..

기업의 현재 상태와 관련된 인사이트를 도출 정형 데이터 외에 새로운 데이터 수집 능력(웹 크롤러, API Key) 개선해야 할 문제를 찾아내고 해결할 아이디어 제시 데이터의 경향, 패턴, 이상치 인식을 위한 시각화 보고서 작성 능력 해당 도메인에 대한 충분한 지식 기본적인 통계 지식, 분석 도구(Python, R, MySQL), 시각화 도구(Tableau, POWER BI, Spotfire) 능력 중재하는 역할 및 소통 능력 클라우드 사용 능력 우대 머신러닝 알고리즘 이해 능력 통찰력 필수