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ADsP

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ADsP (데이터분석 준전문가) 39회 복기, 후기 10월 21일 토요일에 응시한 ADsP (데이터분석 준전문가) 자격증 후기를 남기려고 한다. 공부를 미루고 미루다가 시험일 기준 9시간 전부터 제대로 된 벼락치기를 시작했다 ... ㅎㅎ 나는 따로 교재는 사지 않았고 구글에 돌아다니는 자료들을 참고해서 공부했다!! 1, 2과목은 문제 출제 유형을 파악해 좋은 결과를 받은 것 같고 3과목은 공부도 제대로 못 했을뿐더러 비교적 제일 어려운 파트였기에... 아직 합격은 잘 모르겠지만 ... ㅋㅋㅋ 내 머리에서 떠나기 전에 빠르게 39회 복기를 해보겠다!!! 1과목 1. 빅데이터의 발전 순서를 묻는 문제 💡digitalization - connect - agency 2. 빅데이터 틀린것은? 💡중앙집중식 발전 3. DISW 단계 💡정보 information 4. ..
[ADsP 데이터분석 준전문가] - 핵심 내용 요약 정리 (4) - PART 4. 데이터 분석 기획 [데이터 분석 기획 - 1. 분석 과제 정의] 1. 분석 기회 발굴 분석 기회 : 기업의 전사 또는 개별 업무별 의사 결정 포인트에 활용할 수 있는 분석 후보 접근 방식 톱다운 (Top-Down) 방식 : 비즈니스 모델로부터 경쟁력 향상을 도모할 수 있는 분석 기회를 발굴하고 전사 분석 체계 구현을 위한 거버넌스 체계 전반을 다룬다. 보텀업 (Bottom-Up) 방식 : 주제별 분석 기회를 구현 분석 기회 발굴을 위한 3가지 방법 비즈니스 모델 분석을 통한 Top Down 방식 : 기업의 비즈니스 모델을 분석하여 경쟁력 강화를 위한 핵심 분석기회 식별 대상 프로세스 선정, 분석을 통한 Bottom Up Path Finding 방식 : 특정 대산 프로세서를 선정한 후 주제별로 분석기회를 식별 분석 유즈케이..
[ADsP 데이터분석 준전문가] - 핵심 내용 요약 정리 (3) - PART 3. 가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 [가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 - 1. 빅데이터 분석과 전략 인사이트] 빅데이터 열풍과 회의론 시대의 분위기에 합류하기 위해 거액을 투자해 솔루션을 도입한 후 어떻게 활용하고 어떻게 가치를 뽑아내야 할지 다시 시작 현재 소개되는 많은 빅데이터 성공사례가 기존의 분석 프로젝트를 포장함 빅데이터 분석도 데이터에서 가치, 즉 통찰을 끌어내 성과를 창출하는 것이 관건이다. 데이터 분석 기반 경영이 도입되지 못하는 이유 기존 관행을 따를 뿐 중요한 시도는 하지 않기 때문 경영진의 직관적인 결정을 귀한 재능으로 칭송 적절한 방법조차 제대로 익히지 못한 사람에게 분석 업무를 할당해줌 아이디어보다 아이디어를 낸 사람에게 관심을 두는 경향 때문이다. 빅데이터 분석, 'Big'이 핵심이 아니다 직관에 ..
[ADsP 데이터분석 준전문가] - 핵심 내용 요약 정리 (2) - PART 2. 데이터의 가치와 미래 [데이터의 가치와 미래 - 1. 빅데이터의 이해] 빅데이터의 정의 빅데이터 : Big Data 단순히 용량만 큰 것이 아니라 복잡성도 증가해 기존 데이터 처리 애플리케이션이나 관리 툴로는 다루기 어려운 데이터세트의 집합 일반적 정의 빅데이터는 일반적인 데이터베이스 소프트웨어로 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터이다. 활용하는 데이터 규모에 중점을 둔다. 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고 데이터의 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대 기술 및 아키텍처이다. 분석 비용 및 기술에 초점을 맞춘다. 데이터와 데이터 처리, 저장 및 분석 기술 + 의미있는 정보 도출에 필요한 인재나 조직도 포함한다. 정의 자체가 포괄하는 범위 확대 3V 데이..
[ADsP 데이터분석 준전문가] - 핵심 내용 요약 정리 (1) - PART 1. 데이터의 이해 [데이터 이해 - 1. 데이터 정보] 데이터의 정의 데이터는 기술적이고 사실적인 의미이다. 데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실이다. 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것이다. 데이터의 특성 존재적 특성 : 객관적 사실 당위적 특성 : 추론, 예측, 전망 데이터의 유형 정성적 데이터 정량적 데이터 언어, 문자 숫자, 기호, 도형 저장, 검색, 분석에 비용이 많이 든다. 비용 소모가 적다. 비정형 데이터 정형 데이터 주관적 내용 객관적 내용 통계 분석이 어려움 통계 분석이 쉬움 지식 경영의 핵심 이슈 : 암묵지, 형식지 암묵지 학습과 경험을 통해 개인에게는 있지만, 겉으로는 드러나지 않는 지식 사회적으로 중요하지만 타인과 공유하기 어려움 상호작용 : 공통화, 내면화 형식지 문서나 메뉴얼처럼 ..

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