데이터 사이언스의 악용 가능성 - 데이터가 수집된 방법 & 수집된 이유 & 데이터의 한계 & 방법의 한계를 신경쓰지 않으면, 악용 될 수 있다. - 데이터의 이해가 제대로 되지 않으면 잘못된 가정 또는 무의미한 진술을 할 수 있다. - 프라이버시가 보호되고, 투명성을 보장해야한다. 10년 후 데이터 사이언스의 전개 - 대기업들이 쇼핑 거래 분석을 수행하고 공급망과 공급방식을 합리화하는 방법을 찾을 것이다. - 미래에는 우리의 생활 방식, 건강, 우리의 가정환경, 소비하는 에너지, 우리가 하는 요리, 식료품이나 연료의 관점에서 우리가 주문하는 자원과 얻어내는 방법들이 변화할 것이다. - 우리의 삶과 삶의 방식, 문화, 사회에 걸친 컴퓨터와 스마트폰 뿐만 아니라 모든 종류의 센서 및 데이터 제작자와 데이터에..

데이터 시각화의 목적과 데이터 사이언스 내의 역할에 대해 설명한다. 탐색 및 설명 시각화의 차이점을 설명한다. 여러 데이터 유형과 사용할 수 있는 시각화 유형을 비교한다. 시각적으로 데이터를 인코딩하는 과정과 사용할 수 있는 다양한 인코딩을 설명한다. 특정 데이터 인코딩의 효율성을 평가한다. Python(Bokeh)을 사용해 시각화를 제작한다. 데이터 시각화의 정의 통계 그래프, 플롯(plot) 및 정보 그래픽을 사용해 명확하고 효율적으로 정보를 전달하는 것 By Tufte. 데이터가 보여주는 것을 취하는 방법, 최선의 방법으로 전달하는 도구 -> 즉 데이터의 주요 특징들을 매우 빠르게 파악할 수 있게 한다. 따라서 보는 사람들이 데이터를 통해 전달되는 흥미로운 통찰력을 찾도록한다. 데이터 시각화의 역할..

데이터 사이언스 응용 프로그램에서 사용하기 위한 다양한 데이터 소스 설명이 가능하다. 데이터에 대한 다양한 라이선스 옵션 비교가 가능하다. 데이터 수집을 위한 API의 역할 설명이 가능하다. 데이터 정리의 역할을 설명할 수 있다. 데이터 수집 기술을 적용해 MongoDB에 데이터 저장 및 관리가 가능하다. 여러 출처에서 데이터를 수집하는데 따른 이점 및 문제점을 평가 할 수 있다. MongoDB에서 데이터를 추출하기 위한 쿼리 작성이 가능하다. 데이터 사이언스 파이프라인 데이터 수집 -> 데이터 처리 -> 데이터 클리닝 및 통합 데이터 및 데이터 수집 소스 데이터 전처리와 통합 데이터 저장 및 관리(물리적 로컬 시스템 사용에 대한 클라우드 기반 저장 및 처리) 데이터 수집 및 데이터 소스 웹상의 데이터 ..

데이터 사이언스가 무엇인지 설명할 수 있다. 데이터 사이언스가 통계 및 컴퓨터 과학을 비록한 다른 분야와 다른 이유를 설명할 수있다. 관련된 데이터 사이언스 프로세스 및 단계를 요약할 수 있다. 데이터 사이언스로 간주되는 것을 받영할 수 있다. 다양한 소스에서 유래된 데이터 유형을 분류 가능하다. 데이터 사이언스를 수행하는데 필요한 광범위한 기술 역량을 요약할 수 있다. 데이터 사이언스 개요 빅데이터와 데이터사이언스의 차이 빅데이터는 IT와 매우 큰 관련이 있거나 컴퓨터 과학 및 엔지니어링에 중점을 둔다. 또한 특허를 식별하고, 조직에 새로운 유용한 것을 발견하기 위해 다양한 출처의 많은 데이터를 수집하고 사용한다. 즉, 빅데이터에 의해 생기는 기회에 중점을 둔다. Volume(양) Variety(다양성..

문제 설명 프로그래머스 팀에서는 기능 개선 작업을 수행 중입니다. 각 기능은 진도가 100%일 때 서비스에 반영할 수 있습니다. 또, 각 기능의 개발속도는 모두 다르기 때문에 뒤에 있는 기능이 앞에 있는 기능보다 먼저 개발될 수 있고, 이때 뒤에 있는 기능은 앞에 있는 기능이 배포될 때 함께 배포됩니다. progresses: 먼저 배포되어야 하는 순서대로 작업의 진도가 적힌 정수 배열 speeds: 각 작업의 개발 속도가 적힌 배열 각 배포마다 몇 개의 기능이 배포는지 return 제한 사항 작업의 개수(progresses, speeds배열의 길이)는 100개 이하입니다. 작업 진도는 100 미만의 자연수입니다. 작업 속도는 100 이하의 자연수입니다. 배포는 하루에 한 번만 할 수 있으며, 하루의 끝에..

문제 설명 초 단위로 기록된 주식가격이 담긴 배열 prices가 매개변수로 주어질 때, 가격이 떨어지지 않은 기간은 몇 초인지를 return 하도록 solution 함수를 완성하세요. 제한사항 prices의 각 가격은 1 이상 10,000 이하인 자연수입니다. prices의 길이는 2 이상 100,000 이하입니다. 입출력 예 price return [1, 2, 3, 2, 3] [4, 3, 1, 1, 0] 입출력 예 설명 1초 시점의 ₩1은 끝까지 가격이 떨어지지 않았습니다. 2초 시점의 ₩2은 끝까지 가격이 떨어지지 않았습니다. 3초 시점의 ₩3은 1초뒤에 가격이 떨어집니다. 따라서 1초간 가격이 떨어지지 않은 것으로 봅니다. -> 이부분 주의 4초 시점의 ₩2은 1초간 가격이 떨어지지 않았습니다. 5..