저는 주로 데이터 분석, 데이터 마이닝, 기계 학습 등 관련 지식과 기술을 공부합니다.

1, 데이터 과학 기초

데이터 과학 개론, 데이터 과학의 정의, 기원 및 응용 분야를 소개하다. 데이터베이스 및 데이터 관리, 데이터베이스 설계, 데이터 모델, 데이터 정리, 데이터 통합 등의 기술 학습 기초통계학, 통계학의 기본 개념, 방법 및 응용 (예: 확률, 가설 검사, 회귀 분석 등) 을 파악하다.

2. 데이터 분석 및 데이터 마이닝

데이터 탐색 및 시각화, 데이터 시각화 및 기술 통계와 같은 데이터 탐색 기술 파악, 데이터의 패턴 및 추세 파악 데이터 사전 처리 및 피쳐 엔지니어링, 데이터 청소, 피쳐 선택, 피쳐 구축 등의 기술을 학습하여 데이터 마이닝의 성능과 정확성을 향상시킵니다.

기계 학습 알고리즘은 의사 결정 트리, 지원 벡터기, 신경망 등 일반적으로 사용되는 기계 학습 알고리즘을 습득합니다. 을 눌러 모델 구축 및 예측 분석을 수행합니다.

빅 데이터 기술 및 분산 컴퓨팅

빅 데이터 개요, 빅 데이터의 특성, 과제 및 적용 시나리오 이해, 빅 데이터 관련 개념 및 아키텍처 파악 분산 저장 및 컴퓨팅, 분산 파일 시스템 (예: HDFS) 및 분산 컴퓨팅 프레임워크 (예: MapReduce) 와 같은 기술을 배워 대량 데이터 및 병렬 컴퓨팅을 처리합니다.

스트리밍 처리 및 실시간 컴퓨팅, Storm, Flink 등과 같은 스트리밍 데이터 처리 기술을 통해 실시간 데이터의 실시간 분석 및 처리를 수행할 수 있습니다.

4. 고급 데이터 분석 및 의사 결정 지원

고급 기계 학습 알고리즘, 심화 학습, 강화 학습 등 고급 기계 학습 알고리즘을 통해 복잡한 데이터 분석 및 의사 결정 문제를 해결합니다. 자연어 처리 및 텍스트 마이닝, 자연어 처리 및 텍스트 마이닝의 기본 방법 및 기술 파악, 대규모 텍스트 데이터 분석 및 이해

데이터 마이닝 사례 연구, 실제 사례 연구를 통해 데이터 마이닝 기술을 실제 비즈니스에 적용하는 방법을 파악하고 의사 결정 지원을 제공합니다.

5. 데이터 윤리 및 보안

데이터 개인 정보 보호 및 보호, 데이터 개인 정보 보호의 법률 및 기술 수단 이해, 데이터 탈민, 암호화 등의 개인 정보 보호 방법 파악 데이터 윤리 및 윤리, 데이터 윤리의 기본 원칙 및 윤리 학습, 데이터 사용 중 규정 준수 요구 사항 및 도덕적 책임 이해

데이터 보안 및 위험 관리, 데이터 보안의 기본 개념 및 기술 파악, 데이터 보안의 위험 평가 및 관리 방법 학습

요약:

데이터 과학 및 빅 데이터 전공은 데이터 과학의 기초, 데이터 분석 및 마이닝, 빅 데이터 기술 및 분산 컴퓨팅, 고급 데이터 분석 및 의사 결정 지원, 데이터 윤리 및 보안을 포괄합니다. 이러한 지식과 기술을 체계적으로 학습함으로써 데이터 과학 및 빅 데이터 전문가를 양성하여 현대 사회의 데이터 분석 및 의사 결정 지원 요구를 충족시킬 수 있습니다.