Big Data and Data Visualization(Inforgraphics) 2012년 KISTI(한국정보과학기술연구원) 발표 자료Seul Koo
Presentation about Big Data and Data Visualization(Inforgraphics) at KISTI(Korea Institute of Science and Technology Information). Data Visualization Technology can analyze and find a hidden business opportunity through a systematic visualization tool for Big Data.
Big Data and Data Visualization(Inforgraphics) 2012년 KISTI(한국정보과학기술연구원) 발표 자료Seul Koo
Presentation about Big Data and Data Visualization(Inforgraphics) at KISTI(Korea Institute of Science and Technology Information). Data Visualization Technology can analyze and find a hidden business opportunity through a systematic visualization tool for Big Data.
꿈꾸는 데이터 디자이너 시즌2 교육설명회 슬라이드 입니다. 시즌2에 대한 정보와 시즌1에서의 결과에 대한 설명입니다.
www.facebook.com/datadesigner2015
https://www.facebook.com/groups/datadesigner/
www.datadesigner.org
일반인과 초보자를 위해 빅데이터의 이해를 돕기 위해서 DLAB에서 작성한 두번째 Issue Report를 공개합니다.
본 자료 "빅데이터 이해하기: 빅데이터에 관해 늘 궁금했던 것들"는 비전문가와 일반인들이 가장 궁금해 할만한 내용을
선별해서 빅데이터 전략 및 사업 기획을 제안하는 전문가와 빅데이터 분석 전문가 그리고 빅데이터 IT 컨설턴트의 감수를 거친뒤에 배포가 됩니다.
이번 주제는 소셜 데이터를 이해하기 위한 가장 첫단계, 소셜 분석의 개념과 분석 개요편입니다.
아무쪼록, 빅데이터를 이해하는데 조금씩 도움이 되었으면 하는 바이며 지속적인 컨텐츠 제공으로 평소 빅데이터에 관심을 가지고 있었던 많은 분들에게 도움이 되었으면 합니다.
일반인과 초보자를 위해 빅데이터의 이해를 돕기 위해서 DLAB에서 작성한 세번째 빅데이터 Issue Report를 공개합니다.
본 자료 "빅데이터 이해하기: 빅데이터에 관해 늘 궁금했던 것들"는 비전문가와 일반인들이 가장 궁금해 할만한 내용을 선별해서 빅데이터 전략 및 사업 기획을 제안하는 전문가와 빅데이터 분석 전문가 그리고 빅데이터 IT 컨설턴트의 감수를 거친뒤에 배포가 됩니다.
이번 주제는 빅데이터 사업을 구상하고 기획하는 모든분들의 고민, 빅데이터 조직과 역할 분담편입니다.
아무쪼록, 빅데이터를 이해하는데 조금씩 도움이 되었으면 하는 바이며 지속적인 컨텐츠 제공으로 평소 빅데이터에 관심을 가지고 있었던 많은 분들에게 도움이 되었으면 합니다.
일반인과 초보자를 위해 빅데이터의 이해를 돕기 위해서 DLAB에서 작성한 첫번째 Issue를 공개합니다.
본 자료 "빅데이터 이해하기: 빅데이터에 관해 늘 궁금했던 것들"는 비전문가와 일반인들이 가장 궁금해 할만한 내용을
선별해서 빅데이터 전략 및 사업 기획을 제안하는 전문가와 빅데이터 분석 전문가 그리고 빅데이터 IT 컨설턴트의 감수를 거친뒤에 배포가 됩니다.
이번 주제는 빅데이터를 이해하기 위한 가장 첫단계, 데이터의 개념과 종류편입니다.
아무쪼록, 빅데이터를 이해하는데 조금씩 도움이 되었으면 하는 바이며 지속적인 컨텐츠 제공으로 평소 빅데이터에 관심을 가지고 있었던 많은 분들에게 도움이 되었으면 합니다.
꿈꾸는 데이터 디자이너 시즌2 교육설명회 슬라이드 입니다. 시즌2에 대한 정보와 시즌1에서의 결과에 대한 설명입니다.
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일반인과 초보자를 위해 빅데이터의 이해를 돕기 위해서 DLAB에서 작성한 두번째 Issue Report를 공개합니다.
본 자료 "빅데이터 이해하기: 빅데이터에 관해 늘 궁금했던 것들"는 비전문가와 일반인들이 가장 궁금해 할만한 내용을
선별해서 빅데이터 전략 및 사업 기획을 제안하는 전문가와 빅데이터 분석 전문가 그리고 빅데이터 IT 컨설턴트의 감수를 거친뒤에 배포가 됩니다.
이번 주제는 소셜 데이터를 이해하기 위한 가장 첫단계, 소셜 분석의 개념과 분석 개요편입니다.
아무쪼록, 빅데이터를 이해하는데 조금씩 도움이 되었으면 하는 바이며 지속적인 컨텐츠 제공으로 평소 빅데이터에 관심을 가지고 있었던 많은 분들에게 도움이 되었으면 합니다.
일반인과 초보자를 위해 빅데이터의 이해를 돕기 위해서 DLAB에서 작성한 세번째 빅데이터 Issue Report를 공개합니다.
본 자료 "빅데이터 이해하기: 빅데이터에 관해 늘 궁금했던 것들"는 비전문가와 일반인들이 가장 궁금해 할만한 내용을 선별해서 빅데이터 전략 및 사업 기획을 제안하는 전문가와 빅데이터 분석 전문가 그리고 빅데이터 IT 컨설턴트의 감수를 거친뒤에 배포가 됩니다.
이번 주제는 빅데이터 사업을 구상하고 기획하는 모든분들의 고민, 빅데이터 조직과 역할 분담편입니다.
아무쪼록, 빅데이터를 이해하는데 조금씩 도움이 되었으면 하는 바이며 지속적인 컨텐츠 제공으로 평소 빅데이터에 관심을 가지고 있었던 많은 분들에게 도움이 되었으면 합니다.
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본 자료 "빅데이터 이해하기: 빅데이터에 관해 늘 궁금했던 것들"는 비전문가와 일반인들이 가장 궁금해 할만한 내용을
선별해서 빅데이터 전략 및 사업 기획을 제안하는 전문가와 빅데이터 분석 전문가 그리고 빅데이터 IT 컨설턴트의 감수를 거친뒤에 배포가 됩니다.
이번 주제는 빅데이터를 이해하기 위한 가장 첫단계, 데이터의 개념과 종류편입니다.
아무쪼록, 빅데이터를 이해하는데 조금씩 도움이 되었으면 하는 바이며 지속적인 컨텐츠 제공으로 평소 빅데이터에 관심을 가지고 있었던 많은 분들에게 도움이 되었으면 합니다.
(오리지널 구글 프리젠테이션은 http://goo.gl/uiX2UH 에)
- 권재명 (Jaimyoung Kwon)
1. 실리콘 벨리 데이터 기업들
2. 온라인 광고 사업
3. 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 머신러닝 사이언티스트
4. 실리콘 벨리 데이터 사이언티스트의 하루
5. 데이터 사이언스 툴채인
6. 데이터 사이언스 베스트 프랙티스
7. 데이터 사이언스 필수 통계 개념
8. 사내 데이터 사이언스 도입
씨마스에서 만든 소프트웨어교육론(저자 정영식, 유정수, 임진숙, 손유경) 책의 파워포인트 자료를 공유합니다.
소프트웨어 교육의 환경, 소프트웨어 교육의 목적, 소프트웨어 교육의 이해, 소프트웨어 교육 과정, 소프트웨어 교수법, 소프트웨어 교재, 소프트웨어 교육의 평가와 분석, 자료, 문제해결과 언플러그드 활동, 알고리즘, 프로그래밍 언어, 융합과학과 소프트웨어, 정보 윤리와 저작권 등으로 구성되어 있습니다.
Data Engineers Lab's (DLAB) company and service information including Varies Big Data Case Studies in both vertical and horizontal business perspectives.
데이터엔지니어스랩 (디랩)의 회사 및 서비스 소개서입니다. 각 산업별 및 업무 분야별 빅데이터 사례와 활용도에 대한 커멘트를 수록한 최신 버전입니다.
본 자료는 빅데이터를 분석하는 전반적인 과정에 대해 정리한 자료로써 사회과학을 포함한 다양한 영역(컴퓨터 공학, 통계학, 수학 등)이 분석 과정에 참여할 수 있는지를 정리한 자료이다. 분석 과정 세부 영역에 있어선 주로 사회과학의 관점에서 기술하였다. 현재 자료는 2010년부터 사회과학의 관점에서 데이터 분석을 계속 해오면서 경험한 부분과 문헌 및 발표 자료 등을 통해 정리한 자료이다. 앞으로 여러 영역을 공부하면서 빅데이터 분석 프로세스를 더욱 발전시켜 나갈 예정이다.
9 주; 2015.4.29. 수
교육정보서비스에서 정형/반정형/비정형 데이터 처리는 어떤 의미를 갖는가?
(교육정보에서 핵심 가중치를 두어야 할 데이터는 무엇인가?
몇 가지 추천하고 그 이유를 논한다.)
키워드 : 교육정보, 교육 데이터 마이닝, 교육 빅데이터
위에 대한 내용으로 고려대 정보대학 컴퓨터학과의 강장묵 교수 (연구)의 정규 교과목 교안 입니다.
꿈꾸는 데이터 디자이너 시즌2 교육설명회 슬라이드 입니다. 시즌2에 대한 정보와 시즌1에서의 결과에 대한 설명입니다.
www.facebook.com/datadesigner2015
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185. 디지털 리터러시는 단순히 컴퓨터를 사용
할 줄 아는 능력이 아니라 인터넷에서 찾아낸
정보의 가치를 제대로 평가하기 위해 모든 사용
자에게 요구되는 비판적인 사고력과 컴퓨터를
통해 다양한 출처로부터 찾아낸 여러 가지 형태
의 정보를 이해하고 자신의 목적에 맞는 새로운
정보로 조합해 냄으로써 올바로 사용하는 능력
으로 정의한다(Gilster, 1997).
디지털 리터러시란 컴퓨터상에서 제공되는 다
양한 출처로부터 얻게 되는 여러 형태의 정보를 이
해하고 활용할 수 있는 능력이다(Larson, 2000).
디지털 리터러시는 다양한 디지털 테크놀로지를 이용하여 효과적이고
비판적으로 정보를 탐색하고, 평가하고, 만들어내는 능력이다. “그 능력을
인식해서 사용하고, 디지털 미디어를 가공해서 변형하고, 널리 배포하고, 새
로운 형식에 쉽게 적용하기 위해” 필요하다.
디지털 리터러시는 전통적인 리터러시 형식을 대체하는 것이 아니라 전통적
인 리터러시 형식의 기반 위에 만들어진다. 디지털 리터러시는 디지털과 리
터러시라는 용어의 결합이지만, 그 이상을 의미한다.
디지털 정보는 데이터의 상징적 표현이고, 리터러시는 지식을 읽고, 일관성
있게 글을 쓰고, 글로 표현된 것을 비판적으로 사고하는 것을 말한다.
source= http://homemag.kr/what-is-digital-literacy
187. Data literacy is the ability to
read, create and communicate
data as information and has been
formally described in varying ways.
Just as literacy refers to “the ability
to read for knowledge, write
coherently and think critically about
printed material” data-literacy is the
ability to consume for knowledge,
produce coherently and think
critically about data.
Data literacy is the ability to
consume for knowledge, produce
coherently and think critically about
data.
Data literacy includes statistical
literacy but also understanding how
to work with large data sets, how
they were produced, how to
connect various data sets and how
to interpret them.
source=https://en.wikipedia.org/wiki/Data_literacy source=http://datajournalismhandbook.org