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(검색결과 약 16,534개 중 43페이지)
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| A.데이터 저장
B.데이터 처리
A.컴퓨터 하드웨어
C.네트워크 서비스
D.데이터 서비스
C.데이터 분석
A.데이터를 삭제하는 것
D.데이터를 전송하는 것
A.국제적으로 송금이 빠르다
B.송금 수수료가 저렴하다
A.데이터 저장
B.다양한 종류와 빠른 속도로 생성되는 대용량 데이터
C.컴퓨터 프로세서
D.데이터 압축 기술
블록체인 기술의 핵심 특징은?
B.데이터 변조가 어려운 분산 원장
A.네트워크 내 데이터를.. |
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데이터, a, b, c, d, 컴퓨터, 네트워크, 중, 사용, 서비스, 기술, 빠르다, 의미, 과정, 시스템, 소프트웨어, 하드웨어, 인터넷, 주소, 관리 |
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| [별지 3 서식]
저작자 · 저작인접권자 · 데이터베이스제작자 목록
번호
성명
주민등록번호
지분
주소
국적
전화번호
이메일
1
(서명 또는 인)
2
(서명 또는 인)
3
(서명 또는 인)
4
(서명 또는 인)
5
(서명 또는 인)
6
(서명 또는 인)
7
(서명 또는 인)
8
(서명 또는 인)
9
(서명 또는 인)
10
(서명 또는 인)
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| 1
의사결정트리를 통한
자동차산업의
구매 패턴 분류
Contents
2
의사결정트리
데이터마이닝
CRM
연구절차와방법
C4.5
문제정의
결론
3
▶데이터마이닝
▶CRM
▶의사결정트리
발표keyword
의사결정트리
4
예시
알고리즘을 시각적으로 표현한 데이터마이닝의 대표적인 분석방법
의사결정트리
자식마디
자식마디
자식마디
가지
자식마디
자식마디
의사결정트리의 장점
해석의 용이성
나무구조로 모.. |
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| 두산에너빌리티 채용 연계형 인턴 데이터 분석 기반 AI 모델 개발
입사 후에는 저의 분석력과 문제 해결력을 기반으로 데이터 기반 AI 모델 개발 업무에 적극 참여하며, 단점은 체계적 일정관리와 협업으로 보완해 두산에너빌리티 AI 연구개발팀의 핵심인재로 성장하겠습니다.
두산에너빌리티에서도 이 같은 경험과 역량을 바탕으로 데이터 분석 기반 AI 솔루션 개발에 기여하고 싶습니다.
두산에너빌리티는.. |
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| 본 자료는 빅데이터 시대의 인적자원관리에 대해 소개한 자료로 소셜 리쿠르팅의 개념과 해외사례, 한국의 소셜 리쿠르팅과 그 한계, 패턴언어를 통한 인적자원관리 제안
등에 대해 상세하게 설명한 자료임
- 빅데이터 시대의 도래
- 소셜 리쿠르팅의 개념과 해외사례
- 한국의 소셜 리쿠르팅과 그 한계
- 패턴언어를 통한 인적자원관리 제안
* 빅데이터 시대의 도래
0 무어의 법칙
1. 반도체 메모리칩.. |
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| 사용자 행동 분석 중심의 프로젝트 경험입니다.
대학 졸업 프로젝트로 앱 사용자의 이탈 요인을 분석하는 작업을 수행한 적이 있습니다.
SQL, 파이썬 기반의 실전 분석 경험입니다.
저는 팀에서 데이터 분석과 프로토타입 설계를 맡았습니다.
앱 재방문률은 사용자가 배민을 얼마나 자주 찾는지를 보여주는 핵심 지표입니다.
해당 영역의 사용자 흐름 데이터를 분석하는 업무에 꼭 참여해보고 싶습니다.
어.. |
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| [별지 제4호의2서식]
210mmx297mm(일반용지60g/㎡(재활용품))
데이터베이스제작자 권리 등록 신청서
처리기간
4일
신청인
①성명
(한글) (한자)
(영문)
② 주민등록번호
(법인고유번호)
③국적
④주소
()
⑤ 이메일주소
⑥전화번호
⑦ 데이터베이스
제작자와의 관계
데이터베이스
⑧ 명칭(제목)
⑨ 형태 및 수량
⑩ 등록의 내용
⑪ 등록의 원인(발생일)
⑫ 전등록번호 및 등록연월일
저작권법 제73조의9의.. |
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| 경영정보시스템
목차
1. 개요
2. 제조업 유통업 물류업 분석
1) 제조업(현대자동차)
(1) 제조업 소개
(2) 전문가시스템
(3) 인공신경망
(4) 데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
(7) 경영전략
2) 물류업(한진택배)
(1) 물류업 소개
(2) 전문가시스템
(3) 인공신경망
(4) 데이터마이닝
(5) 퍼지로직
(6) 기대효과
(7) 경영전략
3) 금융업(신한은행)
(1) 금융업 소개
(2) 전문가시스템.. |
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| Selling into
Contents
2. 빅 데이터 정의 및 의의
1. 논문 및 저자 소개
4. 논문 분석
4-1) Micromarket 이란
4-2) Big data를 이용한 Micromarket Strategy
② Make it easy for sales team
③ Put data at the Hearts of Sales
5. 결론
6. QnA 및 토의
3. 논문 등장 배경 및 선정 이유
① Opportunity map
1. 논문 및 저자 소개
HBR 2012년 7,8월호
HBR에 실린 최초의
Big data 관련 논문
Selling into .. |
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| 자동화와 데이터 분석의 융합
데이터 삭제 기술
무작위 데이터 생성
정답이 없는데이터를 사용하는 학습
데이터 감소
정답이 포함된 데이터를 학습하는 방법
정답이 없는데이터를 학습하는 방법
데이터 처리와 분석을 네트워크가 장자리에서 수행하는 기술
거래가 이루어지면 블록에는 일정 시간 동안 확정된 거래내역이 담기고 온라인에
서 거래 내용이 담긴 블록이 형성됨
일정 시간 동안 거래내역이 담겨.. |
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기술, 데이터, 분석, 학습, 산업혁명, 차, 늘다, 중앙, 거래, 텍스트, 증가, 빅데이터, 처리, 블록, 체인, 네트워크, 화, 마, 이닝, 연결 |
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| 저는 [회사명] IT인프라 사업부-IDC 구축팀에서 약 X년 Y개월간 근무하며 데이터센터의 설계, 구축, 운영 전반에 걸친 실무 경험을 축적했습니다.
신규 데이터센터 구축 프로젝트
데이터센터 구축 업무는 수많은 기술요소와 다양한 이해관계자의 의견이 동시에 고려되는 복합적인 작업입니다.
이자기소개서는 전문가의 철저한 감수를 거쳐 완성도를 높였습니다.
본인에 대한 소개를 자유양식으로 작성해주세.. |
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| 저는 LG CNS의 AI 엔지니어로서, 고객사의 비즈니스 문제를 데이터 기반으로 해결하는 과정에 기여하고 싶습니다.
또한, 자연어 처리와 딥러닝 모델을 활용한 다양한 프로젝트를 통해 AI 모델 개발의 기초부터 고급 기술까지 체계적으로 배우고 적용할 수 있었습니다.
저는 AI 엔지니어로서의 역할을 수행하기 위한 기술적 역량과 프로젝트 경험을 다수 쌓았습니다.
입사 초기에는 LGCNS의 AI 기술 스택과 .. |
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| 사이버범죄 예방을 위한 데이터베이스의 활성화
각 수사기관 ․ 행정기관 ․ 연구소 ․ 학계 등에서 개발하고 있는 고유의 전산화업무를 전체적으로 조망하여 기존 데이터 뱅크들의 통합가능성을 점검하고, 부문별로 구축되는 국가기간전산망의 데이터 뱅크와의 연계가능성을 고려하면서 행정기관 ․ 수사기관 ․ 대학 등 중요연구기관의 중복되는 자료와 모순되는 정보는 모두 통합 ․ 조정함으로써 종합 정보 |
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| [소매 정보관리] 소매정보화의 필요성과 데이터수집 방법, 시스템, 고객정보의 활용
목차
소매의 정보관리
Ⅰ. 소매정보화의 필요성
Ⅱ. 고객정보의 활용
Ⅲ. 소매정보화에서의 데이터수집의 방법
가. 내부자료
나. 2차 자료
Ⅳ. 소매정보화의 각종 체계적인 시스템
소매의 정보관리
I. 소매정보화의 필요성
소매정보화란 소매활동에서 발생하는 각종 자료를 체계적으로 수집하고 이를 분석하는 .. |
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| 저는 스트리밍 데이터 처리 기술인 ApacheKafka를 활용하여 실시간 데이터 파이프라인을 구축한 경험이 있으며, 이를 통해 광고 캠페인성과를 실시간으로 분석하고 최적화할 수 있도록 지원하였습니다.
이노션은 데이터 기반의 마케팅 솔루션을 제공하며, 광고산업의 디지털 전환을 선도하는 기업입니다. 저는 데이터 엔지니어로서 이노션의 데이터 인프라를 구축하고 최적화하여 보다 정교한 데이터 분석 .. |
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