[주택금융연구소] 빅데이터 분석 방법론과 데이터 과학자

 

 

 

■ 목차

 

1. 연구배경

 

2. 기계학습(Machine Learning)의 이해

1) 개요

2) 지도학습(Supervised Learning)

3) 비지도학습(Unsupervised Learning)

 

3. 기계학습의 응용

1) 딥러닝(Deep Larning)

2) 텍스트 마이닝(Text Mining)

3) 협업 필터링(Collaborative Filtering)

 

4. 데이터 과학자(Data Scientist)

1) 정의 및 역할

2) 필요 역량

 

5. 결론 및 시사점

 

 

 

- 연구배경: 공사 내 빅데이터 분석에 대한 관심 및 이해 향상, 분석 방법론 활용을 위한 다양한 아이디어 수렴을 위해 본 보고서 작성

 

 

 

** 출처: [주택금융연구소] 빅데이터 분석 방법론과 데이터 과학자

** 문서:

연구(정책)17-3(8.28)_빅데이터_분석_방법론과_데이터_과학자(김형준,_송완영,_안세륭_연구위원).pdf