빅데이터 토픽 기출문제 트렌드

 

빅데이터 분석, 데이터 거버넌스, 마스터 데이터 관리

빅데이터 플랫폼 인프라 구조 설계, 빅데이터 데이터 구조 분석

인공지능 학습용 빅데이터 구축 사업

하둡, LDW

 

(관리 128-1-8)

빅데이터 분석에서 상관관계(Correlation)와 인과관계(Causation)에 대하여 비교 하여 설명하시오.

 

2022.07.11 - [정보관리기술사/128회 기출문제 풀이] - (128 관리 1-8) 빅데이터 분석에서 상관관계(Correlation)와 인과관계

(128 관리 1-8) 빅데이터 분석에서 상관관계(Correlation)와 인과관계

 

(관리 127-3-3)
A기업에서는 비즈니스 수행과정에서 수집된
많은 양의 빅데이터(Bigdata)를 통합 관리하고자 한다.
데이터 관리에 대한 아래의 사항을 설명하시오.

가. 데이터 거버넌스(Data Governance)의 개념 및 주요 기능
나. 마스터 데이터(Master Data)의 개념과 필요성
다. 마스터 데이터 관리(Master Data Management)의 구성요소와 구축 시 고려사항

 

(관리 126-1-5)
빅데이터 분석도구를 선택하는 원칙

 

(관리 126-2-6)

빅데이터 플랫폼 아키텍처 설계를 위한 다음 주제에 대하여 설명하시오.

1) 빅데이터 플랫폼 인프라 구조 설계
2) 빅데이터 데이터 구조 분석

 

(관리 126-3-6)

디지털 뉴딜 ‘데이터 댐’의 핵심인 인공지능 학습용 빅데이터 구축 사업의
성공적 추진을 위한 정책과 데이터 품질에 대한 관심도가 높아지고 있다.
다음의 내용을 설명하시오.

1) 인공지능 학습용 데이터의 특성
2) 데이터 획득ㆍ정제 방법과 기준
3) 데이터 라벨링(Data Labeling) 및 어노테이션(Annotation) 방식

 

(관리 121-2-1)
기존의 데이터웨어하우스와 빅데이터의 핵심 기술인 하둡을 통합해
추상화한 정보분석 아키텍처로서
로지컬 데이터웨어하우스(LDW : Logical Data Warehouse)에 대하여
검토하고 있다.
다음에 대하여 설명하시오.

가. LDW의 정의 및 특징
나. LDW의 구성요소
다. LDW의 아키텍처
라. LDW의 활용방안