µµ¼ÃâÆÇ È²¼Ò°ÉÀ½
> ¾ÆÄ«µ¥¹Ì > 2020 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® Àü¹®°¡ ADP Çʱâ ÇÑ ±ÇÀ¸·Î ³¡³»±â
2020 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® Àü¹®°¡ ADP Çʱâ ÇÑ ±ÇÀ¸·Î ³¡³»±â
2020 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® Àü¹®°¡ ADP Çʱâ ÇÑ ±ÇÀ¸·Î ³¡³»±â
|
±Û¾´ÀÌ : Ȳ¼Ò°ÉÀ½
³¯Â¥ : 20-03-03 17:18
 Á¶È¸ : 2,419
|
½Å°£ ¾È³»
Á¦ ¸ñ : 2020 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® Àü¹®°¡ ADP Çʱâ ÇÑ ±ÇÀ¸·Î ³¡³»±â – ÃֽŠ±âÃâ¹®Á¦¿Í ¼¼úÇü ¹®Á¦ ÇÙ½É ÀÌ·Ð ¼³¸í ÁöÀºÀÌ : ±è°èö ÂÊ ¼ö : 288ÂÊ ÆÇ Çü : 46¹è º¯Çü (188*257) Ã¥ °ª : 20,000¿ø Æì³½³¯ : 2020³â 3¿ù 10ÀÏ Æì³½°÷ : Ȳ¼Ò°ÉÀ½ ¾ÆÄ«µ¥¹Ì ISBN : 979-11-86821-43-5 13000
1. Ã¥ ¼Ò°³
ADP ½ÃÇè¿¡ Ãß°¡µÇ´Â 2°ú¸ñ ¡®µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® ±â¼úÀÇ ÀÌÇØ¡¯, 5°ú¸ñ ¡®µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È¡¯À» Áß½ÉÀ¸·Î ±¸¼º ADsP¿¡¼ ´Ù·çÁö ¾Ê¾Ò´ø ¡®ºñÁ¤Çü µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¡¯°ú µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¼¼úÇüÀ» Ãß°¡·Î ±¸¼º ÃÖ±Ù ±âÃâ¹®Á¦ °æÇâÀ» ºÐ¼®ÇÏ¿© ¹®Á¦ÀÇ À¯ÇüÀ» ÆľÇÇÏ°í Ç¥¿Í ±×¸²À¸·Î ½±°Ô ¼³¸í ¹èÁ¡ÀÌ ³ôÀº ¼¼úÇü ¹®Á¦ ÇÙ½É À̷аú ±âÃâ ¹®Á¦ ¼ö·Ï
Çѱ¹µ¥ÀÌÅͺ£À̽ºÁøÈï¿ø¿¡¼ ½Ç½ÃÇÏ°í Àִ¡ºµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® Àü¹®°¡(ADP)¡»ÀÚ°ÝÁõÀ» ÁغñÇÏ´Â ¼öÇè»ýµéÀ» À§ÇÑ Ã¥ÀÌ´Ù. ±âÁ¸ µµ¼µéÀÌ ³Ê¹«³ª ¹æ´ëÇÏ°í ¾î·Á¿î ³»¿ëÀ» ´ã¾Æ Áö·¹ Æ÷±âÇÏ°Ô ¸¸µé¾ú´Ù¸é ÀÌ Ã¥Àº¡ºµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® Àü¹®°¡(ADP)¡»Çʱ⠽ÃÇè¿¡ Ãß°¡µÇ´Â ºÎºÐÀ» Áß½ÉÀ¸·Î ±¸¼ºÇÏ¿© ADP¸¦ ÁغñÇÏ´Â ¼öÇè»ýÀÇ ½ÃÇè Áغñ¿¡ Å« µµ¿òÀÌ µÉ °ÍÀÌ´Ù. ¼öÇè»ýµéÀÌ ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï °£°áÇÏ°í ½¬¿î Çؼ³Àº ¹°·Ð À̷кι®¿¡ ¡®Note¡¯ ¹Ú½º¿Í Ç¥, ±×¸²À¸·Î ½±°Ô ¼³¸íÇß´Ù. 2019³â ÃֽŠ±âÃâ¹®Á¦ 160°³¿Í Çؼ³, ¼¼úÇü ¹®Á¦¿Í Çؼ³À» ¼ö·ÏÇÏ¿´´Ù.
ÀÌ Ã¥Àº ¡ºµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® Àü¹®°¡(ADP)¡» ÀÚ°ÝÁõÀ» °øºÎÇÏ´Â ¸ðµç ÁØÀü¹®°¡µéÀÌ ½±°í ºü¸£°Ô ÀÚ°ÝÁõÀ» ÃëµæÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï µµ¿òÀ» ÁÙ °ÍÀÌ´Ù.
2. ÃâÆÇ»ç ¼Æò
Áö³ 10³â°£ µ¥ÀÌÅÍÀÇ »ý¼ºÀÌ Æø¹ßÀûÀ¸·Î Áõ°¡ÇÏ¸é¼ ¿ì¸®´Â ºòµ¥ÀÌÅÍ ½Ã´ë¸¦ ¸ÂÀÌÇÏ¿´½À´Ï´Ù. ¾÷¹«»ó °ø°øµ¥ÀÌÅÍ Æ÷Åп¡ Á¢¼ÓÇغ¸¸é, °¡¼Óµµ°¡ ºÙ¾î »õ·Ó°Ô Ãß°¡µÇ´Â µ¥ÀÌÅÍÀÇ ¾çÀº ¿¹ÃøÇϱâÁ¶Â÷ ¾î·Æ½À´Ï´Ù. ´Ù¾çÇÑ ºñÁ¤Çü µ¥ÀÌÅÍ´Â ¿À´Ãµµ ¼ö¸¹Àº ÀåÄ¡, ±â°è, Â÷·® µîÀ» ÅëÇØ ÃàÀûµÇ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ÀÌ ½Ã´ëÀÇ ¸ðµç »ê¾÷ ºÐ¾ß¿¡¼ ¡®µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¡¯À» ¿ÜÄ¡°í, ±â¾÷µéÀº ¡®µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® Àü¹®°¡¡¯ ¶Ç´Â ¡®µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ðƼ½ºÆ®¡¯¸¦ ä¿ëÇϱâ À§ÇØ Ç÷¾ÈÀÌ µÇ¾î ÀÖ½À´Ï´Ù.
ÀÌ·¯ÇÑ »çȸÀû ¿ä±¸¿¡µµ ºÒ±¸ÇÏ°í µ¥ÀÌÅ͸¦ ½Ç¹«¿¡ Àû¿ëÇÏ°í È°¿ëÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï µµ¿ÍÁÖ´Â ±³À°½Ã¼³°ú °ü·Ã ÀÚ°ÝÁõÀº ¸Å¿ì Á¦ÇÑÀûÀÌ´Ù. µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® Àü¹®°¡ ÀÚ°ÝÁõ(ADP)Àº µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ºÐ¾ß¿¡¼ À¯ÀÏÇÑ ±¹°¡°øÀÎ ÀÚ°ÝÁõÀ¸·Î Ãë¾÷ ½Ã °¡»ê ÇýÅÃÀ» ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖ´Â ¸Å·ÂÀûÀÎ ÀÚ°ÝÁõÀÌ´Ù.
ÀÌ Ã¥Àº µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÁØÀü¹®°¡¿¡¼ Ãß°¡µÇ´Â 2°ú¸ñ ¡®µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® ±â¼úÀÇ ÀÌÇØ¡¯, 4°ú¸ñ ¡®µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¡¯ÀÇ ÀϺκÐÀÎ ¡®ºñÁ¤Çü µ¥ÀÌÅÍ ¸¶À̴ס¯, 5°ú¸ñ ¡®µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È¡¯, ¸¶Áö¸·À¸·Î ¡®¼¼úÇü ¹®Á¦ ÇÙ½É À̷С¯À¸·Î ±¸¼ºµÇ¾î ÀÖ´Ù. ¶ÇÇÑ ADP ½ÃÇèÀÇ ÃÖ±Ù ±âÃâ¹®Á¦¿Í Çؼ³, ÀÌ·Ð ºÎºÐ¿¡¼ ¡¶µ¥ÀÌÅͺм® ÁØÀü¹®°¡ ÇÑ ±ÇÀ¸·Î ³¡³»±â¡·¿¡ ¼Ò°³µÇÁö ¾Ê¾Ò´ø µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¹æ¹ý°ú µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¼¼úÇüÀ» Ãß°¡ÇÏ¿© ±¸¼ºÇÏ¿´´Ù.
3. ÁöÀºÀÌ
±è°èö • ¼º±Õ°ü´ëÇб³ ÇÐ»ç • KDI ±¹Á¦Á¤Ã¥´ëÇпø MPM ¼®»ç • °í·Á´ë °æÁ¦Åë°èÇаú ¹Ú»ç°úÁ¤ ¼ö·á • Çѱ¹ ±³Åë´ë ADsP °úÁ¤ ¹× Åë°èƯ·Ð °ÀÇ • ¿¡µàij½ºÆ®(educast.com)¿¡¼ ADsP ÇÑ ±ÇÀ¸·Î ³¡³»±â ÀÌ·Ð ¹× ±âÃâ¹®Á¦ ÀÎÅÍ³Ý °ÀÇ Áß • 2019³âºÎÅÍ ±â¾÷ü ´ë»óÀ¸·Î ADsP ¿¬Áß ¿ÀÇÁ¶óÀÎ °ÀÇ Áß • 2019³âºÎÅÍ °íµîÇб³¿¡¼ ¡®µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ðƼ½º¡¯ Á¦¸ñÀ¸·Î ±³À° ±âºÎ °ÀÇ Áß • ÇöÀç Åë°èû¿¡ ±Ù¹« emhu8640@gmail.com https://blog.naver.com/skkpond
4. Â÷·Ê
¸Ó¸®¸» µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® Àü¹®°¡(ADP) ÀڰݽÃÇè ¾È³»
PART 01 µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® ±â¼ú ÀÌÇØ
1Àå µ¥ÀÌÅͺ£À̽º ó¸® ÇÁ·Î¼¼½º 01 ETL(Extraction, Transformation and Load) 02 CDC(Change Data Capture) 03 EAI(Enterprise Application Integration) 04 µ¥ÀÌÅÍ ¿¬°è ¹× ÅëÇÕ ±â¹ý 05 ´ë¿ë·® ºñÁ¤Çü µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® 2Àå µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® ±â¼ú 01 ºÐ»ê µ¥ÀÌÅÍ ÀúÀå ±â¼ú 02 ºÐ»ê ÄÄÇ»Æà ±â¼ú 03 Ŭ¶ó¿ìµå ÀÎÇÁ¶ó ±â¼ú
PART 02 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®
1Àå ºñÁ¤Çü µ¥ÀÌÅÍ ¸¶ÀÌ´× 01 ÅؽºÆ® ¸¶ÀÌ´× 02 »çȸ¿¬°á¸Á ºÐ¼®(SNA, Social Network Analysis)
PART 03 µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È
1Àå ½Ã°¢È ÀλçÀÌÆ® ÇÁ·Î¼¼½º 01 ½Ã°¢È ÀλçÀÌÆ® ÇÁ·Î¼¼½ºÀÇ ÀÇ¹Ì 02 Ž»ö (1´Ü°è) 03 ºÐ¼® (2´Ü°è) 04 È°¿ë (3´Ü°è) 2Àå ½Ã°¢È µðÀÚÀÎ 01 ½Ã°¢ÈÀÇ Á¤ÀÇ 02 ½Ã°¢È ÇÁ·Î¼¼½º 03 ½Ã°¢È ¹æ¹ý 04 ºòµ¥ÀÌÅÍ¿Í ½Ã°¢È µðÀÚÀÎ 3Àå ½Ã°¢È ±¸Çö 01 ½Ã°¢È ±¸Çö °³¿ä 02 ºÐ¼® µµ±¸¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ½Ã°¢È ±¸Çö: R 03 ¶óÀ̺귯¸® ±â¹ÝÀÇ ½Ã°¢È ±¸Çö: D3.js
PART 04 ¼¼úÇü ¹®Á¦ ÇÙ½É ÀÌ·Ð
01 Á¤±ÔÈ ¸ðµ¨[¸´Áö(Ridge), ¶ó½î(Lasso), ¿¤¶ó½ºÆ½³Ý(ElasticNet)] 02 ÁÖ¼ººÐºÐ¼®(PCA, Principal Component Analysis) 03 ½Ã°è¿ºÐ¼®(Time Series Analysis) 04 ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í¸ðµ¨(Logistic Regression) 05 Àΰø½Å°æ¸Á(Artificial Neural Nets) 06 ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹«(Decision Tree) 07 ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®(Random Forest) 08 ±ºÁýºÐ¼®(Clustering Analysis) 09 °èÃþÀû ±ºÁýºÐ¼®(Hierarchical Clustering Analysis) 10 K-Æò±Õ±ºÁý(K-means Clustering) 11 Partitioning Around K-medoids(PAM ±ºÁý) 12 È¥ÇÕºÐÆ÷±ºÁý(Mixture Distribution Clustering) 13 ¹Ðµµ±â¹Ý±ºÁý(Density-based Clustering) 14 ÆÛÁö±ºÁý(Fuzzy Clustering) 15 K-NN(K-Nearest Neighbors) 16 ¼Æ÷Æ® º¤ÅÍ ¸Ó½Å(Support Vector Machine) 17 ¿¬°ü¼º ºÐ¼®(Association Analysis) 18 ¼øÂ÷ ÆÐÅÏ ºÐ¼®(Sequence Pattern Analysis)
PART 05 ÃֽŠ±âÃâ¹®Á¦
±âÃâ¹®Á¦ Á¤´ä°ú Çؼ³
|