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빅데이터 분석 목차

  1. 빅데이터(Big Data)
  2. DIKW 모델(Data, Information, Knowledge, Wisdom)
  3. 스마트 데이터(Smart Data)
  4. 다크 데이터(dark data)
  5. 오픈 데이터(Open Data)
  6. 오픈 데이터 플랫폼(Open Data Platform)
  7. 공공 데이터
  8. 데이터 경제(Data Economy)
  9. 빅데이터 분석
  10. 데이터 사이언스(Data Science)
  11. 데이터 리터러시(Data Literacy)
  12. 데이터 전처리(Data Preparation)
  13. 데이터 주석화(data annotation)
  14. 데이터 클렌징(Data Cleansing)
  15. 희소행렬(Sparse Matrix)
  16. 필터링(filtering)
  17. 결측치(Missing Value)
  18. 단순 대치법(Single Imputation)
  19. 언더피팅(underfitting)
  20. 오버피팅, 과적합(overfitting)
  21. 차원의 저주(Curse of Dimensionality)
  22. 빅데이터 통합 아키텍처
  23. Shared Everything Architecture, Shared Nothing Architecture
  24. Shared Nothing 아키텍처
  25. 데이터 분석 프로세스(Data Analysis Process)
  26. 홀드 아웃(Hold-out)
  27. 2-Way Holdout Method
  28. 3-Way Holdout Method
  29. 교차검증(Cross Validation)
  30. Leave-One-Out CV(LOOCV)
  31. K-겹 교차검증(k-fold cross-validation)
  32. Feature Engineering(데이터 가공)
  33. Feature Scaling
  34. One-hot Encoding
  35. 텍스트 마이닝(Text Mining)
  36. BoW(Bag of Words)
  37. TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)
  38. 단어 구름(Word Cloud)
  39. 코워드 분석(Co-Word Analysis)
  40. LDA(Latent Dirichlet Allocation)
  41. 소셜 네트워크 분석(SNA, Social Network Analysis)
  42. 중심성(Centrality)
  43. 연결 중심성(degree centrality)
  44. 시계열 분석(Time Series Analysis)
  45. 오피니언 마이닝(Opinion Mining)
  46. 분석 모형 평가 지표
  47. 범주형 모델 성능평가
  48. 연속형 모델 성능평가
  49. 함수형 언어
  50. R 프로그래밍 언어
  51. 그래프 마이닝 기술
  52. 프로세스 마이닝(Process Mining)
  53. 데이터 레이크(Data Lake)
  54. 데이터 카탈로그(Data Catalogs)
  55. 패스트 데이터(Fast Data)
  56. 마이 데이터(My Data)
  57. 드리프트(drift)
  58. 디지털 발자국(Digital Footprint)
  59. OMOP CDM(Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model)
  60. CAP(Consistency, Availability, Partitioning) 이론
  61. PACELC 이론
  62. NoSQL(Not Only SQL)
  63. BASE(Basically Available, Soft state, Eventually Consistence)
  64. NoSQL 모델링
  65. Column Family 데이터베이스
  66. 그래프 데이터베이스(Graph Database)
  67. NewSQL
  68. KDD(Knowledge Discovery in Database)
  69. 데이터 분석 방법론
  70. CRISP-DM(CRoss-Industry Standard Process for Data Mining)
  71. SEMMA(SAS Enterprise Miner)
  72. 빅데이터 수집기술
  73. 웹 크롤링(Web Crawling)
  74. 웹 크롤러(Web Crawler)
  75. Common Crawl(커먼크롤)
  76. API(Application Programming Interface)
  77. 오픈 API(Open API)
  78. OAS(Open API Specification)
  79. 스크래핑(Scraping)
  80. 데이터 변환 기술
  81. 인포그래픽스(Infographics)
  82. 탐색적 데이터 분석(EDA, Exploratory Data Analysis)
  83. 폴리글랏 프로세싱(Polyglot Processing)
  84. 빅데이터 플랫폼(Big Data Platform)
  85. 빅데이터 요소기술
  86. 빅데이터 참조 아키텍처
  87. 람다 아키텍처(Lambda Architecture)
  88. 카파 아키텍처(Kappa Architecture)
  89. 하둡(Hadoop) 에코 시스템
  90. GFS(Google File System)
  91. HDFS(Hadoop File System)
  92. 맵리듀스(MapReduce)
  93. Apache OZone(하둡 오존)
  94. 데이터베이스 클러스터(Database Cluster)
  95. SQL On Hadoop(SQL-On-Hadoop)
  96. 하이브(Hive)
  97. 임팔라(Impala)
  98. 스쿱(sqoop)
  99. 아파치 테즈(Apache Tez)
  100. 피그(Pig)
  101. 플럼(Flume)
  102. 주키퍼(ZooKeeper)
  103. 레디스(Redis)
  104. 카산드라(Cassandra)
  105. 카우치DB(CouchDB)
  106. 몽고DB(MongoDB)
  107. HBase
  108. 카프카(Kafka)
  109. Chukwa(척와)
  110. 스파크(Spark)
  111. 아파치 스톰(Apache Storm)
  112. Apache Tajo
  113. LDW(Logical Data Warehouse)
  114. 인메모리 컴퓨팅(IMC, In-Memory Computing)
  115. IMDG(In Memory Data Grid)
  116. 데이터 품질 인증 제도(DQC, Database Quality Certification)
  117. 데이터 댐
  118. 데이터 바우처 사업
  119. 데이터 거래소(data marketplace)
  120. 프리크라임(Pre-Crime)
  121. ISO 20547
  122. CEP(Complex Event Processing)
  123. CQL(Continuous Query Language)
  124. 데이터 옵스(DataOps)
  125. 모델옵스(ModelOps)
  126. MLOps
  127. 데이터 패브릭(Data Fabric)
  128. xAPI(Experience Application Programming Interface)
  129. 데이터 가치평가
  130. 상관관계(Correlation)
  131. 데이터 안심구역
  132. ELK(Elasticsearch/Logstash/Kibana) 스택

 

 

 

 

 

 

 

 

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