데이터마이닝 :: 빅데이터 분석의 핵심 기술

데이터마이닝 :: 빅데이터 분석의 핵심 기술

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안녕하세요, IT 포스팅의

"아이티 유단자" 입니다.

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빅데이터 분석 과정에 있어서

빅데이터 분석이 이루어지는

5가지 과정에 대해서

설명해드린 적이 있었습니다.

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빅데이터 분석은 크게

데이터의 수집

데이터의 저장

데이터의 분류

데이터의 분석

데이터의 예측

과정으로 나누어지는데요.

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그중에서 가장 중요한

데이터를 선별해서

수집하는 과정

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마치 금광에서 금을

채굴하는 것과 같다는 의미로

'마이닝'이라는 단어를 사용해

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데이터마이닝이라 불리는

과정이 그것이라 볼 수 있겠습니다.

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이 데이터마이닝은

데이터베이스 속에 존재하는

유용하고 가치 있는 정보들을

찾아서 저장하는 행동인데요.

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우리가 어떤 사진을 보고

'저장해두고 싶다' 라고 생각해서

저장하는 개념이 작은 의미의

데이터마이닝이라고

볼 수 있겠습니다.

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물론, 빅데이터 영역으로

들어가게 될 경우

이러한 자료를 선택적으로

일일이 가져오는 것은

효율성도 떨어질 뿐 아니라

시간도 많이 소요되는데요.

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데이터마이닝에서

가장 활용도가 높은 것이

데이터 크롤링으로

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내가 지정한 키워드나

조건에 맞는 자료들을

모두 가져오는 기능이

데이터 크롤링입니다.

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빅데이터를 배움에 있어서

초기 과정으로 많은 사람들이

파이썬을 추천하곤 하는데요.

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데이터마이닝, 다시 말해

데이터 크롤링을 함에 있어

이러한 자동화 프로그램을

파이썬으로 많이 만들기에

파이썬 교육이 필요한 것입니다.

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파이썬은 사람이 해야 할

손이 많이 가는 작업도

자동으로 할 수 있게끔

프로그램을 만들 수 있는데요.

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다양한 자동화 프로그램이나

매크로들을 만드는 데

상당히 유용할 뿐 아니라

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데이터마이닝을 함에 있어서도

꼭 알아두어야 할

프로그래밍 언어입니다.

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데이터마이닝은 빅데이터의

한 축을 담당하는 영역으로

컴퓨터 이외의 영역에서도

많은 활용이 되는 기술인데요.

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생명공학이나 유전자분석

사례 기반 추론 및 기계학습

머신러닝 분야에서도

많은 활용이 되는 과정입니다.

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실제로, 데이터마이닝으로

추출한 바둑 기보를

머신러닝을 통해 개발한

A.I에 주입하는 것으로

만들어진 인공지능이

​

알파고의 후예라고 불리는

한돌 인데요.

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빅데이터 과정은 이처럼

단순히 자료들을 다루는 것

뿐만이 아니라

누군가에게는 사소한 정보

일지라도, 그 속에서

연결고리를 발견해내고

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그 속에서 유용하거나

돈이 되는 정보,

필요로 하는 정보를

발견해 내는 것입니다.

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빅데이터 분석의

최초의 시작을 담당하는

데이터마이닝을 얼마나

잘 하는지에 따라

이러한 정보들의 정확도가

높아지게 되는데요.

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아이티뱅크를 통해서

데이터마이닝을 제대로 배워보고

빅데이터 수업까지 연결되도록

단계적으로 교육을

받아보시길 바라겠습니다.

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이번 포스팅에선 여러분께

데이터마이닝에 대해

빅데이터와의 연관성을

설명드리는 시간을 가져보았는데요.

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추가적인 궁금증이나

데이터마이닝 수업이

필요하신 학생분들은

아래의 번호로 연락 주시고

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홈페이지와 오픈 카톡으로도

문의 남기실 수 있으니

많은 이용 부탁드리겠습니다.

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