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빅데이터분석기사 필기 완벽 대비 : 하둡(Hadoop) 핵심 개념 총정리 목차하둡이란 무엇인가?하둡 분산 파일 시스템(HDFS)의 구조와 특징맵리듀스(MapReduce)의 이해하둡 에코시스템 구성 요소자주 출제되는 문제 유형과 해설최종 정리 및 요약1. 하둡이란 무엇인가?하둡(Hadoop)은 대용량 데이터를 분산 처리할 수 있는 오픈소스 프레임워크입니다. 구글의 분산 파일 시스템(GFS)과 맵리듀스(MapReduce) 논문에 영감을 받아 아파치 재단에서 개발되었습니다.하둡의 핵심 구성 요소HDFS(Hadoop Distributed File System): 대용량 데이터를 분산 저장하기 위한 파일 시스템MapReduce: 분산 처리를 위한 프로그래밍 모델YARN(Yet Another Resource Negotiator): 클러스터 자원 관리 및 작업 스케줄링 담당Hadoop C.. 2025. 4. 11.
데이터 드리프트(Data Drift) : 머신러닝 모델의 숨은 위협과 대응 전략 머신러닝 모델은 개발 당시의 데이터 분포를 기반으로 학습하여 예측과 분류 작업을 수행합니다. 그러나 시간이 지남에 따라 입력 데이터의 통계적 속성이나 분포가 변하는 현상을 데이터 드리프트라고 하며, 이는 모델의 성능 저하를 초래할 수 있는 중요한 문제입니다. 데이터 드리프트의 주요 원인 운영 환경의 변화 : 제조 공정의 설정 변경이나 새로운 장비의 도입 등으로 인해 데이터 수집 환경이 변할 수 있습니다.외부 요인의 영향: 경제 상황, 정책 변경, 기술 발전 등 외부 환경의 변화로 데이터 패턴이 달라질 수 있습니다.데이터 수집 방법의 변경: 데이터 수집 방식이나 센서의 업그레이드 등으로 인해 데이터의 특성이 변할 수 있습니다.  데이터 드리프트의 영향데이터 드리프트는 모델의 예측 정확도를 감소시키고, 잘못.. 2025. 2. 13.
2025년 AI 트렌드 분석 : 기업과 기술의 미래를 바꾸다 최근 AI 산업은 그야말로 폭발적인 성장과 변화를 거듭하고 있습니다. 2025년을 맞아 AI 기술은 단순한 혁신을 넘어 기업의 운영 방식, 산업 구조, 심지어 리더십의 역할까지 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이번 글에서는 2025년 AI 트렌드와 그 영향, 그리고 향후 우리의 준비 전략을 심층적으로 분석해보겠습니다.1. AI, 이제는 프로덕션 단계로과거 몇 년간 AI는 실험과 개념 검증 단계에 머물러 있었습니다. 그러나 이제는 본격적인 프로덕션 단계로 넘어가며 기업들이 AI를 활용해 실질적인 성과를 창출하고 있습니다. 기업들은 AI를 통한 ROI를 고민하고 있으며, CFO들은 더 나은 비용 효율성을 요구하고 있습니다. 이에 따라 AI 옵저버빌리티(Observability)가 중요한 요소로 떠오르고 있습.. 2025. 2. 13.
AI 시대, 질문력이 곧 경쟁력이 되는 이유 🤔 챗GPT와 AI가 우리의 일상을 바꾸고 있는 지금, 많은 사람들이 두려움을 느끼고 있습니다. 하지만 AI 시대의 핵심 경쟁력은 바로 '질문력'에 있습니다. AI를 두려워할 것이 아니라, AI를 제대로 활용할 줄 아는 사람이 되어야 하는 것이죠.📊 시대별 '똑똑한 사람'의 변화시대별 핵심 역량의 변화:1990년대 이전: 지식의 시대 - 많이 아는 것이 경쟁력2000년대: 검색의 시대 - 필요한 정보를 찾는 능력2022년까지: 통섭의 시대 - 정보를 연결하는 인사이트2023년 이후: 질문의 시대 - AI를 활용한 질문력🎯 왜 지금 '질문'이 중요해졌나?1. 불확실성의 증가더 이상 명확한 인과관계가 존재하지 않음기존의 성공 공식이 통하지 않는 시대끊임없는 변화에 적응해야 하는 환경2. 기술의 급격한 발전하.. 2024. 11. 3.
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