[Python] 파이썬 시작 전

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01. Python

• 인터프리터 객체지향 - 한 줄 씩 해석
• 다른 언어와 결합하거나 API와 연결하는 역할을 주로 수행
• 대부분의 인공지능 관련 공개 SW들이 Python을 지원

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02. 빅데이터 개요

• 산업 혁명
  • 혁명(revolution)
    • 권력이나 조직 구조의 갑작스런 변화를 의미
    • 사회나 정치 체제의 변화를 의미하는 것이 일반적, But 경제나 문화, 사상 등 여러 분야의 급격한 변화를 가리키는 말로도 사용
• 빅데이터
  • 데이터 vs 정보
    • 데이터(data): 자료, 현실 세계에서 측정되고 수집된 사실 또는 값
    • 정보(information): 어떠한 목적이나 의도에 맞게 데이터를 가공 처리
    • 즉, 의미/목적을 포함하지 않고 단순 수집된 원시 자료는 데이터, 의도/목적에 따라 데이터를 처리하고 분석하여 데이터에 의미를 부여한 것은 정보
  • 정의
    • 대량의 정형/반정형/비정형 데이터로부터 의미 있는 가치를 추출하고 유용한 결과를 도출하는 기술
    • 통상적으로 사용하는 데이터 소프트웨어의 수용 한계를 넘어서는 엄청난 용량의 데이터를 의미
  • 유형
    1. 정형 데이터(Structured data)
       • 일반적으로 수치만으로 파악이 쉬운 데이터
    2. 비정형 데이터(Unstructured data)
       • 정해진 규칙이 없어서 값의 의미를 쉽게 파악하기 힘든 데이터
    3. 반정형 데이터(Semi-structured data)
       • 정형/비정형 데이터의 하이브리드 형태의 데이터
  • 속성(5V)
    • 규모(Volume): 데이터의 크기, 기술의 발전과 ICT 의 일상화에 따라 해마다 디지털 정보량이 기하급수적으러 폭증, 현재는 제타 바이트 시대에 진입
    • 다양성(Variety): 로그 기록, 소셜, 위치, 소비, 현식 데이터처럼 종류가 다양해지고 멀티미디어와 같은 비정형 데이터 등 유형이 다양해짐
    • 속도(Velocity):센서, 모니터링 등 실시간성 정보가 증가하면서 데이터의 생성과 이동 및 유통 속도가 빨라짐
      • 실시간 정보를 바로 활용할 필요에 따라 데이터 처리 및 분석 속도가 중요해짐
    • 정확성(Veracity): 빅데이터에서 다루는 데이터는 다양하며 이는 부정확하거나 잘못된 데이터가 포함되어 있을 경우, 전처리 기술 등을 통해 정확성을 높일 필요성이 있음
    • 가치(Value): 빅데이터에서는 데이터의 가치를 높이기 위해서 데이터를 분석하고 이를 통해 기업은 새로운 비즈니스 모델을 창출하거나 제품/서비스를 개선하는 등 다양한 분야에서 가치를 창출할 수 있음

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