RISS 검색 - 국내학술지논문 상세보기

국문 초록 (Abstract)

최근 데이터 관련 법안이 개정되면서 빅데이터의 활용 분야는 점차 확장되고 있으며, 빅데이터 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 빅데이터를 활용하기 위해서는 높은 수준의 지식과 스킬이 필요하고, 이를 모두 교육하기에는 오랜 시간과 많은 비용이 소요된다. 이에 본 연구를 통해 산업 현장에서 사용되는 광범위한 영역 의 빅데이터를 보편적 빅데이터(Universal Big Data)로 정의하고, 대학교 수준에서 보편적 빅데이터를 교육하기 위해서 중점적으로 교육해야 할 지식 영역을 산출하고자 한다. 이를 위해 빅데이터 관련 산업에 종사하는 전문 인력을 구분하기 위한 기준을 마련하고, 설문 조사를 통해 빅데이터에 대한 인식을 조사했다. 조사 결과에 의하 면 전문가들은 컴퓨터과학에서 의미하는 빅데이터보다 광범위한 범위의 데이터를 빅데이터로 인식하고 있었으 며, 빅데이터의 가공 과정에 반드시 빅데이터 처리 프레임워크 또는 고성능 컴퓨터가 필요한 것은 아니라고 인 식하고 있었다. 이는 빅데이터를 교육하기 위해서는 컴퓨터과학(공학)적 지식과 스킬보다는 빅데이터의 분석 방 법과 응용 방법을 중심으로 교육해야 한다는 것을 의미한다. 분석 결과를 바탕으로 본 논문에서는 보편적 빅데 이터 교육을 위한 새로운 패러다임을 제안하고자 한다.

번역하기

최근 데이터 관련 법안이 개정되면서 빅데이터의 활용 분야는 점차 확장되고 있으며, 빅데이터 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 빅데이터를 활용하기 위해서는 높은 수준의 지식...

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Big data is gradually expanding in diverse fields, with changing the data-related legislation. Moreover it would be interest in big data education. However, it requires a high level of knowledge and skills in order to utilize Big Data and it takes a long time for education spends a lot of money for training. We study that in order to define Universal Big Data used to the industrial field in a wide range. As a result, we make the paradigm for Big Data education for college students. We survey to the professional the Big Data definition and the Big Data perception. According to the survey, the Big Data related-professional recognize that is a wider definition than Computer Science Big Data is. Also they recognize that the Big Data Processing dose not be required Big Data Processing Frameworks or High Performance Computers. This means that in order to educate Big Data, it is necessary to focus on the analysis methods and application methods of Universal Big Data rather than computer science (Engineering) knowledge and skills. Based on the our research, we propose the Universal Big Data education on the new paradigm.

번역하기

목차 (Table of Contents)

요약
Abstract
1. 서론
2. 빅데이터의 정의 및 빅데이터 교육
2.1 빅데이터의 정의

요약
Abstract
1. 서론
2. 빅데이터의 정의 및 빅데이터 교육
2.1 빅데이터의 정의
2.2 빅데이터 교육 동향
2.3 클라우드 컴퓨팅
3. 연구방법
3.1 연구의 범위와 방법
3.2 설문조사 대상의 전문성 검증을 위한 기준
3.3 설문 방법
4. 결과 기술 및 분석
5. 결론 및 제언
참고문헌

참고문헌 (Reference)

1 박윤수, "학습자의 인식과 교수자의 의견을 반영한 대학의 컴퓨팅 사고 교육 개선에 대한 연구" 한국교양교육학회 14 (14): 167-191, 2020

2 정은한, "빅데이터시대의 회계교육과정 개선방안 연구" 중소기업융합학회 8 (8): 145-152, 2018

3 문희정, "빅데이터를 위한 데이터 시각화 방법과 표현 연구(광주 대중버스노선 이용 실태를 적용한 태블루를 활용한 시각화 표현)" (사)한국스마트미디어학회 8 (8): 59-66, 2019

4 노규성, "빅데이터 직무능력 참조모형에 관한 융합적 연구" 한국디지털정책학회 13 (13): 55-63, 2015

5 정승화, "빅데이터 분석가 양성과정 운영 사례 연구" 교육연구소 25 (25): 621-640, 2019

6 최도식, "빅데이터 분석 교육의 문제점과 개선 방안 -학생 과제 보고서를 중심으로" 한국융합학회 8 (8): 265-274, 2017

7 조우제, "빅데이터 분석 교육 프로그램을 통한 대학 교육 가치 창출" 사)한국빅데이터학회 3 (3): 123-130, 2018

8 정화민, "빅데이터 교육훈련의 효과성에 대한 영향 요인 분석-국가인적자원개발 컨소시엄을 중심으로-" 학습자중심교과교육학회 18 (18): 29-45, 2018

9 강지혜, "문헌정보학과의 데이터 사이언스 커리큘럼 개발 실태와 방향성 고찰" 한국도서관·정보학회 47 (47): 343-363, 2016

10 장철호, "데이터산업의 국민경제 기여도 분석" 한국경제통상학회 37 (37): 1-22, 2019