1. 빅데이터의 이해 빅데이터의 정의 큰 용량과 복잡성으로 기존 툴로는 다루기 어려운 데이터셋의 집합 빅데이터의 특징 3V + 4V3V : 양(Volume), 유형(Variety), 증가(Velocity)4V : 가치(Value), 정확성(Veracity), 시각화(Visualization), 가변성(Variablility) 빅데이터의 출현 배경 과학기술의 발달과 스마트폰의 보급, 클라우드 환경과 분산 컴퓨팅을 통한 비용 절감, 산업계와 학계의 발전과 변화 빅데이터의 기능 및 기대 비유 21세기 원유, 렌즈, 플랫폼 빅데이터가 만들어내는 변화전후표본조사전수조사사전처리사후처리질양인과관계상관관계 빅데이터 가치 산정이 어려운 이유데이터 활용 방식특정 데이터를 누가, 언제, 어떻게, 어디서 활용하는지 알 수 없..

타깃 : 어깨 시티드 리어 래터럴 레이즈25kg 20reps35kg 20reps45kg 10reps25kg 20reps 밀리터리 프레스20kg 20reps40kg 20reps50kg 10reps50kg 5reps + 40kg 10reps 덤벨 숄더 프레스14kg 20reps 2sets14kg 15reps 2sets 사이드 래터럴 레이즈6kg 20reps 4sets 케이블 리어 래터럴 레이즈10kg 20reps(15kg 10reps + 10kg 10reps) 3sets 페이스풀35kg 20reps 4sets 덤벨 슈러그20kg 20reps(30kg 10reps + 20kg 10reps) 3sets

타깃 : 가슴 펙덱 플라이 머신35kg 20reps45kg 20reps55kg 20reps45kg 20reps 벤치 프레스40kg 20reps60kg 20reps80kg 10reps80kg 10reps 인클라인 벤치 프레스14kg 20reps 4sets 케이블 디클라인 프레스30kg 20reps35kg 20reps 3sets

01 데이터와 정보 1. 데이터의 정의 데이터 : 있는 그대로의 사실, 가공되지 않은 자료정보 : 가공된 자료 데이터의 특성존재적 특성데이터는 있는 그대로의 객관적 사실당위적 특성데이터는 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거   2. 데이터의 유형 정성적 데이터주관적이거나 서술적인 데이터언어, 문자 등정량적 데이터기준이 명확해 객관적 평가가 가능한 데이터수치, 도형, 기호 등정형 데이터정형화된 틀이 있고 연산이 가능CSV, 엑셀 스프레드 시트 등반정형 데이터정형화된 틀이 없고 연산이 불가능*로그*, XML, JSON, 센서 데이터 등비정형 데이터형태는 있지만 연산이 불가능소셜 데이터, 댓글, 영상, 음성 등  암묵지와 형식지 암묵지 : 개인에게 습득되어 있지만 겉으로 드러나지 않은 상태의 지식형식지 :..