코로나19 팬데믹이 산업에 막대한 영향을 미치고 있음은 주지의 사실이다. 그러나 많은 사람이 아직 인지하지 못한 부분은 현재의 데이터 과학 프로덕션 환경에 미치는 영향 역시 크다는 점이다. 교통과 쇼핑 패턴이 바뀌고 공급망이 가로막히고 국경이 폐쇄되면 ...
데브옵스(DevOps)와 SRE(Site Reliability Engineering)는 애플리케이션을 관리 및 유지하는 데 필수적이다. 여기에 더해 AI옵스(AIops)가 효율성을 한 단계 더 높일 수 있다. IT 운영팀은 시스템 및 애플리케이션의 ...
2020.05.13
데이터 사이언스 전문가가 아니더라도 엔터프라이즈 AI의 가장 복잡한 요소까지 이해하고 해석하여 실행에 옮길 수 있다면 어떨까요? 지금까지 엔터프라이즈 AI는 모델 개발 및 훈련에 정통한 분석 전문가들의 전유물로 여겨지곤 했습니다. 하지만 AI 중심의 ...
2019.11.13
대학 시절 필자는 워싱턴 지역에서 정치 컨설팅 회사들을 위한 컴퓨터 컨설팅을 한 적이 있다. 양쪽 진영을 오가면 일을 했는데, CP/M 기반 PC를 당시로써는 신문물인 LAN 상에 설치했다. 아이디어는 기본적인 선거운동 프로세스, 즉 DM이나 전화 목 ...
2019.11.06
데이터 과학자의 업무와 요구사항 중 일부는 소프트웨어 개발자와 동일하다. 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어 모두 목적을 이루기 위해 코드를 계획, 설계, 코딩, 반복, 테스트하고 배포한다. 소프트웨어 개발자에게는 이 과정이 곧 맞춤형 코딩 애플리케이 ...
2019.07.22
스포츠 내기를 생각해 보자. 오늘날 수많은 내기꾼은 공개된 통계와 수학 모델, 그리고 기타 비교적 원시적인 툴을 사용한다. 조금이라도 이점을 얻자는 생각이다.   이제 기술 세계를 살펴보자. IoT와 엣지 컴퓨팅의 발전이 클라우드 컴퓨팅과 ...
2019.07.22
데이터가 범람하는 세계에서 데이터 과학자의 역할은 기업이 통찰력과 예측을 통해 더 현명한 비즈니스 의사 결정을 내리도록 하는 것이다. 일반적으로 데이터 과학자는 통계 분석과 수학 모델링 전문가이며 R, 파이썬과 같은 프로그래밍 언어에 능숙하다. 그러 ...
파이썬이 티오베(Tiobe) 개발언어 인기순위에서 3위에 올랐다. 2018년 9월 자료로, 파이썬이 기록한 역대 가장 높은 순위다. 파이썬은 7.653%로 자바(17.436%), C(15.447%)에 이어 3위를 기록했으며, 지난달까지 3위를 지켰던 ...
2018.09.11
소셜 네트워킹 웹사이트 링크드인은 웹사이트 데이터에 기반해 미국 내에서 가장 빠르게 성장하고 있는 직군을 조명한 보고서를 발행했다. 링크드인은 이 보고서에서 2012년과 2017년 데이터를 비교하고 있다. 지난 5년간 9.8배의 성장률을 보인 머신러닝 ...
2018.03.08
클라우드의 등장으로 데이터가 폭증하면서 데이터 과학자에 대한 수요도 급격히 늘었다. 데이터 과학자는 10년 전에는 존재하지도 않았던 직업이지만 글래스도어(Glassdoor)가 연봉과 직업 만족도, 구인 공고 수를 기반으로 선정하는 미국 최고 직업 순위 ...
데이터 과학자들은 머신러닝을 사용해 폐암을 탐지하고 있다. 지난 1월부터 전세계 약 1만 명의 데이터 과학자들이 데이터 사이언스 볼(Data Science Bowl) 대회에서 의료 전문가들이 폐암을 좀더 빨리 탐지할 수 있도록 도와주는 효과적인 알고리 ...
머신 러닝이 현대 비즈니스의 핵심 기술로 부상하고 있지만, 실질적으로 그것을 어떻게 적용할 지의 여부에 관한 논의는 아직 부족한 부분이 많은 것이 현실이다. 머신 러닝 및 데이터 애널리틱스 전문 업체 얀덱스 데이터 팩토리(Yandex Data F ...
유가 하락의 여파가 세계 경제에 미치고 있다. 캐나다 알버타 주에서는 유가 하락으로 인해 물가가 함께 하락하면서 실업률이 올라가는 문제가 발생했고 올해 1월 사우디 아라비아 역시 이런 상황을 고려해 현지 유가를 50% 가량 인상하는 조치를 취하기도 했 ...
2016.04.12
데이터 과학자를 구한다는 채용 공고를 보면 머신러닝 기술, 통계 프로그래밍 언어, NOSQL 데이터베이스와 시각화 도구에 관한 경험을 요구한다는 점을 알 수 있다. 데이터 과학자를 양성하는 부트캠프 커리큘럼에서도 앞서 언급한 내용과 유사한 것을 요구한 ...
2015.08.05
"기업의 빅데이터에 대한 기대와 실제 경험하는 현실 사이에는 간격이 크다. 이런 간격을 초래하는 요인 가운데 하나가 '스킬 갭(Skill Gap)', 즉 인적 역량 부족이다." 빅데이터(Big Data)는 기업 활 ...
  1. '코로나19가 데이터 과학을 바꾼다' 일부 모델, 재조합 필요

  2. 2020.06.12
  3. 코로나19 팬데믹이 산업에 막대한 영향을 미치고 있음은 주지의 사실이다. 그러나 많은 사람이 아직 인지하지 못한 부분은 현재의 데이터 과학 프로덕션 환경에 미치는 영향 역시 크다는 점이다. 교통과 쇼핑 패턴이 바뀌고 공급망이 가로막히고 국경이 폐쇄되면...

  4. '절차 간소화부터 자동화까지' AI옵스란 무엇인가

  5. 2020.05.13
  6. 데브옵스(DevOps)와 SRE(Site Reliability Engineering)는 애플리케이션을 관리 및 유지하는 데 필수적이다. 여기에 더해 AI옵스(AIops)가 효율성을 한 단계 더 높일 수 있다. IT 운영팀은 시스템 및 애플리케이션의 ...

  7. 올바르게 구현된 AI : 데이터-훈련-추론 AI 모델의 이해

  8. 2019.11.13
  9. 데이터 사이언스 전문가가 아니더라도 엔터프라이즈 AI의 가장 복잡한 요소까지 이해하고 해석하여 실행에 옮길 수 있다면 어떨까요? 지금까지 엔터프라이즈 AI는 모델 개발 및 훈련에 정통한 분석 전문가들의 전유물로 여겨지곤 했습니다. 하지만 AI 중심의 ...

  10. IDG 블로그 | 선거운동 필승 조합은 데이터 과학과 클라우드 컴퓨팅

  11. 2019.11.06
  12. 대학 시절 필자는 워싱턴 지역에서 정치 컨설팅 회사들을 위한 컴퓨터 컨설팅을 한 적이 있다. 양쪽 진영을 오가면 일을 했는데, CP/M 기반 PC를 당시로써는 신문물인 LAN 상에 설치했다. 아이디어는 기본적인 선거운동 프로세스, 즉 DM이나 전화 목...

  13. 데이터 과학과 머신러닝에 데브옵스 적용하기

  14. 2019.07.22
  15. 데이터 과학자의 업무와 요구사항 중 일부는 소프트웨어 개발자와 동일하다. 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어 모두 목적을 이루기 위해 코드를 계획, 설계, 코딩, 반복, 테스트하고 배포한다. 소프트웨어 개발자에게는 이 과정이 곧 맞춤형 코딩 애플리케이...

  16. IDG 블로그 | 클라우드 기반 데이터 과학의 도덕적 측면

  17. 2019.07.22
  18. 스포츠 내기를 생각해 보자. 오늘날 수많은 내기꾼은 공개된 통계와 수학 모델, 그리고 기타 비교적 원시적인 툴을 사용한다. 조금이라도 이점을 얻자는 생각이다.   이제 기술 세계를 살펴보자. IoT와 엣지 컴퓨팅의 발전이 클라우드 컴퓨팅과...

  19. 데이터 과학자가 클라우드로 가야하는 이유 5가지

  20. 2019.02.22
  21. 데이터가 범람하는 세계에서 데이터 과학자의 역할은 기업이 통찰력과 예측을 통해 더 현명한 비즈니스 의사 결정을 내리도록 하는 것이다. 일반적으로 데이터 과학자는 통계 분석과 수학 모델링 전문가이며 R, 파이썬과 같은 프로그래밍 언어에 능숙하다. 그러...

  22. “파이썬, 인기 상한가“ C++ 밀어내고 티오베 순위 3위 기록

  23. 2018.09.11
  24. 파이썬이 티오베(Tiobe) 개발언어 인기순위에서 3위에 올랐다. 2018년 9월 자료로, 파이썬이 기록한 역대 가장 높은 순위다. 파이썬은 7.653%로 자바(17.436%), C(15.447%)에 이어 3위를 기록했으며, 지난달까지 3위를 지켰던 ...

  25. 미국 내 데이터 과학과 머신러닝의 초고속 성장 원동력 4가지

  26. 2018.03.08
  27. 소셜 네트워킹 웹사이트 링크드인은 웹사이트 데이터에 기반해 미국 내에서 가장 빠르게 성장하고 있는 직군을 조명한 보고서를 발행했다. 링크드인은 이 보고서에서 2012년과 2017년 데이터를 비교하고 있다. 지난 5년간 9.8배의 성장률을 보인 머신러닝...

  28. 8020 데이터 과학자의 딜레마

  29. 2017.09.29
  30. 클라우드의 등장으로 데이터가 폭증하면서 데이터 과학자에 대한 수요도 급격히 늘었다. 데이터 과학자는 10년 전에는 존재하지도 않았던 직업이지만 글래스도어(Glassdoor)가 연봉과 직업 만족도, 구인 공고 수를 기반으로 선정하는 미국 최고 직업 순위...

  31. 데이터 사이언스 볼, 암 탐지 알고리듬을 만들기 위해 경쟁하는 데이터 과학자 대회

  32. 2017.05.08
  33. 데이터 과학자들은 머신러닝을 사용해 폐암을 탐지하고 있다. 지난 1월부터 전세계 약 1만 명의 데이터 과학자들이 데이터 사이언스 볼(Data Science Bowl) 대회에서 의료 전문가들이 폐암을 좀더 빨리 탐지할 수 있도록 도와주는 효과적인 알고리...

  34. 데이터 과학자·머신 러닝을 활용한 비즈니스 성공 전략

  35. 2017.03.28
  36. 머신 러닝이 현대 비즈니스의 핵심 기술로 부상하고 있지만, 실질적으로 그것을 어떻게 적용할 지의 여부에 관한 논의는 아직 부족한 부분이 많은 것이 현실이다. 머신 러닝 및 데이터 애널리틱스 전문 업체 얀덱스 데이터 팩토리(Yandex Data F...

  37. 에너지 산업에 일렁이는 '데이터 과학' 물결

  38. 2016.04.12
  39. 유가 하락의 여파가 세계 경제에 미치고 있다. 캐나다 알버타 주에서는 유가 하락으로 인해 물가가 함께 하락하면서 실업률이 올라가는 문제가 발생했고 올해 1월 사우디 아라비아 역시 이런 상황을 고려해 현지 유가를 50% 가량 인상하는 조치를 취하기도 했...

  40. 글로벌 칼럼 | 데이터 과학을 효과적으로 구현하는 법

  41. 2015.08.05
  42. 데이터 과학자를 구한다는 채용 공고를 보면 머신러닝 기술, 통계 프로그래밍 언어, NOSQL 데이터베이스와 시각화 도구에 관한 경험을 요구한다는 점을 알 수 있다. 데이터 과학자를 양성하는 부트캠프 커리큘럼에서도 앞서 언급한 내용과 유사한 것을 요구한...

  43. 빅데이터의 '불협화음', 빅데이터 솔루션에 대한 '기대'와 '현실'

  44. 2015.04.13
  45. "기업의 빅데이터에 대한 기대와 실제 경험하는 현실 사이에는 간격이 크다. 이런 간격을 초래하는 요인 가운데 하나가 '스킬 갭(Skill Gap)', 즉 인적 역량 부족이다." 빅데이터(Big Data)는 기업 활...

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