이미 수많은 기업과 기관들이 빅데이터와 예측 분석, 자동화된 알고리즘으로 비즈니스 프로세스와 고객 지원, 의사결정을 강화하는 데 도움을 주는 도구와 서비스를 찾고 있다. IDC에 따르면, 2018년에는 기업과 ISV 개발자 가운데 75%가 최소 1개 이상의 애플리케이션 ...
데이터 과학에서 언어, 생태계, 이를 중심으로 하는 개발 프로세스인 파이썬(Python)을 선호하게 된 이유가 무엇일까? 파이썬은 스크립트 작성과 프로세스 자동화, 웹 개발, 일반 애플리케이션 등 여러 소프트웨어 개발 영역에서 오랫동안 인기를 얻었다. 최근에는 머신러닝 ...
지난 몇 년 동안 블록체인이 크게 주목받았다. 블록체인을 적용한 대표적인 사례가 바로 비트코인이며, 은행업무부터 소셜미디어 플랫폼까지 다양한 분야에서 블록체인이 쓰이고 있다.  이 분산 원장 기술은 여러 조직에서 비즈니스 프로세스 및 데이터를 공유하는 데 ...
구글독스는 무수히 많은 유용한 부가 기능을 호스팅해 문서 작성 속도를 높이고 가능한 한 최상의 문서를 만들 수 있도록 돕는다. 때문에 부가기능을 잘만 사용하면 구글독스가 신생벤처에게 실질적인 가치를 더해줄 수 있다. 문서를 작성하고 수정하며 공유할 때 유용하고 ...
델과 VM웨어의 CIO 바스크 아이어에게는 한 가지 불만이 있다. CIO가 시대에 맞춰 움직이지 않는다면 일자리를 잃을 수도 있다는 이야기가 그리 적절하게 들리지 않는다는 지적이다. 그는 "매년 만날 때마다 아무 것도 하지 않는 CIO는 해고될 것이라는 이야기 ...
데이터 과학이 대중화되고 있다. 데이터 과학자들이 데이터를 취합하고 분석하기까지 몇 달이 걸렸지만, 이제는 현업 사용자가 신속하게 데이터를 며칠 안에 모을 수 있게 됐다. 머신러닝이 약속하는 데이터 분석을 활용에서 의외의 기술이 등장한다. 바로 비즈 ...
기업이 과거보다 훨씬 빠르게 데이터를 다루고자 하면서 데이터 과학자들이 알고리즘을 구축하고 배포하도록 해주는 플랫폼이 점점 더 중요해지고 있다. 가트너는 데이터 과학 플랫폼을 단순히 "머신러닝 솔루션을 만드는 엔진"으로 정의한다. 이 기사에서 ...
모두가 습관이라는 것이 있다. 때로는 습관이 지나쳐 중독적인 성향으로 이어지기도 한다. 10대들의 소셜 중독 현상처럼 IT전문가들도 고유의 중독 증상을 보이는 경우가 종종 있다. 인프라 중독자 또는 슬랙 매니아거나 데이터를 추적하거나 네트워크 운영센터 대시보드 위 ...
시카고 미술관이 프리저비카(Preservica)와 계약을 체결하면서 아카이브 라이브러리 ‘디지털화’를 향한 첫 발걸음을 내디뎠다. ‘총체적 기억’(institutional memor)을 ‘디지털 포맷으로 생성함으로써 ...
관심 있는 오픈소스 프로젝트가 무엇인가? 아마도 소수의 ‘기여자’가 개발의 대부분을 담당하고 있을 가능성이 매우 높다. 또한 이런 기여자 중 상당수는 특정 업체 또는 몇몇 소수 업체를 위해 일하고 있을 것이다. 20년 전이나 지금이나 오픈소스 커뮤 ...
오늘날 IT에서 가장 핫한 직종은 누가 뭐래도 데이터 과학자다. 글래스도어는 데이터 과학자에 대해 전 직종을 통틀어 반론의 여지 없는 최고의 직업이라고 단언했다. 데이터 과학 분야에 막 발을 딛는 사회 초년생, 또는 경쟁자들에 비해 비교 우위를 점하고 싶은 경력자라면 ...
오픈소스를 사용하면 개발자가 시간과 비용을 절약할 수 있다. 다시 말해 개발자에게 오픈소스 활용은 일상이 됐다. 하지만, 그만큼 보안에 대한 위험 부담도 있다. 오픈소스를 사용하면서 보안을 향상하는 데 필요한 사항을 소개한다. 올해 에퀴팩스(Equifax) ...
개발자가 지속적인 개발로 옮겨가고 고객이 앱에서 일관된 서비스를 기대하면서 애플리케이션 성능관리 소프트웨어가 중요해졌다. 이러한 애플리케이션 성능관리(APM) 툴을 통해 개발자는 성능 문제를 찾아내고 해결할 수 있도록 앱의 성능을 모니터링하고 추적할 수 있다. ...
애자일 프로젝트 관리로 가면 프로젝트 성공률을 크게 높일 수 있다. 짧은 개발 주기를 사용해 지속해서 제품이나 서비스 개발 과정을 개선하는 방법론을 활용하는 산업과 기업들이 많다. 협업 수준을 높이고, 프로세스를 효율화하는 장점이 있기 때문이다. 기업이 애 ...
머신러닝만큼 오해가 많은 신기술도 없을 것이다. 머신러닝이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것은 각각 무엇인지를 알아보고, 더 이상 머신러닝을 오해하지 말자. 머신러닝은 매우 유용하다. 그래서 모든 문제를 해결하고, 모든 상황에 적용할 수 있는 기술이라고 생 ...
  1. 장밋빛 기대에 찬물··· 흔한 '데이터 과학' 실수 12가지

  2. 2018.05.11
  3. 이미 수많은 기업과 기관들이 빅데이터와 예측 분석, 자동화된 알고리즘으로 비즈니스 프로세스와 고객 지원, 의사결정을 강화하는 데 도움을 주는 도구와 서비스를 찾고 있다. IDC에 따르면, 2018년에는 기업과 ISV 개발자 가운데 75%가 최소 1개 이상의 애플리케이션(적용 분야)에 AI나 머신러닝을 사용할 전망이다. 이렇게 데이터를 활용해 의사 결정을 내리고, 성과를 향상시키는 데 많은 관심이 쏠려 있지만, 데이터 사이언스 전문가와 전문성은 아직...

  4. 머신러닝에 파이썬을 즐겨쓰는 4가지 이유

  5. 2018.05.04
  6. 데이터 과학에서 언어, 생태계, 이를 중심으로 하는 개발 프로세스인 파이썬(Python)을 선호하게 된 이유가 무엇일까? 파이썬은 스크립트 작성과 프로세스 자동화, 웹 개발, 일반 애플리케이션 등 여러 소프트웨어 개발 영역에서 오랫동안 인기를 얻었다. 최근에는 머신러닝(Machine Learning) 언어로도 주목받고 있다. 머신러닝 분야에서 파이썬이 각광 받는 4가지 이유를 살펴보자. 프로그래밍이 단순해진다 첫 번째 이유는 파이썬의 성공...

  7. '서비스로서의 블록체인' 내놓은 6개사는 어디?

  8. 2018.05.03
  9. 지난 몇 년 동안 블록체인이 크게 주목받았다. 블록체인을 적용한 대표적인 사례가 바로 비트코인이며, 은행업무부터 소셜미디어 플랫폼까지 다양한 분야에서 블록체인이 쓰이고 있다.  이 분산 원장 기술은 여러 조직에서 비즈니스 프로세스 및 데이터를 공유하는 데 유용하므로 사기 위험을 줄이고 투명성을 높여 줄 수 있다. 또한 모든 당사자가 하나의 트랜잭션을 실시간으로 볼 수 있도록 함으로써 공급망 가시성을 높일 수 있다. 블록체인에 관심을 ...

  10. '동료에게 알려주고 함께 쓰고픈' 구글독스 부가기능 16선

  11. 2018.05.02
  12. 구글독스는 무수히 많은 유용한 부가 기능을 호스팅해 문서 작성 속도를 높이고 가능한 한 최상의 문서를 만들 수 있도록 돕는다. 때문에 부가기능을 잘만 사용하면 구글독스가 신생벤처에게 실질적인 가치를 더해줄 수 있다. 문서를 작성하고 수정하며 공유할 때 유용하고 사용하기 쉬운 16개의 구글독스의 부가기능을 소개한다. 1. 쿠디드 바코드 이벤트 업계 회사라면 이벤트에서 항목을 관리하기 위해 바코드와 QR 코드를 자주 활용할 ...

  13. 디지털 시대 새로운 IT-비즈니스 정렬 규칙 3가지

  14. 2018.04.25
  15. 델과 VM웨어의 CIO 바스크 아이어에게는 한 가지 불만이 있다. CIO가 시대에 맞춰 움직이지 않는다면 일자리를 잃을 수도 있다는 이야기가 그리 적절하게 들리지 않는다는 지적이다. 그는 "매년 만날 때마다 아무 것도 하지 않는 CIO는 해고될 것이라는 이야기를 듣는다. 그러나 내러티브가 바뀌었다고 본다"라고 말했다. 대신에 그는 CIO의 역할이 임원 중에서도 유독 어려운 역할일 수 있음을 인지해야 한다고 본다. 아이어는 &quo...

  16. 'AI가 BI를 만났을 때' 더 똑똑해지고 유용해진다

  17. 2018.04.20
  18. 데이터 과학이 대중화되고 있다. 데이터 과학자들이 데이터를 취합하고 분석하기까지 몇 달이 걸렸지만, 이제는 현업 사용자가 신속하게 데이터를 며칠 안에 모을 수 있게 됐다. 머신러닝이 약속하는 데이터 분석을 활용에서 의외의 기술이 등장한다. 바로 비즈니스 인텔리전스(BI)다. 성과 분석 영역이었던 BI 시스템을 인공지능으로 재단장하여 기존의 보고 기능에 예측 기능까지 결합하려는 것이다. 이러한 시도를 하는 조직 중 하나가 심포...

  19. 머신러닝과 예측 알고리즘에 '안성맞춤' 데이터 과학 툴 10선

  20. 2018.04.19
  21. 기업이 과거보다 훨씬 빠르게 데이터를 다루고자 하면서 데이터 과학자들이 알고리즘을 구축하고 배포하도록 해주는 플랫폼이 점점 더 중요해지고 있다. 가트너는 데이터 과학 플랫폼을 단순히 "머신러닝 솔루션을 만드는 엔진"으로 정의한다. 이 기사에서는 가트너의 정의를 확대해 데이터 과학 업무팀이 코드를 공동 작업하고 직접 배포해 데이터 과학 솔루션을 안내할 수 있는 모든 것을 포함했다. 데이터 과학 플랫폼은 상대적으로 덜 성...

  22. 일하는 거라고? 정말?··· IT 전문가가 조심해야 할 7가지 중독

  23. 2018.04.12
  24. 모두가 습관이라는 것이 있다. 때로는 습관이 지나쳐 중독적인 성향으로 이어지기도 한다. 10대들의 소셜 중독 현상처럼 IT전문가들도 고유의 중독 증상을 보이는 경우가 종종 있다. 인프라 중독자 또는 슬랙 매니아거나 데이터를 추적하거나 네트워크 운영센터 대시보드 위에서 반짝이는 조명에 최면에 걸린 듯 사로잡히는 등의 기술 중독이 그것이다. 이는 생산성 저하, 예산 낭비, 혁신 중단을 초래할 수 있다. 통제를 도저히 포기할 수 없으면 기술 사일로...

  25. '총체적 기억'을 디지털로 보존한다··· 시카고 미술관 사례

  26. 2018.04.11
  27. 시카고 미술관이 프리저비카(Preservica)와 계약을 체결하면서 아카이브 라이브러리 ‘디지털화’를 향한 첫 발걸음을 내디뎠다. ‘총체적 기억’(institutional memor)을 ‘디지털 포맷으로 생성함으로써’ 보존한다는 계획이다.. 1879년 설립된 시카고 미술관은 미국에서 오랜 역사를 자랑하는 미술관 중 하나다. 2009년에는 렌조 피아노(Renzo Piano)의 설계로 모...

  28. 칼럼 | 오픈소스는 당신이 생각하는 그런 커뮤니티가 아니다

  29. 2018.04.10
  30. 관심 있는 오픈소스 프로젝트가 무엇인가? 아마도 소수의 ‘기여자’가 개발의 대부분을 담당하고 있을 가능성이 매우 높다. 또한 이런 기여자 중 상당수는 특정 업체 또는 몇몇 소수 업체를 위해 일하고 있을 것이다. 20년 전이나 지금이나 오픈소스 커뮤니티는 이랬다. 그렇다면 이것은 오픈소스가 사유 소프트웨어의 ‘또 다른 이름’이라는 의미일까? 물론 그렇지 않다. 그러나 광범위한 커뮤니티(공동체)가 서로...

  31. 제 값 하는 데이터 과학 교육 코스 15선

  32. 2018.04.06
  33. 오늘날 IT에서 가장 핫한 직종은 누가 뭐래도 데이터 과학자다. 글래스도어는 데이터 과학자에 대해 전 직종을 통틀어 반론의 여지 없는 최고의 직업이라고 단언했다. 데이터 과학 분야에 막 발을 딛는 사회 초년생, 또는 경쟁자들에 비해 비교 우위를 점하고 싶은 경력자라면 데이터 과학 자격증에 대해 알아볼 만한 이유가 충분하다. 산업과 기업을 막론하고 데이터 과학이 중요시 되고 있는 것은 사실이지만, 리크루터들이 찾는 기술은 기업과 산업에 따라 조금씩 ...

  34. 여전히 존재하는 오픈소스 SW 보안 문제, 이유는? 해법은 없나?

  35. 2018.04.04
  36. 오픈소스를 사용하면 개발자가 시간과 비용을 절약할 수 있다. 다시 말해 개발자에게 오픈소스 활용은 일상이 됐다. 하지만, 그만큼 보안에 대한 위험 부담도 있다. 오픈소스를 사용하면서 보안을 향상하는 데 필요한 사항을 소개한다. 올해 에퀴팩스(Equifax) 해킹은 오픈소스 소프트웨어와 구성요소가 여러 이점이 있지만 적절하게 유지하고 관리하지 않으면 기업 보안에 엄청난 위험을 유발한다는 점을 상기시켰다. 4월, 플래시포인트 인텔리전스(F...

  37. 개발자들이 좋아하는 APM 소프트웨어 9선

  38. 2018.04.04
  39. 개발자가 지속적인 개발로 옮겨가고 고객이 앱에서 일관된 서비스를 기대하면서 애플리케이션 성능관리 소프트웨어가 중요해졌다. 이러한 애플리케이션 성능관리(APM) 툴을 통해 개발자는 성능 문제를 찾아내고 해결할 수 있도록 앱의 성능을 모니터링하고 추적할 수 있다. 오늘날 시중에 나와 있는 툴은 자동화 영역으로 넓혀가면서 머신러닝을 사용해 중요한 문제를 확인하고 심지어 사람에게 경고 메시지를 전달하기 전에 문제를 해결하기도 한다. 또한 이 ...

  40. 애자일 프로젝트 성공률을 높여주는 18가지 방법

  41. 2018.03.26
  42. 애자일 프로젝트 관리로 가면 프로젝트 성공률을 크게 높일 수 있다. 짧은 개발 주기를 사용해 지속해서 제품이나 서비스 개발 과정을 개선하는 방법론을 활용하는 산업과 기업들이 많다. 협업 수준을 높이고, 프로세스를 효율화하는 장점이 있기 때문이다. 기업이 애자일 관련 ‘선택지’를 비교 평가한 후 애자일로 전환하기로 결정을 내린 후, 기업과 고객 모두에 도움이 되도록 원활하게 전환을 하려면 어떻게 해야 할까? 다음은 조직이...

  43. 머신러닝에 관한 9가지 오해

  44. 2018.03.23
  45. 머신러닝만큼 오해가 많은 신기술도 없을 것이다. 머신러닝이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것은 각각 무엇인지를 알아보고, 더 이상 머신러닝을 오해하지 말자. 머신러닝은 매우 유용하다. 그래서 모든 문제를 해결하고, 모든 상황에 적용할 수 있는 기술이라고 생각하기 쉽다. 하지만 다른 도구들처럼 특정 영역에만 유용하다. 지속되고 있지만, 이를 해결할 사람을 충분히 채용할 수 없어 해결하지 못하고 있는 문제들, 목적이 명확하지만, 이를 달성할 방...

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