오라클이 데이터 과학 플랫폼 영역에 진출했다. 데이터베이스 기업 오라클은 그간 개별 데이터 과학자에 중점을 두었던 기존 솔루션과 달리 협업에 특화한 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼을 12일 공개했다.  오라클 클라우드 데... ...
생명과학 기업 바이엘의 농업 비즈니스 법인 바이엘크롭사이언스가 북미 공장 9곳의 생산 장비와 공정을 디지털 세계에 재현한 디지털 트윈 '가상 공장'을 구축해 활용하고 있다.  지난 몇 년 동안 바이엘크롭사이언스는 데이터 기반 과학적인 의사결... ...
아직 비주류긴 하지만, 쉽고 간단한 딥러닝 프레임워크 파이토치(PyTorch)가 데이터 과학 분야에서 부상하고 있다.  페이스북 인공지능 연구팀에서 만든 파이토치는 현재 가장 인기 많은 프로그래밍 언어인 파이썬을 기반으로 한다는 점에서 의미... ...
2020.01.23
IT 업계의 인력난이 심각하다. 올해에도 기술 인재의 부족 현상이 계속해서 나타날 것이라는 전망이 제기됐다. 기업이 필요로 하는 기술과 구직자의 기술 역량 간 불일치가 주요 원인이다.   글로벌 채용 전문 업체 헤이스(Hays)가 20일 발... ...
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... ...
지금까지 필자의 기고문은 각 회 전반부는 CERN과 LHC 실험의 현황과 실제 사례를 소개하고, 글의 후반부에 이 사례가 빅데이터 비즈니스에 주는 시사점을 논의하는 방식이었다. 필자가 약속한 빅데이터 조직과 시스템, 데이터 과학자 인력 채용과 운용에 ... ...
기업이 수집하는 중요한 데이터를 사용하는 데 분석을 활용하며 이 분야가 빠르게 성장하고 있다. 데이터과학자 경력을 키우고 기업이 원하는 역량을 충족하려면 석사 학위를 취득하는 것이 좋다. 데이터과학 분야의 석사 학위는 더 고위직을 얻을 수 있는 자격을... ...
블룸버그(Bloomberg)의 기자들은 1990년대부터 뉴스를 제공해왔지만, 최근에는 점점 더 데이터 사이언스에 의존하고 있다. 이런 변화 때문에 데이터 사이언스를 책임진 기데온 맨이 편집실에서 중요한 역할을 맡고 있다. 컴퓨터 사이언스를... ...
소셜 네트워킹 웹사이트 링크드인이 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... ...
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... ...
머신러닝이 현대 비즈니스의 핵심 기술로 부상하고 있지만, 실질적으로 그것을 어떻게 적용할 지의 여부에 관한 논의는 아직 부족한 부분이 많은 것이 현실이다. 머신러닝 및 데이터 애널리틱스 전문 업체 얀덱스 데이터 팩토리(Yandex Data Fac... ...
2015.08.05
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... ...
2015.04.13
"기업의 빅데이터에 대한 기대와 실제 경험하는 현실 사이에는 간격이 크다. 이런 간격을 초래하는 요인 가운데 하나가 '스킬 갭(Skill Gap)', 즉 인적 역량 부족이다." 빅데이터는 기업 활동을 혁신시킬 것이... ...
  1. "고립돼 작업하는 문제 해결"··· 오라클, 데이터 과학 플랫폼 공개

  2. 5일 전
  3. 오라클이 데이터 과학 플랫폼 영역에 진출했다. 데이터베이스 기업 오라클은 그간 개별 데이터 과학자에 중점을 두었던 기존 솔루션과 달리 협업에 특화한 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼을 12일 공개했다.  오라클 클라우드 데...

  4. '디지털 트윈'으로 하루에 10만 번 시뮬레이션··· 바이엘크롭사이언스 사례

  5. 2020.02.10
  6. 생명과학 기업 바이엘의 농업 비즈니스 법인 바이엘크롭사이언스가 북미 공장 9곳의 생산 장비와 공정을 디지털 세계에 재현한 디지털 트윈 '가상 공장'을 구축해 활용하고 있다.  지난 몇 년 동안 바이엘크롭사이언스는 데이터 기반 과학적인 의사결...

  7. 블로그ㅣ머신러닝에 관심있다면?··· 이제는 파이토치다 

  8. 2020.01.31
  9. 아직 비주류긴 하지만, 쉽고 간단한 딥러닝 프레임워크 파이토치(PyTorch)가 데이터 과학 분야에서 부상하고 있다.  페이스북 인공지능 연구팀에서 만든 파이토치는 현재 가장 인기 많은 프로그래밍 언어인 파이썬을 기반으로 한다는 점에서 의미...

  10. 2020년 상반기 유망 IT 직종 5선

  11. 2020.01.23
  12. IT 업계의 인력난이 심각하다. 올해에도 기술 인재의 부족 현상이 계속해서 나타날 것이라는 전망이 제기됐다. 기업이 필요로 하는 기술과 구직자의 기술 역량 간 불일치가 주요 원인이다.   글로벌 채용 전문 업체 헤이스(Hays)가 20일 발...

  13. 데이터 과학자가 클라우드로 가야하는 이유 5가지

  14. 2019.02.25
  15. 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...

  16. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 조직과 시스템 (4)

  17. 2019.01.28
  18. 지금까지 필자의 기고문은 각 회 전반부는 CERN과 LHC 실험의 현황과 실제 사례를 소개하고, 글의 후반부에 이 사례가 빅데이터 비즈니스에 주는 시사점을 논의하는 방식이었다. 필자가 약속한 빅데이터 조직과 시스템, 데이터 과학자 인력 채용과 운용에 ...

  19. '데이터과학 석사 양성' 美 상위 10대 대학은 어디?

  20. 2018.11.16
  21. 기업이 수집하는 중요한 데이터를 사용하는 데 분석을 활용하며 이 분야가 빠르게 성장하고 있다. 데이터과학자 경력을 키우고 기업이 원하는 역량을 충족하려면 석사 학위를 취득하는 것이 좋다. 데이터과학 분야의 석사 학위는 더 고위직을 얻을 수 있는 자격을...

  22. "더 정교하게 시장을 움직인다"··· 블룸버그의 데이터과학 활용법

  23. 2018.08.14
  24. 블룸버그(Bloomberg)의 기자들은 1990년대부터 뉴스를 제공해왔지만, 최근에는 점점 더 데이터 사이언스에 의존하고 있다. 이런 변화 때문에 데이터 사이언스를 책임진 기데온 맨이 편집실에서 중요한 역할을 맡고 있다. 컴퓨터 사이언스를...

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

  26. 2018.03.09
  27. 소셜 네트워킹 웹사이트 링크드인이 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. '분석 작업은 20%에 불과'··· 데이터 과학자의 딜레마

  29. 2017.10.10
  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 과학자·머신러닝을 비즈니스에 활용하는 방법(태도)

  32. 2017.03.29
  33. 머신러닝이 현대 비즈니스의 핵심 기술로 부상하고 있지만, 실질적으로 그것을 어떻게 적용할 지의 여부에 관한 논의는 아직 부족한 부분이 많은 것이 현실이다. 머신러닝 및 데이터 애널리틱스 전문 업체 얀덱스 데이터 팩토리(Yandex Data Fac...

  34. 칼럼 | 데이터 과학을 효과적으로 구현하는 법

  35. 2015.08.05
  36. 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...

  37. 빅데이터 솔루션에 대한 '기대'와 '현실'

  38. 2015.04.13
  39. "기업의 빅데이터에 대한 기대와 실제 경험하는 현실 사이에는 간격이 크다. 이런 간격을 초래하는 요인 가운데 하나가 '스킬 갭(Skill Gap)', 즉 인적 역량 부족이다." 빅데이터는 기업 활동을 혁신시킬 것이...

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