데이터 과학팀 리더의 리더십 (2) – 바윗돌을 뒤집어라 (투명한 소통) 지난 스물아홉 번째 글에서는 데이터 과학팀을 이끄는 리더십의 첫번째로 리더 자신이 걸림돌이 되는 경우, 그리고 리더 자신이 걸림돌이 되지 않는 방법에 대해서 살펴보았다. 데이터 ... ...
이번 글부터 앞으로 두, 세편의 글에서는 데이터 과학팀 리더가 데이터 과학팀을 이끌기 위해 염두에 두어야 할 몇 가지를 같이 정리해보려고 한다. 사실 어떤 조직이든 리더십이야 공통된 요소가 있고, 특히 리더십에 대해서는 수많은 좋은 책과 자료가 많아서... ...
이미 있는 구성원을 데이터과학자로 양성할 방법은 없는가? 지난 스물여섯번째 글[9]에서 자세히 살펴본 문제인 어떻게 좋은 데이터 과학자를 찾을 수 있는가, 그리고 어떻게 좋은 데이터 과학자를 선별하여 영입할 수 있는가 하는 문제와 함께 필자에게 가장 ... ...
데이터과학자는 어떻게 만들어지는가? – 필자의 사례 최근 필자에게 조언을 구하는 많은 분이 가장 어려워하고 관심이 많은 문제는 좋은 데이터 과학자를 어떻게 찾고 채용할 수 있는가, 그리고 곧이어 같이 고민하게 될 이미 일하고 있는 구성원들을... ...
데이터 과학자는 사람이 아니라 한 팀인가? – 데이터 과학자 역량 범위의 논란 2016년쯤에 필자가 빅데이터에 관해 읽었던 한 매체의 글에서 데이터 과학자는 한 사람이 아니라 팀을 의미한다는 요지의 주장을 펴는 글을 읽은 적이 있다. 그 글... ...
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 ... ...
LHC 실험을 수행하는 물리학자들과 연구자들의 특성 지금까지 LHC 실험을 위한 만든 LHC 가속기와 네 개의 검출기, 그리고 데이터 가공 및 분석을 위한 LHC 데이터 처리 시스템과 WLCG 그리드 컴퓨팅 기술을 소개하면서 빅데이터 기술의 모든 요소... ...
CERN은 왜 오픈소스 컨퍼런스 관리 소프트웨어를 만들었나? – CERN의 Indico 앞서 자세히 소개한 그리드와 클라우드 컴퓨팅 기술, 그리고 팀 버너스 리의 월드 와이드 웹과 같이 현대 인터넷을 만든 다양한 정보 기술들이 탄생한 CER... ...
LHC 실험을 위한 협력 체계의 구조 LHC는 지구에서 가장 큰 기계일 뿐만 아니라, 건설 및 운영 비용에서도 NASA의 스페이스 셔틀 프로젝트, 허블 망원경과 같은 우주 과학 실험과 현재 프랑스 카다라슈에 건설 중인 ITER 핵융합 실험로와 함께... ...
LHC 실험과 뉴로모픽 엔지니어링 LHC 실험과 같은 거대과학 실험 장치는 건설에만 10~20년이 걸리고, 대량 생산을 위한 물건이나 장치를 만드는 일이 아닌 세계에서 하나뿐인 실험 장치를 만드는 일이다 보니 큰 비용이 들고 그에 따르는 위험 부담... ...
LHC 빅데이터에서의 딥러닝과 인공지능 기술의 새로운 요구사항 – 해석가능성 LHC 가속기는 질량의 근본을 설명하는 힉스 보존의 존재를 2013년도에 최종적으로 확인하여 목표로 했던 가장 중요한 미션은 완수하였으나, 힉스 보존 존재를 확... ...
LHC 컴퓨팅 그리드의 워크플로우 관리 기술 LHC 실험 장치와 LHC 컴퓨팅 그리드 기술의 상당수는 LHC 데이터 분석 과정을 자동화하기 위한 기술들이라고 앞서 말한 바 있다. 이번 글에서는 LHC 빅데이터 기술 중에서 가장 진보된 자동화 기술의... ...
LHC 실험 데이터 분석에서의 데이터 가시화 – 이벤트 및 모니터링 데이터 LHC 실험에서 사용되는 데이터 가시화 방법을 같이 살펴보면서 빅데이터를 활용할 때 데이터 가시화와 큐레이션이 왜 중요한지 같이 생각해보자. 먼저, 데이... ...
LHC 실험의 데이터 그리드 요구 사항 LHC 컴퓨팅 그리드(LHC Computing Grid)를 구축하면서 해결해야 했던 중요한 문제 중 하나는 LHC 데이터 분석 작업을 기관별로 분담한 분석 대상 이벤트에 맞게 각 기관의 그리드 컴퓨팅 자원으로 ... ...
지난 칼럼에 이어 이번에는 빅데이터 주요 기술 조건 가운데 빅데이터 분석 플랫폼의 요건에 대해 알아보자. LHC 실험의 공식 데이터 분석 플랫폼 - ROOT LHC 실험을 비롯한 과학실험은 항상 데이터 분석 과정이 필수다. 특히, 실험을 ... ...
  1. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 조직과 시스템 (9)

  2. 2019.06.25
  3. 데이터 과학팀 리더의 리더십 (2) – 바윗돌을 뒤집어라 (투명한 소통) 지난 스물아홉 번째 글에서는 데이터 과학팀을 이끄는 리더십의 첫번째로 리더 자신이 걸림돌이 되는 경우, 그리고 리더 자신이 걸림돌이 되지 않는 방법에 대해서 살펴보았다. 데이터 ...

  4. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 조직과 시스템 (8)

  5. 2019.05.24
  6. 이번 글부터 앞으로 두, 세편의 글에서는 데이터 과학팀 리더가 데이터 과학팀을 이끌기 위해 염두에 두어야 할 몇 가지를 같이 정리해보려고 한다. 사실 어떤 조직이든 리더십이야 공통된 요소가 있고, 특히 리더십에 대해서는 수많은 좋은 책과 자료가 많아서...

  7. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 조직과 시스템 (7)

  8. 2019.04.26
  9. 이미 있는 구성원을 데이터과학자로 양성할 방법은 없는가? 지난 스물여섯번째 글[9]에서 자세히 살펴본 문제인 어떻게 좋은 데이터 과학자를 찾을 수 있는가, 그리고 어떻게 좋은 데이터 과학자를 선별하여 영입할 수 있는가 하는 문제와 함께 필자에게 가장 ...

  10. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 조직과 시스템 (6)

  11. 2019.03.25
  12. 데이터과학자는 어떻게 만들어지는가? – 필자의 사례 최근 필자에게 조언을 구하는 많은 분이 가장 어려워하고 관심이 많은 문제는 좋은 데이터 과학자를 어떻게 찾고 채용할 수 있는가, 그리고 곧이어 같이 고민하게 될 이미 일하고 있는 구성원들을...

  13. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 조직과 시스템 (5)

  14. 2019.02.26
  15. 데이터 과학자는 사람이 아니라 한 팀인가? – 데이터 과학자 역량 범위의 논란 2016년쯤에 필자가 빅데이터에 관해 읽었던 한 매체의 글에서 데이터 과학자는 한 사람이 아니라 팀을 의미한다는 요지의 주장을 펴는 글을 읽은 적이 있다. 그 글...

  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. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 조직과 시스템 (3)

  20. 2018.12.28
  21. LHC 실험을 수행하는 물리학자들과 연구자들의 특성 지금까지 LHC 실험을 위한 만든 LHC 가속기와 네 개의 검출기, 그리고 데이터 가공 및 분석을 위한 LHC 데이터 처리 시스템과 WLCG 그리드 컴퓨팅 기술을 소개하면서 빅데이터 기술의 모든 요소...

  22. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 조직과 시스템 (2)

  23. 2018.11.27
  24. CERN은 왜 오픈소스 컨퍼런스 관리 소프트웨어를 만들었나? – CERN의 Indico 앞서 자세히 소개한 그리드와 클라우드 컴퓨팅 기술, 그리고 팀 버너스 리의 월드 와이드 웹과 같이 현대 인터넷을 만든 다양한 정보 기술들이 탄생한 CER...

  25. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 조직과 시스템 (1)

  26. 2018.10.26
  27. LHC 실험을 위한 협력 체계의 구조 LHC는 지구에서 가장 큰 기계일 뿐만 아니라, 건설 및 운영 비용에서도 NASA의 스페이스 셔틀 프로젝트, 허블 망원경과 같은 우주 과학 실험과 현재 프랑스 카다라슈에 건설 중인 ITER 핵융합 실험로와 함께...

  28. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터와 인공지능 (4)

  29. 2018.09.27
  30. LHC 실험과 뉴로모픽 엔지니어링 LHC 실험과 같은 거대과학 실험 장치는 건설에만 10~20년이 걸리고, 대량 생산을 위한 물건이나 장치를 만드는 일이 아닌 세계에서 하나뿐인 실험 장치를 만드는 일이다 보니 큰 비용이 들고 그에 따르는 위험 부담...

  31. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터와 인공지능 (3)

  32. 2018.08.27
  33. LHC 빅데이터에서의 딥러닝과 인공지능 기술의 새로운 요구사항 – 해석가능성 LHC 가속기는 질량의 근본을 설명하는 힉스 보존의 존재를 2013년도에 최종적으로 확인하여 목표로 했던 가장 중요한 미션은 완수하였으나, 힉스 보존 존재를 확...

  34. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 주요 기술의 조건 (5)

  35. 2018.07.23
  36. LHC 컴퓨팅 그리드의 워크플로우 관리 기술 LHC 실험 장치와 LHC 컴퓨팅 그리드 기술의 상당수는 LHC 데이터 분석 과정을 자동화하기 위한 기술들이라고 앞서 말한 바 있다. 이번 글에서는 LHC 빅데이터 기술 중에서 가장 진보된 자동화 기술의...

  37. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 주요 기술의 조건 (4)

  38. 2018.06.27
  39. LHC 실험 데이터 분석에서의 데이터 가시화 – 이벤트 및 모니터링 데이터 LHC 실험에서 사용되는 데이터 가시화 방법을 같이 살펴보면서 빅데이터를 활용할 때 데이터 가시화와 큐레이션이 왜 중요한지 같이 생각해보자. 먼저, 데이...

  40. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 주요 기술의 조건 (3)

  41. 2018.05.23
  42. LHC 실험의 데이터 그리드 요구 사항 LHC 컴퓨팅 그리드(LHC Computing Grid)를 구축하면서 해결해야 했던 중요한 문제 중 하나는 LHC 데이터 분석 작업을 기관별로 분담한 분석 대상 이벤트에 맞게 각 기관의 그리드 컴퓨팅 자원으로 ...

  43. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 주요 기술의 조건 (2)

  44. 2018.04.24
  45. 지난 칼럼에 이어 이번에는 빅데이터 주요 기술 조건 가운데 빅데이터 분석 플랫폼의 요건에 대해 알아보자. LHC 실험의 공식 데이터 분석 플랫폼 - ROOT LHC 실험을 비롯한 과학실험은 항상 데이터 분석 과정이 필수다. 특히, 실험을 ...

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