이번 글은 필자가 지금까지 데이터 과학자로 경력을 쌓아오면서 경험했거나 듣고 읽었던 빅데이터 활용 사례들을 중심으로 빅데이터를 활용하는 과정에서 많은 조직이 흔히 저지르는 실수와 오해, 시행착오에 대해서 살펴보고, 이를 어떻게 개선할 수 있을지 같이 ... ...
초보 데이터 사이언티스트는 데이터를 위한 적절한 모델만 찾아 적용하면 된다는 생각을 할 때가 있다. 애석하게도 이보다 더 데이터 사이언스의 현실과 동떨어진 것도 드물 것이다. 사실, 데이터 랭글링(Data Wrangling, 소위 말하는 데이터 정제 ... ...
구글에서 ‘록스타(Rock Star)’와 ‘데이터 과학자(Data Scientist)’를 검색해보자. 놀라운 일이 벌어질 것이다. ‘록스타’와 ‘데이터 과학자’ 이 두 단어를 한 문장에 사용하는 것은 사실이다.  별다른 의미가 있는 건 아니... ...
필자가 데이터 과학자로서 경력을 시작하게 된 계기가 된 유럽 입자 물리학 연구소(European Organization of Nuclear Research(Conseil Européenne pour la Recherche Nucléaire); CERN... ...
정보 자원을 활용할 수 있는 방법에 관해 알고 있는 기술 전문가(특히, 데이터 과학자)들에 대한 수요가 하늘을 찌르고 있다. 이에 일부 기업들은 직원들이 데이터 과학자가 되도록 새로운 기술을 가르치거나 교차 훈련시키는 데이터 과학 교육 프로그램을 구성... ...
‘오토ML(AutoML)’은 개발자를 데이터 과학자로 바꿀 준비가 돼 있다. 반대 경우도 마찬가지다. 오토ML이 데이터 과학을 어떻게 더 나은 방향으로 변화시키는 걸까? 앞으로 10년 후에는, 현재 우리가 알고 있는 데이터 과학자가 없어질 것이다. ... ...
4일(현지 시각) 인텔이 이스라엘 스타트업 '씨엔브이알지.아이오(Cnvrg.io)'를 인수한 것으로 전해졌다. 머신러닝 및 AI 비즈니스를 강화하고자 계속해서 관련 스타트업을 인수하는 모양새다. 인수가는 공개되지 않았다.    인... ...
AI 도입을 가속화하거나 전사적 혁신을 도모하려는 기업이라면 AI 탁월성 센터(Coe ; centers of excellence)를 검토할 만한다. 인재를 집중시키고 플랫폼을 표준화하며 기업 전반에 걸쳐 성공의 경험을 촉진시킬 수 있는 조직이기 때문이... ...
데이터 과학은 ‘과학’이라는 용어를 사용하지만 기업 현실에선 ‘기술’에 더 가깝다. 처음에는 정제되지 않은 데이터와 오래된 통계 예측 모델로 시작한다. 그러다가 머신러닝(ML)으로 좀더 잘 다뤄보려는 시도를 하게 된다. 아무도 작업 결과를 검증하거나 ... ...
2020.07.01
엔비디아가 가상 GPU 소프트웨어인 vGPU의 새로운 버전을 공개한다고 밝혔다. 새로운 vGPU는 더 많은 워크로드를 지원하며, IT 관리자의 운영 효율성을 향상시키는 것이 특징이다. GPU 가상화는 디자이너부터 데이터 과학자에 이르기까지 모든 사용... ...
2020.07.01
'데이터 정제 및 준비 작업'이 여전히 데이터 과학자 업무의 거의 절반을 차지하고 있는 것으로 나타났다.  데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어가 겪는 가장 큰 어려움은 무엇일까. 아나콘다(Anaconda)의 최근 설문조사에 따르면 고된 데이... ...
2020.06.30
지난 마흔 한 번째 글에서 사물인터넷(IoT)이 예전에 비슷한 의미로 등장했던 용어인 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network; USN)와 사물지능통신(M2M)과 다른 점을 살펴보면서 사물인터넷(IoT)의 정확한 의미와 ... ...
CIO의 역할이 시스템 업타임보다는 데이터를 활용하여 비즈니스를 주도하는 것으로 발전하고 있다. 그리고 세계적인 데이터 분석 기업 베리스크 애널리틱스의 CIO인 닉 데이판은 데이터를 귀중한 자산으로 바꾸는 것에 관해 많은 것을 알고 있다.  ... ...
데이터 과학자 영입으로 고군분투했던 글로벌 제조 서비스 업체가 ‘시민 데이터 과학 프로그램(Citizen Data Science program)’이라는 카드를 꺼내들었다. 내부 인력을 데이터 과학자로 전환시킨 업스킬링 성공 사례를 살펴본다. ... ...
2020.05.27
사물인터넷의 확장으로서 사이버 물리 시스템 앞서 마흔 번째 글에서 설명하였듯이, 5G 및 5G 이후의 미래 이동통신 기술이 과거의 이동통신 기술과 다른 가장 큰 차이점은 사람 사이의 통신을 위한 서비스보다 사물과 사람, 사물과 사물 간 통신을 위한 서... ...
  1. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 괴담

  2. 2021.03.29
  3. 이번 글은 필자가 지금까지 데이터 과학자로 경력을 쌓아오면서 경험했거나 듣고 읽었던 빅데이터 활용 사례들을 중심으로 빅데이터를 활용하는 과정에서 많은 조직이 흔히 저지르는 실수와 오해, 시행착오에 대해서 살펴보고, 이를 어떻게 개선할 수 있을지 같이 ...

  4. ‘데이터 랭글링’ 및 ‘탐구 데이터 분석’ 따라잡기

  5. 2021.03.26
  6. 초보 데이터 사이언티스트는 데이터를 위한 적절한 모델만 찾아 적용하면 된다는 생각을 할 때가 있다. 애석하게도 이보다 더 데이터 사이언스의 현실과 동떨어진 것도 드물 것이다. 사실, 데이터 랭글링(Data Wrangling, 소위 말하는 데이터 정제 ...

  7. 칼럼ㅣ’록스타’ 지위에 오른 데이터 과학자··· 최적의 팀을 구성하려면?

  8. 2021.01.14
  9. 구글에서 ‘록스타(Rock Star)’와 ‘데이터 과학자(Data Scientist)’를 검색해보자. 놀라운 일이 벌어질 것이다. ‘록스타’와 ‘데이터 과학자’ 이 두 단어를 한 문장에 사용하는 것은 사실이다.  별다른 의미가 있는 건 아니...

  10. 김진철의 How-to-Big Data | CPS와 Digital Transformation (1)

  11. 2020.12.28
  12. 필자가 데이터 과학자로서 경력을 시작하게 된 계기가 된 유럽 입자 물리학 연구소(European Organization of Nuclear Research(Conseil Européenne pour la Recherche Nucléaire); CERN...

  13. 사내 '데이터 과학' 교육은 이렇게··· 전문가 4인의 조언

  14. 2020.12.10
  15. 정보 자원을 활용할 수 있는 방법에 관해 알고 있는 기술 전문가(특히, 데이터 과학자)들에 대한 수요가 하늘을 찌르고 있다. 이에 일부 기업들은 직원들이 데이터 과학자가 되도록 새로운 기술을 가르치거나 교차 훈련시키는 데이터 과학 교육 프로그램을 구성...

  16. 10년 후, 데이터 과학자 사라진다?··· ‘오토ML’로 싹 달라진다!

  17. 2020.11.20
  18. ‘오토ML(AutoML)’은 개발자를 데이터 과학자로 바꿀 준비가 돼 있다. 반대 경우도 마찬가지다. 오토ML이 데이터 과학을 어떻게 더 나은 방향으로 변화시키는 걸까? 앞으로 10년 후에는, 현재 우리가 알고 있는 데이터 과학자가 없어질 것이다. ...

  19. 인텔, 시그옵트 이어 일주일 만에 AI 관련 스타트업 또 인수

  20. 2020.11.04
  21. 4일(현지 시각) 인텔이 이스라엘 스타트업 '씨엔브이알지.아이오(Cnvrg.io)'를 인수한 것으로 전해졌다. 머신러닝 및 AI 비즈니스를 강화하고자 계속해서 관련 스타트업을 인수하는 모양새다. 인수가는 공개되지 않았다.    인...

  22. 전사 혁신 이끄는 동력 센터··· ‘AI CoE’에 주목하는 기업들

  23. 2020.10.13
  24. AI 도입을 가속화하거나 전사적 혁신을 도모하려는 기업이라면 AI 탁월성 센터(Coe ; centers of excellence)를 검토할 만한다. 인재를 집중시키고 플랫폼을 표준화하며 기업 전반에 걸쳐 성공의 경험을 촉진시킬 수 있는 조직이기 때문이...

  25. 데이터 과학자의 놀이터이자 배움터··· ‘캐글’ 탐험 안내서

  26. 2020.07.02
  27. 데이터 과학은 ‘과학’이라는 용어를 사용하지만 기업 현실에선 ‘기술’에 더 가깝다. 처음에는 정제되지 않은 데이터와 오래된 통계 예측 모델로 시작한다. 그러다가 머신러닝(ML)으로 좀더 잘 다뤄보려는 시도를 하게 된다. 아무도 작업 결과를 검증하거나 ...

  28. 엔비디아, 가상 GPU 소프트웨어 ‘vGPU’ 최신 버전 공개

  29. 2020.07.01
  30. 엔비디아가 가상 GPU 소프트웨어인 vGPU의 새로운 버전을 공개한다고 밝혔다. 새로운 vGPU는 더 많은 워크로드를 지원하며, IT 관리자의 운영 효율성을 향상시키는 것이 특징이다. GPU 가상화는 디자이너부터 데이터 과학자에 이르기까지 모든 사용...

  31. 데이터 과학자가 겪는 가장 큰 어려움은?··· "고된 데이터 준비 및 정제"

  32. 2020.07.01
  33. '데이터 정제 및 준비 작업'이 여전히 데이터 과학자 업무의 거의 절반을 차지하고 있는 것으로 나타났다.  데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어가 겪는 가장 큰 어려움은 무엇일까. 아나콘다(Anaconda)의 최근 설문조사에 따르면 고된 데이...

  34. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터의 미래 (8)

  35. 2020.06.30
  36. 지난 마흔 한 번째 글에서 사물인터넷(IoT)이 예전에 비슷한 의미로 등장했던 용어인 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network; USN)와 사물지능통신(M2M)과 다른 점을 살펴보면서 사물인터넷(IoT)의 정확한 의미와 ...

  37. 데이터를 가치있는 ‘자산’으로 만들기··· '5가지 지침'

  38. 2020.06.26
  39. CIO의 역할이 시스템 업타임보다는 데이터를 활용하여 비즈니스를 주도하는 것으로 발전하고 있다. 그리고 세계적인 데이터 분석 기업 베리스크 애널리틱스의 CIO인 닉 데이판은 데이터를 귀중한 자산으로 바꾸는 것에 관해 많은 것을 알고 있다.  ...

  40. '데이터 과학자' 영입보다 양성··· 한 제조서비스 회사의 업스킬링 사례

  41. 2020.06.15
  42. 데이터 과학자 영입으로 고군분투했던 글로벌 제조 서비스 업체가 ‘시민 데이터 과학 프로그램(Citizen Data Science program)’이라는 카드를 꺼내들었다. 내부 인력을 데이터 과학자로 전환시킨 업스킬링 성공 사례를 살펴본다. ...

  43. 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터의 미래 (7)

  44. 2020.05.27
  45. 사물인터넷의 확장으로서 사이버 물리 시스템 앞서 마흔 번째 글에서 설명하였듯이, 5G 및 5G 이후의 미래 이동통신 기술이 과거의 이동통신 기술과 다른 가장 큰 차이점은 사람 사이의 통신을 위한 서비스보다 사물과 사람, 사물과 사물 간 통신을 위한 서...

X