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여전히 ‘21세기 가장 섹시한 직업’일까? 데이터 과학자들이 '탈출'하는 이유

최신 보고서에 따르면 데이터 전문가의 무려 97%가 번아웃에 빠져 있다고 느끼며, 79%는 이 업계를 완전히 떠나는 것을 고려하고 있다. 숙련된 데이터 과학자가 크게 부족한 상황에서 이 수치는 경종을 울린다. ‘데이터 과학자의 이탈’ 이면에는 무엇이 ...

데이터 과학 데이터 과학자 커리어 IT 스킬 인력 관리 인재 관리

2022.12.07

최신 보고서에 따르면 데이터 전문가의 무려 97%가 번아웃에 빠져 있다고 느끼며, 79%는 이 업계를 완전히 떠나는 것을 고려하고 있다. 숙련된 데이터 과학자가 크게 부족한 상황에서 이 수치는 경종을 울린다. ‘데이터 과학자의 이탈’ 이면에는 무엇이 ...

2022.12.07

데이터 과학 생산성 Up! ‘모델옵스’의 5가지 기능 살펴보기

‘2022 모델옵스 현황(State of Modelops 2022)’ 보고서에 따르면 대기업의 51%가 초기 단계의 인공지능 파일럿 또는 실험을 했지만 아직 프로덕션 환경에는 투입하지 않은 것으로 나타났다. 38%만이 AI 투자수익률(ROI)을 이야기...

데이터 과학 데이터 과학자 데브옵스 머신러닝 ML옵스 모델옵스 애널리틱스

2022.10.25

‘2022 모델옵스 현황(State of Modelops 2022)’ 보고서에 따르면 대기업의 51%가 초기 단계의 인공지능 파일럿 또는 실험을 했지만 아직 프로덕션 환경에는 투입하지 않은 것으로 나타났다. 38%만이 AI 투자수익률(ROI)을 이야기...

2022.10.25

'기술인력 채용' 1년새 2배 증가··· 제조업에서 수요 높은 IT 직무 9선

제조업체들이 생산성과 효율성을 향상시키는 새로운 기술을 활용하면서 제조 분야의 IT 전문가 채용이 지난 1년 동안 2배로 증가했다.  제조업은 ‘4차 산업혁명’을 겪고 있으며, (이에 따라) 제조업체들은 IT를 활용하여 경쟁력을 유지하고 (...

제조업 제조산업 IT 채용 4차 산업혁명 인재 경쟁 소프트웨어 엔지니어 시스템 엔지니어 데이터 과학자 소프트웨어 개발자 비즈니스 애널리스트 데브섹옵스 엔지니어

2022.09.15

제조업체들이 생산성과 효율성을 향상시키는 새로운 기술을 활용하면서 제조 분야의 IT 전문가 채용이 지난 1년 동안 2배로 증가했다.  제조업은 ‘4차 산업혁명’을 겪고 있으며, (이에 따라) 제조업체들은 IT를 활용하여 경쟁력을 유지하고 (...

2022.09.15

압도적인 '데이터 과학자'가 필요하다··· 전문가들이 전하는 ‘채용·유지’ 전략

점점 더 커지는 데이터 홍수 속에서 데이터 과학자를 필요로 하는 기업이 늘고 있다. 이 핵심 데이터 인력을 고용과 유지가 중요해지는 배경이다. 실제로 고급 데이터 과학자란 존재는 시중의 일자리를 모두 채울 만큼 충분하지 않다. 이로 인해 CIO들은 ...

데이터 과학자 유지 고용 인센티브 연봉

2022.09.05

점점 더 커지는 데이터 홍수 속에서 데이터 과학자를 필요로 하는 기업이 늘고 있다. 이 핵심 데이터 인력을 고용과 유지가 중요해지는 배경이다. 실제로 고급 데이터 과학자란 존재는 시중의 일자리를 모두 채울 만큼 충분하지 않다. 이로 인해 CIO들은 ...

2022.09.05

금융업계에서 수요 높은 IT 직무 10선

능력 있는 IT 인재라면 행복한 고민에 빠져 있을 것이다. 그러나 금융 업계는 정말 깊은 고민에 빠져 있다. 디지털 전환이 시급한데 사람이 없기 때문이다. 소프트웨어 엔지니어부터 데이터 과학자에 이르기까지, 금융 서비스를 혁신하고 정교한 사기 방책을 ...

금융 직무 직종 데이터 과학자 애널리스트 데브옵스 엔지니어

2022.09.02

능력 있는 IT 인재라면 행복한 고민에 빠져 있을 것이다. 그러나 금융 업계는 정말 깊은 고민에 빠져 있다. 디지털 전환이 시급한데 사람이 없기 때문이다. 소프트웨어 엔지니어부터 데이터 과학자에 이르기까지, 금융 서비스를 혁신하고 정교한 사기 방책을 ...

2022.09.02

데이터 과학자 채용 '하늘의 별 따기'··· CIO들의 해법은?

계속되는 ‘데이터 과학자’ 부족으로 기업들은 데이터 팀을 재구성하고, 내부 직원을 업스킬링하며, 파트너십을 통해 인재 파이프라인을 강화하고 있다.  美 금융 서비스 기업의 IT 리더들은 증가하는 데이터를 제대로 활용하기 위해 데이터 과학자를...

데이터 과학 데이터 과학자 데이터 애널리틱스 업스킬링 인재 파이프라인

2022.08.03

계속되는 ‘데이터 과학자’ 부족으로 기업들은 데이터 팀을 재구성하고, 내부 직원을 업스킬링하며, 파트너십을 통해 인재 파이프라인을 강화하고 있다.  美 금융 서비스 기업의 IT 리더들은 증가하는 데이터를 제대로 활용하기 위해 데이터 과학자를...

2022.08.03

구글의 새 ‘로우코드/노코드’ 베팅, 이번엔 성공할까

로우코드/노코드 플랫폼에 대한 관심 증가에 따라 구글이 ‘버텍스 AI(Vertex AI)’ 플랫폼을 업데이트했다.  약 1년 전, 구글은 ‘버텍스 AI’를 출시하면서 로우코드 및 노코드 소프트웨어 개발에 큰 베팅을 했다. 한편 업계 애널리스...

구글 로우코드 노코드 버텍스 AI 앱시트 코딩 데이터 과학자

2022.06.13

로우코드/노코드 플랫폼에 대한 관심 증가에 따라 구글이 ‘버텍스 AI(Vertex AI)’ 플랫폼을 업데이트했다.  약 1년 전, 구글은 ‘버텍스 AI’를 출시하면서 로우코드 및 노코드 소프트웨어 개발에 큰 베팅을 했다. 한편 업계 애널리스...

2022.06.13

‘AI 드림팀’ 꾸리려면... 영입해야 할 '선수'는 누구?

‘인공지능(AI)’의 비즈니스 가치를 극대화하려면 데이터 과학자부터 도메인 전문가, 전략적 의사결정권자까지 다양한 스킬과 역할이 필요하다.  많은 기업이 비즈니스 프로세스를 혁신하기 위해 인공지능을 도입하고 있다. 하지만 AI 이니셔티브의 ...

AI 이니셔티브 데이터 과학자 머신러닝 엔지니어 데이터 엔지니어 데이터 스튜어드 도메인 전문가 AI 디자이너 제품 관리자 AI 전략가 최고 AI 책임자 임원 스폰서

2022.06.09

‘인공지능(AI)’의 비즈니스 가치를 극대화하려면 데이터 과학자부터 도메인 전문가, 전략적 의사결정권자까지 다양한 스킬과 역할이 필요하다.  많은 기업이 비즈니스 프로세스를 혁신하기 위해 인공지능을 도입하고 있다. 하지만 AI 이니셔티브의 ...

2022.06.09

‘대체(Alt) 데이터’에 숨겨진 비용 폭탄 5가지

‘대체 데이터(Alternative Data)’는 기업들이 경쟁 우위를 확보할 수 있는 기회를 제공하지만 이를 비즈니스 워크플로우에 통합하는 비용은 생각보다 클 수 있다. 오늘날 ‘대체 데이터’ 소스가 다양한 부문에서 기업의 비즈니스 프로세스에 포함...

대체 데이터 데이터 중심 의사결정 서드파티 데이터 데이터 과학자 데이터 소유권

2022.05.23

‘대체 데이터(Alternative Data)’는 기업들이 경쟁 우위를 확보할 수 있는 기회를 제공하지만 이를 비즈니스 워크플로우에 통합하는 비용은 생각보다 클 수 있다. 오늘날 ‘대체 데이터’ 소스가 다양한 부문에서 기업의 비즈니스 프로세스에 포함...

2022.05.23

‘데이터를 가치로 바꾼다’··· 데이터과학 ABC

데이터 과학은 통계 분석에서 머신러닝에 이르는 각종 접근법을 사용하여 정형 및 비정형 데이터에서 통찰력을 얻는 방법을 의미한다. 대부분의 조직에서는 매출 개선, 비용 절감, 비즈니스 민첩성, 고객 경험 개선, 신제품 개발 등의 형태로 데이터를 가치로 ...

데이터 과학팀 데이터 과학자 데이터 애널리틱스

2022.04.26

데이터 과학은 통계 분석에서 머신러닝에 이르는 각종 접근법을 사용하여 정형 및 비정형 데이터에서 통찰력을 얻는 방법을 의미한다. 대부분의 조직에서는 매출 개선, 비용 절감, 비즈니스 민첩성, 고객 경험 개선, 신제품 개발 등의 형태로 데이터를 가치로 ...

2022.04.26

칼럼ㅣ머신러닝의 첫 번째 규칙은 ML 없이 시작하는 것이다

‘머신러닝(ML)’을 하는 가장 좋은 방법은 때때로 머신러닝을 전혀 하지 않는 것이다. 실제로 아마존의 응용 과학자 유진 얀에 따르면 머신러닝의 첫 번째 규칙은 머신러닝 없이 시작하는 것이다.  이게 무슨 소리인가?  수개월에 걸...

머신러닝 데이터 과학자 데이터 과학 ML 휴리스틱 애널리틱스

2021.09.28

‘머신러닝(ML)’을 하는 가장 좋은 방법은 때때로 머신러닝을 전혀 하지 않는 것이다. 실제로 아마존의 응용 과학자 유진 얀에 따르면 머신러닝의 첫 번째 규칙은 머신러닝 없이 시작하는 것이다.  이게 무슨 소리인가?  수개월에 걸...

2021.09.28

‘죽지 않았다, 진화할 뿐’··· 2021 BI 트렌드 7

비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI)는 ‘소리 없는 아우성’과 같은 모순어법이 아니다. 전혀 죽지 않았다. 그리고 인공지능으로 대체되지도 않는다. 사실 BI는 살아 있고 멀쩡하다. 더 사용하기 쉬워지고 더 많은 직원들에...

비즈니스 인텔리전스 데이터 과학자 애널리틱스

2021.08.17

비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI)는 ‘소리 없는 아우성’과 같은 모순어법이 아니다. 전혀 죽지 않았다. 그리고 인공지능으로 대체되지도 않는다. 사실 BI는 살아 있고 멀쩡하다. 더 사용하기 쉬워지고 더 많은 직원들에...

2021.08.17

커리어 전환 고민 중이라면... 유망 'IT 직종' 9선

‘머신러닝 엔지니어’부터 ‘멀티 클라우드 통합 전문가’까지 새롭게 부상하고 있는 혹은 부활한 인기 IT 직종을 살펴본다.   수요가 가장 높은 IT 직종은 현재도 채용하기 어려운 상황이며, 앞으로도 계속 그러할 전망이다. ...

프로그래밍 제품 관리자 소프트웨어 개발자 사이버 보안 데이터 과학자 데이터 엔지니어 머신러닝 엔지니어 AI 엔지니어 멀티 클라우드 통합 전문가 풀스택 엔지니어 사물인터넷 엔지니어

2021.08.12

‘머신러닝 엔지니어’부터 ‘멀티 클라우드 통합 전문가’까지 새롭게 부상하고 있는 혹은 부활한 인기 IT 직종을 살펴본다.   수요가 가장 높은 IT 직종은 현재도 채용하기 어려운 상황이며, 앞으로도 계속 그러할 전망이다. ...

2021.08.12

김진철의 How-to-Big DataㅣHow-to-Big Data 핵심 정리(Key Takeaways) (3)

이번 글은 지난 쉰세 번째 글에 이어 2017년 1월부터 지금까지 필자가 소개했던 빅데이터 활용의 핵심들을 다시 정리해보는 마지막 글이다. 지난 쉰세 번째 글에서는 필자가 독자들로부터 가장 많은 문의를 받았던 내용인 빅데이터 비즈니스 조직의 조직 및 ...

김진철 빅 데이터 데이터 과학 사이버 물리 시스템 클라우드 컴퓨팅 5G 6G 인공지능 머신러닝 모바일 엣지 컴퓨팅 자율 컴퓨팅 데브옵스 고랭 엣지 컴퓨팅 딥러닝 데이터 과학자 ESG 경영

2021.06.29

이번 글은 지난 쉰세 번째 글에 이어 2017년 1월부터 지금까지 필자가 소개했던 빅데이터 활용의 핵심들을 다시 정리해보는 마지막 글이다. 지난 쉰세 번째 글에서는 필자가 독자들로부터 가장 많은 문의를 받았던 내용인 빅데이터 비즈니스 조직의 조직 및 ...

2021.06.29

현실 속 성공적인 AI팀이란?··· 현장의 여러 풍경

거대 IT 기업의 박사 집단이 아니다. AI의 활용이 확대되면서 비즈니스 스킬 등 다양한 역량을 보유한 혼합 팀이 기업의 AI 성공에 중요하다는 사실이 밝혀지고 있다.   점차 많은 기업들이 AI 프로젝트를 확대하고 개념 증명을 비즈니스 ...

AI 팀 트랜슬레이터 데이터 과학자 머신러닝 엔지니어

2021.06.10

거대 IT 기업의 박사 집단이 아니다. AI의 활용이 확대되면서 비즈니스 스킬 등 다양한 역량을 보유한 혼합 팀이 기업의 AI 성공에 중요하다는 사실이 밝혀지고 있다.   점차 많은 기업들이 AI 프로젝트를 확대하고 개념 증명을 비즈니스 ...

2021.06.10

김진철의 How-to-Big DataㅣHow-to-Big Data 핵심 정리(Key Takeaways) (2)

이번 글은 지난 글에 이어 2017년 1월부터 지금까지 필자가 소개했던 빅데이터 활용 교훈의 핵심들을 다시 정리해보려고 한다. 지난 쉰 두 번째 글에서는 빅데이터 비즈니스와 관련된 기술의 종류와 활용법에 대해 살펴본 1회부터 21회까지의 기고 내용을 ...

김진철 빅데이터 데이터 과학 데이터 과학자 빅데이터 비즈니스 아파치 하둡 스파크 데이터 레이크 인공지능 딥러닝 해석가능성 클라우드 운영 지능화

2021.05.31

이번 글은 지난 글에 이어 2017년 1월부터 지금까지 필자가 소개했던 빅데이터 활용 교훈의 핵심들을 다시 정리해보려고 한다. 지난 쉰 두 번째 글에서는 빅데이터 비즈니스와 관련된 기술의 종류와 활용법에 대해 살펴본 1회부터 21회까지의 기고 내용을 ...

2021.05.31

도미노피자의 데이터 과학 비밀 재료는... 'ML옵스'

글로벌 피자 브랜드 도미노(Domino’s)가 ‘ML옵스(MLOps)’를 활용하고 있다. ML옵스는 도미노의 데이터 과학팀이 IT 지원 없이도 데이터 모델을 갱신하고 프로덕션 환경에 투입할 수 있도록 지원한다.  다른 대형 브랜드와 마찬가지...

도미노 데이터 과학 ML옵스 머신러닝 데이터 데이터 모델 데이터 과학자

2021.05.06

글로벌 피자 브랜드 도미노(Domino’s)가 ‘ML옵스(MLOps)’를 활용하고 있다. ML옵스는 도미노의 데이터 과학팀이 IT 지원 없이도 데이터 모델을 갱신하고 프로덕션 환경에 투입할 수 있도록 지원한다.  다른 대형 브랜드와 마찬가지...

2021.05.06

김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 괴담

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 ...

김진철 빅데이터 데이터 과학 데이터 과학자 시행착오 데이터 레이크 하둡 스타트업 스파크 플링크 에어플로우 데이터웨어하우스 도커 서비스메시 쿠버네티스

2021.03.29

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 ...

2021.03.29

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