왜 빅데이터 현상이 일어났는가? – 빅데이터 현상의 배경 지금까지 서른네 편의 글을 통해 세계 정상급 과학 연구소인 CERN의 LHC 프로젝트에서 어떻게 빅데이터 문제를 해결해왔는지 살펴보면서 CERN의 빅데이터 기술과 활용법이 일반 기업들이 빅데이터...
2019.11.27
애자일 프로젝트 관리란? – 스크럼으로 애자일 맛보기 켄트 벡을 비롯한 일부 소프트웨어 엔지니어들이 왜 소프트웨어 엔지니어들은 항상 야근과 과로에 시달려야 하는가, 소프트웨어 프로젝트는 왜 일정을 맞추지 못하고 과도한 요구 사항 변화와 이로 인한 일정...
2019.10.02
리듬을 타는 데이터 과학으로 위험 줄이기 – 애자일 데이터 과학 빅데이터 조직과 시스템에 대한 마지막 글로 데이터 과학과 애자일 프로젝트 관리와의 관계에 대해서 같이 생각해 보고자 한다. 최근 사용자 경험을 중요시하는 소프트웨어 개발이나, 스타트업과 ...
2019.09.27
위계 중심 조직 VS. 역할 중심 조직 – 어떤 조직 운영 모델이 정답인가? 이전에 필자가 쓴 스물아홉번째 글에서 데이터 과학팀에서 리더 자신이 걸림돌이 되는 경우가 많은 이유 중의 하나로 위계 중심 조직으로 운영되던 기업에서 역할 중심 조직에서 운...
2019.08.26
데이터 과학팀 리더의 리더십 (5) – 머리와 가슴을 조화시켜라 (집중할 수 있는 환경 만들기) 지난 스물아홉번째, 서른번째 글에서 데이터 과학팀을 이끄는 리더가 자주 범하는 실수인 리더 자신이 걸림돌이 되는 리더십의 문제점, 팀의 문제 해결 역량과 ...
CIO 알파고 웨이모 김진철 고 빅테이블 데이터 과학팀 따돌림 아인슈타인의 보스 – 천재들을 지휘하는 10가지 법칙 쿠버네티스 텐서플로 구글 빅데이터 이직 컨테이너 맵리듀스 KPI 데이터 과학 딥마인드 직장내 괴롭힘
2019.07.23
데이터 과학팀 리더의 리더십 (5) – 머리와 가슴을 조화시켜라 (집중할 수 있는 환경 만들기) 지난 스물아홉번째, 서른번째 글에서 데이터 과학팀을 이끄는 리더가 자주 범하는 실수인 리더 자신이 걸림돌이 되는 리더십의 문제점, 팀의 문제 해결 역량과 ...
2019.07.23
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 ...
2019.06.25
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...
2019.05.24
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 ...
2019.04.26
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...
CIO 데이터 집중 과학 eScience Artificial Neural Network ANN 뇌과학 김진철 클라우데라 hpc 수퍼컴퓨터 데이터 과학자 링크드인 면접 고용 빅데이터 페이스북 채용 인공신경망
2019.03.25
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...
2019.03.25
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...
2019.02.26
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 ...
2019.01.28
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...
2018.12.28
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...
2018.11.27
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...
2018.10.26
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...
2018.09.27
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...
CIO Dark Knowledge 숨은 지식 Knowledge Distillation 지식 증류 힉스 해석가능한 인공지능 interpretability 해석가능성 심층 신경망 GDPR LHC 김진철 인지 컴퓨팅 인공지능 분석 IBM 빅데이터 프로파일링
2018.08.27
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...
2018.08.27
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...
2018.07.23
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...
2018.06.27
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