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‘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 성공은 데이터와 기술로만 이뤄지는 게 아니다. 적절한 인력의 참여가 무엇보다 중요하다.    효과적인 엔터프라이즈 AI 팀은 데이터 과학자와 엔지니어 등 다양한 역할로 구성된다. 컨설팅 업체 옴디아(Omdia)의 AI 플랫폼, 애널리틱스, 데이터 관리 부문 수석 애널리스트 브래들리 쉬민은 “성공적인 AI 팀에는 비즈니스 그리고 해결하려는 문제를 이해하는 다양한 사람들이 포함된다”라고 말했다.  AI 스타트업 플레인인사이트(Plainsight)의 공동 창업자 겸 CEO 카를로스 안치아는 다양한 스킬을 갖춘 균형 잡힌 팀이 성공을 좌우한다는 데 동의하지만 그러한 팀을 구성하는 일은 어렵다고 언급했다. 여기서는 ‘이상적인’ AI 팀을 구성할 수 있도록 현재 성공적으로 운영되고 있는 AI 팀에서 찾아볼 수 있는 주요 역할 10가지를 살펴본다.    데이터 과학자(Data scientist) 데이터 과학자는 AI 팀의 핵심이다. 데이터 과학자는 데이터를 처리 및 분석하고, 머신러닝(ML) 모델을 구축하며, 결론을 도출하여 이미 프로덕션 환경에 배포된 ML 모델을 개선한다. 틱톡의 데이터 과학자 마크 엘체폰은 데이터 과학자가 제품 애널리스트이자 약간의 머신러닝 전문 지식을 갖춘 비즈니스 애널리스트라고 설명했다. 그는 “비즈니스에 큰 영향을 미치는 주요 지표를 파악하고, 데이터를 수집하여 발생 가능한 병목 현상을 분석하며, 다양한 사용자 집단과 지표를 시각화하고, 솔루션 프로토타입 개발을 포함해 이러한 지표를 개선하는 여러 방법을 제안하는 것이 주된 목표다. 데이터 과학 없이는 틱톡 사용자를 위한 새로운 기능을 개발할 때 해당 기능이 사용자에게 유용할지 아닐지를 파악하기가 ...

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 성공은 데이터와 기술로만 이뤄지는 게 아니다. 적절한 인력의 참여가 무엇보다 중요하다.    효과적인 엔터프라이즈 AI 팀은 데이터 과학자와 엔지니어 등 다양한 역할로 구성된다. 컨설팅 업체 옴디아(Omdia)의 AI 플랫폼, 애널리틱스, 데이터 관리 부문 수석 애널리스트 브래들리 쉬민은 “성공적인 AI 팀에는 비즈니스 그리고 해결하려는 문제를 이해하는 다양한 사람들이 포함된다”라고 말했다.  AI 스타트업 플레인인사이트(Plainsight)의 공동 창업자 겸 CEO 카를로스 안치아는 다양한 스킬을 갖춘 균형 잡힌 팀이 성공을 좌우한다는 데 동의하지만 그러한 팀을 구성하는 일은 어렵다고 언급했다. 여기서는 ‘이상적인’ AI 팀을 구성할 수 있도록 현재 성공적으로 운영되고 있는 AI 팀에서 찾아볼 수 있는 주요 역할 10가지를 살펴본다.    데이터 과학자(Data scientist) 데이터 과학자는 AI 팀의 핵심이다. 데이터 과학자는 데이터를 처리 및 분석하고, 머신러닝(ML) 모델을 구축하며, 결론을 도출하여 이미 프로덕션 환경에 배포된 ML 모델을 개선한다. 틱톡의 데이터 과학자 마크 엘체폰은 데이터 과학자가 제품 애널리스트이자 약간의 머신러닝 전문 지식을 갖춘 비즈니스 애널리스트라고 설명했다. 그는 “비즈니스에 큰 영향을 미치는 주요 지표를 파악하고, 데이터를 수집하여 발생 가능한 병목 현상을 분석하며, 다양한 사용자 집단과 지표를 시각화하고, 솔루션 프로토타입 개발을 포함해 이러한 지표를 개선하는 여러 방법을 제안하는 것이 주된 목표다. 데이터 과학 없이는 틱톡 사용자를 위한 새로운 기능을 개발할 때 해당 기능이 사용자에게 유용할지 아닐지를 파악하기가 ...

2022.06.09

‘데이터 엔지니어·아키텍트’ 수요 뜨겁다··· 인기 자격증 8종

데이터 엔지니어와 데이터 아키텍트의 수요가 높다. 데이터 엔지니어와 데이터 아키텍트 분야의 경력 개발에 도움이 될 만한 자격증을 소개한다.  데이터 애널리틱스는 성공적인 비즈니스의 핵심이다. 적절한 기술을 확보하는 것도 힘들지만 데이터 이니셔티브를 이끌어갈 전문 역량을 갖춘 팀을 구성하는 것은 이보다 더 어려울 수 있다. 빅데이터 이니셔티브를 성공적으로 수행하려면 데이터 과학자와 데이터 분석가만으론 부족하다. 엔터프라이즈 데이터 관리 프레임워크의 청사진을 설계하는 ‘데이터 아키텍트’와 데이터 수집, 처리, 비즈니스 가치 창출을 위해 프레임워크 및 데이터 파이프라인을 구축할 수 있는 ‘데이터 엔지니어’가 필요하다.   일반적으로 데이터 아키텍트는 데이터 설계, 데이터 관리, 데이터 스토리지에 전문성을 갖추고 있다. 데이터 엔지니어는 하둡(Hadoop), 스파크(Spark) 및 오픈소스 빅데이터 생태계의 다른 도구를 사용하는 데 능숙하며, 자바(Java), 스칼라(Scala), 파이썬(Python) 등으로 프로그래밍할 수 있는 전문성을 갖추고 있다.  이 분야에서 경쟁력을 확보할 방법을 찾고 있다면 자격증은 좋은 선택지다. 자격증은 업계나 벤더별 벤치마크를 기준으로 지식과 역량을 평가해 직무에 적합한 기술과 역량을 가지고 있음을 입증한다.  다음은 경력 개발에 도움이 될 만한 가장 인기 있는 데이터 엔지니어 및 데이터 아키텍트 자격증이다. AWS 공인 데이터 애널리틱스 스페셜티(AWS Certified Data Analytics – Specialty) AWS의 데이터 레이크 및 애널리틱스 서비스에 관한 기술적 역량과 경험을 검증하는 자격증이다. 각종 AWS 데이터 애널리틱스 서비스를 이해하고, 서로 어떻게 통합돼 있는지 알고 있는가를 검증하는 게 목적이다. 또 AWS 데이터 애널리틱스 서비스를 데이터 수집, 저장, 처리, 시각화라는 라이프 사이클에 구축하는 방법도 알아야 한다. 과거 ‘AWS 공인 빅데이터 스페셜티(...

자격증 인증 IT 스킬 IT 역량 커리어 경력 빅데이터 데이터 엔지니어 데이터 아키텍트 애널리틱스 데이터 관리 데이터 통합 AWS 클라우데라 구글 SAS IBM

2021.10.21

데이터 엔지니어와 데이터 아키텍트의 수요가 높다. 데이터 엔지니어와 데이터 아키텍트 분야의 경력 개발에 도움이 될 만한 자격증을 소개한다.  데이터 애널리틱스는 성공적인 비즈니스의 핵심이다. 적절한 기술을 확보하는 것도 힘들지만 데이터 이니셔티브를 이끌어갈 전문 역량을 갖춘 팀을 구성하는 것은 이보다 더 어려울 수 있다. 빅데이터 이니셔티브를 성공적으로 수행하려면 데이터 과학자와 데이터 분석가만으론 부족하다. 엔터프라이즈 데이터 관리 프레임워크의 청사진을 설계하는 ‘데이터 아키텍트’와 데이터 수집, 처리, 비즈니스 가치 창출을 위해 프레임워크 및 데이터 파이프라인을 구축할 수 있는 ‘데이터 엔지니어’가 필요하다.   일반적으로 데이터 아키텍트는 데이터 설계, 데이터 관리, 데이터 스토리지에 전문성을 갖추고 있다. 데이터 엔지니어는 하둡(Hadoop), 스파크(Spark) 및 오픈소스 빅데이터 생태계의 다른 도구를 사용하는 데 능숙하며, 자바(Java), 스칼라(Scala), 파이썬(Python) 등으로 프로그래밍할 수 있는 전문성을 갖추고 있다.  이 분야에서 경쟁력을 확보할 방법을 찾고 있다면 자격증은 좋은 선택지다. 자격증은 업계나 벤더별 벤치마크를 기준으로 지식과 역량을 평가해 직무에 적합한 기술과 역량을 가지고 있음을 입증한다.  다음은 경력 개발에 도움이 될 만한 가장 인기 있는 데이터 엔지니어 및 데이터 아키텍트 자격증이다. AWS 공인 데이터 애널리틱스 스페셜티(AWS Certified Data Analytics – Specialty) AWS의 데이터 레이크 및 애널리틱스 서비스에 관한 기술적 역량과 경험을 검증하는 자격증이다. 각종 AWS 데이터 애널리틱스 서비스를 이해하고, 서로 어떻게 통합돼 있는지 알고 있는가를 검증하는 게 목적이다. 또 AWS 데이터 애널리틱스 서비스를 데이터 수집, 저장, 처리, 시각화라는 라이프 사이클에 구축하는 방법도 알아야 한다. 과거 ‘AWS 공인 빅데이터 스페셜티(...

2021.10.21

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. 美 노동통계국(BLS)에 따르면 IT 인력 구인 공고는 2019년 이래 최고 수준을 기록했다.  美 이동통신산업협회(CTIA)에 의하면 가장 수요가 높은 직종은 ▲소프트웨어 및 애플리케이션 개발자, ▲IT 지원 전문가, ▲시스템 엔지니어 및 아키텍트, ▲IT 프로젝트 매니저, ▲시스템 애널리스트다. 이어서 CTIA는 신기술 관련 직종이 IT 일자리의 약 28%를 차지했다고 덧붙였다.  여기서는 여러 채용 담당자, 경영진, 기술 전문가가 밝힌 ‘앞으로 가장 수요가 높을 IT 직종’을 소개한다. 현재 하는 일이 지겹거나 또는 비전이 없다고 느낀다면 한동안 안전하게 성장할 다음의 IT 직종을 고려해볼 수 있겠다.    1. 프로그래밍(IT 직종과 무관)  스위트워터(Sweetwater)의 CIO 제이슨 존슨은 현재 직무와 관계없이 소프트웨어 개발 역량을 요구하는 직종이 많아지고 있다고 말했다.  그는 “예를 들면 데이터 과학자, 웹 개발자, 네트워크 엔지니어, 컴퓨터 프로그래머, 데이터베이스 관리자 등이 여기에 포함된다”라면서, “소프트웨어 개발은 기본 기술로 간주돼 왔고 여전히 그렇다. 이제는 모든 IT 직종을 위한 기반으로 자리잡아가고 있다”라고 언급했다.  존슨은 구체적으로 ‘파이썬(Python)’과 ‘R’ 언어를 알아야 한다고 밝혔다. 그는 “표준 API 및 앤서블을 사용하여 구성 변경을 롤아웃하고 테라폼 같은 도구를 쓰는 코드형 인프라와 관련된 클라우드 베스트 프랙티스를 활용한다고 하자. 필요로 하는 모든 기술 역량을 갖추려면 오늘날의 IT 엔지니어는 소프트웨어 개발자가 돼야 한다”라고 설명했다.  2. 제품 관리자  ...

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. 美 노동통계국(BLS)에 따르면 IT 인력 구인 공고는 2019년 이래 최고 수준을 기록했다.  美 이동통신산업협회(CTIA)에 의하면 가장 수요가 높은 직종은 ▲소프트웨어 및 애플리케이션 개발자, ▲IT 지원 전문가, ▲시스템 엔지니어 및 아키텍트, ▲IT 프로젝트 매니저, ▲시스템 애널리스트다. 이어서 CTIA는 신기술 관련 직종이 IT 일자리의 약 28%를 차지했다고 덧붙였다.  여기서는 여러 채용 담당자, 경영진, 기술 전문가가 밝힌 ‘앞으로 가장 수요가 높을 IT 직종’을 소개한다. 현재 하는 일이 지겹거나 또는 비전이 없다고 느낀다면 한동안 안전하게 성장할 다음의 IT 직종을 고려해볼 수 있겠다.    1. 프로그래밍(IT 직종과 무관)  스위트워터(Sweetwater)의 CIO 제이슨 존슨은 현재 직무와 관계없이 소프트웨어 개발 역량을 요구하는 직종이 많아지고 있다고 말했다.  그는 “예를 들면 데이터 과학자, 웹 개발자, 네트워크 엔지니어, 컴퓨터 프로그래머, 데이터베이스 관리자 등이 여기에 포함된다”라면서, “소프트웨어 개발은 기본 기술로 간주돼 왔고 여전히 그렇다. 이제는 모든 IT 직종을 위한 기반으로 자리잡아가고 있다”라고 언급했다.  존슨은 구체적으로 ‘파이썬(Python)’과 ‘R’ 언어를 알아야 한다고 밝혔다. 그는 “표준 API 및 앤서블을 사용하여 구성 변경을 롤아웃하고 테라폼 같은 도구를 쓰는 코드형 인프라와 관련된 클라우드 베스트 프랙티스를 활용한다고 하자. 필요로 하는 모든 기술 역량을 갖추려면 오늘날의 IT 엔지니어는 소프트웨어 개발자가 돼야 한다”라고 설명했다.  2. 제품 관리자  ...

2021.08.12

데이터 프레임워크의 청사진 그린다··· '데이터 아키텍트' A to Z

데이터 아키텍트는 기업 전략과 비즈니스 아키텍처에 맞춰 기업의 데이터 관리 프레임워크를 설계한다.    데이터 아키텍트의 역할 데이터 아키텍트(data architect)는 비즈니스상의 필요사항들을 기술 요건으로 바꾸고, 데이터 표준과 원칙을 규정하는 고위급 전문가다. 또 조직의 전사적 데이터 관리 프레임워크를 시각화하고 설계하는 일도 담당한다. 이 프레임워크는 데이터를 둘러싼 계획, 구체화, 실행, 생성, 획득, 유지, 사용, 보관, 검색, 관리, 제거와 관련된 프로세스를 담고 있다. DAMA 인터내셔널의 데이터 관리 부서에 따르면 데이터 아키텍트는 “업무용 표준 용어를 제공하고, 전략적 필요사항을 알리며, 이 필요사항을 충족하기 위해 상위 프로세스를 설계하고, 기업 전략과 비즈니스 아키텍처를 정렬시킨다.” 데이터 아키텍트의 책임 파노플라이(Panoply)에 따르면 데이터 아키텍트의 일반적인 책임에는 다음과 같은 내용이 포함된다.   데이터 흐름, 통합, 변환, 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 등 기술적 사양으로 비즈니스 요건을 변환 모델링, 메타데이터, 보안, 참조 데이터(예: 제품 코드와 클라이언트 분류), 마스터 데이터(예: 클라이언트, 벤더, 자재, 직원)를 비롯한 데이터 아키텍처 프레임워크와 표준 및 원칙을 규정함 데이터 시스템을 생성 및 개선할 때 보고 따라할 수 있는 참조 아키텍처 규정 데이터 흐름(즉, 데이터를 생성하는 부서, 데이터가 기능하기 위한 필요사항, 데이터 흐름 관리 방식, 데이터의 변천 과정) 규정 여러 부서, 이해관계자, 동업자, 외부 벤더와의 협업과 조율  데이터 아키텍트와 데이터 엔지니어 비교 데이터 아키텍트의 역할과 데이터 엔지니어의 역할은 서로 긴밀하게 연결되어 있다. 어떤 점에서는 데이터 엔지니어가 발전해 데이터 아키텍트가 된 것이라고 할 수 있다. 데이터 아키텍트와 데이터 엔지니어는 전사적 데이터 관리 프레임워크의 시각화와 구축을 위해 상호 협력한다. 데이터 아키텍...

데이터 아키텍트 데이터 엔지니어 데이터 프레임워크

2020.10.22

데이터 아키텍트는 기업 전략과 비즈니스 아키텍처에 맞춰 기업의 데이터 관리 프레임워크를 설계한다.    데이터 아키텍트의 역할 데이터 아키텍트(data architect)는 비즈니스상의 필요사항들을 기술 요건으로 바꾸고, 데이터 표준과 원칙을 규정하는 고위급 전문가다. 또 조직의 전사적 데이터 관리 프레임워크를 시각화하고 설계하는 일도 담당한다. 이 프레임워크는 데이터를 둘러싼 계획, 구체화, 실행, 생성, 획득, 유지, 사용, 보관, 검색, 관리, 제거와 관련된 프로세스를 담고 있다. DAMA 인터내셔널의 데이터 관리 부서에 따르면 데이터 아키텍트는 “업무용 표준 용어를 제공하고, 전략적 필요사항을 알리며, 이 필요사항을 충족하기 위해 상위 프로세스를 설계하고, 기업 전략과 비즈니스 아키텍처를 정렬시킨다.” 데이터 아키텍트의 책임 파노플라이(Panoply)에 따르면 데이터 아키텍트의 일반적인 책임에는 다음과 같은 내용이 포함된다.   데이터 흐름, 통합, 변환, 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 등 기술적 사양으로 비즈니스 요건을 변환 모델링, 메타데이터, 보안, 참조 데이터(예: 제품 코드와 클라이언트 분류), 마스터 데이터(예: 클라이언트, 벤더, 자재, 직원)를 비롯한 데이터 아키텍처 프레임워크와 표준 및 원칙을 규정함 데이터 시스템을 생성 및 개선할 때 보고 따라할 수 있는 참조 아키텍처 규정 데이터 흐름(즉, 데이터를 생성하는 부서, 데이터가 기능하기 위한 필요사항, 데이터 흐름 관리 방식, 데이터의 변천 과정) 규정 여러 부서, 이해관계자, 동업자, 외부 벤더와의 협업과 조율  데이터 아키텍트와 데이터 엔지니어 비교 데이터 아키텍트의 역할과 데이터 엔지니어의 역할은 서로 긴밀하게 연결되어 있다. 어떤 점에서는 데이터 엔지니어가 발전해 데이터 아키텍트가 된 것이라고 할 수 있다. 데이터 아키텍트와 데이터 엔지니어는 전사적 데이터 관리 프레임워크의 시각화와 구축을 위해 상호 협력한다. 데이터 아키텍...

2020.10.22

‘데이터 엔지니어’, ‘데이터 아키텍트’ 역량을 입증 · · · 자격증 9종 리스트업

데이터 및 빅데이터 분석은 비즈니스를 성공시키는 동력이다. 기술을 올바르게 구현하는 것도 힘들지만, 빅데이터 이니셔티브를 이끌어갈 적합한 전문성을 가진 인재들로 구성된 적합한 팀을 구성하는 것은 이보다 더 힘들 수도 있다. 빅데이터 이니셔티브를 성공적으로 전개하려면 데이터 사이언티스트와 데이터 분석가만 필요한 것이 아니다. 엔터프라이즈 데이터 관리 프레임워크 ‘청사진’을 설계하는 데이터 아키텍트와 프레임워크 및 데이터 파이프라인, 프로세스를 만들고, 데이터에서 비즈니스 가치를 창출할 데이터 엔지니어가 필요하다. 통상 데이터 아키텍트는 데이터 설계, 데이터 관리, 데이터 스토리지에 대한 다년간의 경험을 보유한 이들이며, 데이터 엔지니어는 하둡과 스파크, 기타 오픈소스 빅데이터 생태계의 다른 도구들을 이용하고, 자바나 스칼라, 파이썬으로 프로그래밍 할 수 있는 전문성을 갖추고 있다. 경쟁력을 입증하려 한다면, 자격증이 좋은 선택지가 될 수 있다. 자격증은 업계나 벤더에 특정적인 기준을 바탕으로 지식과 스킬을 평가, 고용주에게 당신이 적합한 스킬 세트를 보유하고 있음을 증명해준다. 다음은 데이터 엔지니어와 데이터 아키텍트 분야의 경력을 개발하려는 이들이 검토해볼 만한 관련 자격증이다.    AWS CDA-S(Certified Data Analytics – Specialty) ‘AWS Certified Data Analytics – Specialty’는 AWS 데이터 레이크와 분석 서비스에 관한 기술 스킬과 경험을 증명해주는 자격증이다. AWS 데이터 분석 서비스를 정의하고, 서로 통합하는 방법을 이해하는 능력이 있음을 증명해준다. 자격증을 취득하려면 AWS 데이터 분석 서비스를 수집과 보관, 처리, 검증이라는 데이터 생애주기에 맞춰 구축하는 방법을 알아야 한다. 과거 ‘AWS Certified Big Data – Specialty’로 불렸던 자격증이다. 유효 기간은 취득한 날로부터 3년이다. 조직 : AWS 가격 : 시험 등록비 300...

데이터 엔지니어 데이터 자격증 애널리틱스 스파크 하둡

2020.09.08

데이터 및 빅데이터 분석은 비즈니스를 성공시키는 동력이다. 기술을 올바르게 구현하는 것도 힘들지만, 빅데이터 이니셔티브를 이끌어갈 적합한 전문성을 가진 인재들로 구성된 적합한 팀을 구성하는 것은 이보다 더 힘들 수도 있다. 빅데이터 이니셔티브를 성공적으로 전개하려면 데이터 사이언티스트와 데이터 분석가만 필요한 것이 아니다. 엔터프라이즈 데이터 관리 프레임워크 ‘청사진’을 설계하는 데이터 아키텍트와 프레임워크 및 데이터 파이프라인, 프로세스를 만들고, 데이터에서 비즈니스 가치를 창출할 데이터 엔지니어가 필요하다. 통상 데이터 아키텍트는 데이터 설계, 데이터 관리, 데이터 스토리지에 대한 다년간의 경험을 보유한 이들이며, 데이터 엔지니어는 하둡과 스파크, 기타 오픈소스 빅데이터 생태계의 다른 도구들을 이용하고, 자바나 스칼라, 파이썬으로 프로그래밍 할 수 있는 전문성을 갖추고 있다. 경쟁력을 입증하려 한다면, 자격증이 좋은 선택지가 될 수 있다. 자격증은 업계나 벤더에 특정적인 기준을 바탕으로 지식과 스킬을 평가, 고용주에게 당신이 적합한 스킬 세트를 보유하고 있음을 증명해준다. 다음은 데이터 엔지니어와 데이터 아키텍트 분야의 경력을 개발하려는 이들이 검토해볼 만한 관련 자격증이다.    AWS CDA-S(Certified Data Analytics – Specialty) ‘AWS Certified Data Analytics – Specialty’는 AWS 데이터 레이크와 분석 서비스에 관한 기술 스킬과 경험을 증명해주는 자격증이다. AWS 데이터 분석 서비스를 정의하고, 서로 통합하는 방법을 이해하는 능력이 있음을 증명해준다. 자격증을 취득하려면 AWS 데이터 분석 서비스를 수집과 보관, 처리, 검증이라는 데이터 생애주기에 맞춰 구축하는 방법을 알아야 한다. 과거 ‘AWS Certified Big Data – Specialty’로 불렸던 자격증이다. 유효 기간은 취득한 날로부터 3년이다. 조직 : AWS 가격 : 시험 등록비 300...

2020.09.08

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

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 글에서 그렇게 주장하는 근거는, 데이터 과학자가 갖추어야 한다고 알려졌던 역량들이 현실적으로 IT시장에서 한 사람이 갖출 수 있는 기술과 역량으로 보기에는 지나치게 스펙트럼이 넓고 많다는 것이었다.  필자가 그 글을 읽으면서, 새롭게 각광받는 IT업계의 직업군으로 떠오르고 있던 데이터 과학자에 대해, 데이터 과학에 대한 경험이 없는 IT전문가와 많은 전문 영역과 기술로 분화되어 전문성이 파편화되어 있는 IT업계에서 데이터 과학자를 보았을 때, 저렇게 다양한 분야의 기술과 역량을 갖추고 일하는 사람이 과연 있을 수 있는가라는 생각을 했을 수도 있겠다는 생각이 들었다. IT업계는 소프트웨어든 하드웨어든 새로운 기술이 부각되면 이 기술에 대한 전문성으로 컨설팅과 서비스, 제품을 제공하면서 업계에서 자리 잡는 것이 일반화되었기에 다양한 영역의 기술과 역량을 가지고 문제 해결에 집중하는 데이터 과학자의 역할과 역량에 대해서 다소 생소한 느낌이 들었을 수도 있겠다는 생각이 든다.   지금까지 IT전문가들은 하나의 기술, 하나의 제품을 깊이 있게 이해하고 이러한 깊이 있는 이해를 바탕으로 해당 기술을 구현한 제품이나 서비스가 고객의 비즈니스 문제 해결이나 운영을 어떻게 돕거나 개선할 수 있는지 컨설팅을 제공하고, 이러한 컨설팅 결과에 따라 제품이나 기술, 솔루션을 고객 비즈니스에 제공, 통합하는 것이 주된 일이었다. 이 때문에 하나의 기술이나 제품에 대한 전문성만으로도 IT전문가로서 활동할 수 있었다. 이런 관점에서 보면 데이터 과학자들이 갖추어야 할 것으로 기대되는 다양한 분야의 역량들을 과연 한 사람이 갖추는 것이 가능하냐라는 생각이 들 수도 있다. 데이터 과학자가 갖추어야 하는 역량의 영역이 넓...

CIO 데이터 분석가 데이터 엔지니어 김진철 데이터 과학 분석 CTO 비즈니스 인텔리전스 데이터 과학자 빅데이터 데이터 마이너

2019.02.26

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 글에서 그렇게 주장하는 근거는, 데이터 과학자가 갖추어야 한다고 알려졌던 역량들이 현실적으로 IT시장에서 한 사람이 갖출 수 있는 기술과 역량으로 보기에는 지나치게 스펙트럼이 넓고 많다는 것이었다.  필자가 그 글을 읽으면서, 새롭게 각광받는 IT업계의 직업군으로 떠오르고 있던 데이터 과학자에 대해, 데이터 과학에 대한 경험이 없는 IT전문가와 많은 전문 영역과 기술로 분화되어 전문성이 파편화되어 있는 IT업계에서 데이터 과학자를 보았을 때, 저렇게 다양한 분야의 기술과 역량을 갖추고 일하는 사람이 과연 있을 수 있는가라는 생각을 했을 수도 있겠다는 생각이 들었다. IT업계는 소프트웨어든 하드웨어든 새로운 기술이 부각되면 이 기술에 대한 전문성으로 컨설팅과 서비스, 제품을 제공하면서 업계에서 자리 잡는 것이 일반화되었기에 다양한 영역의 기술과 역량을 가지고 문제 해결에 집중하는 데이터 과학자의 역할과 역량에 대해서 다소 생소한 느낌이 들었을 수도 있겠다는 생각이 든다.   지금까지 IT전문가들은 하나의 기술, 하나의 제품을 깊이 있게 이해하고 이러한 깊이 있는 이해를 바탕으로 해당 기술을 구현한 제품이나 서비스가 고객의 비즈니스 문제 해결이나 운영을 어떻게 돕거나 개선할 수 있는지 컨설팅을 제공하고, 이러한 컨설팅 결과에 따라 제품이나 기술, 솔루션을 고객 비즈니스에 제공, 통합하는 것이 주된 일이었다. 이 때문에 하나의 기술이나 제품에 대한 전문성만으로도 IT전문가로서 활동할 수 있었다. 이런 관점에서 보면 데이터 과학자들이 갖추어야 할 것으로 기대되는 다양한 분야의 역량들을 과연 한 사람이 갖추는 것이 가능하냐라는 생각이 들 수도 있다. 데이터 과학자가 갖추어야 하는 역량의 영역이 넓...

2019.02.26

제 값 하는 데이터 과학 교육 코스 15선

오늘날 IT에서 가장 핫한 직종은 누가 뭐래도 데이터 과학자다. 글래스도어는 데이터 과학자에 대해 전 직종을 통틀어 반론의 여지 없는 최고의 직업이라고 단언했다. 데이터 과학 분야에 막 발을 딛는 사회 초년생, 또는 경쟁자들에 비해 비교 우위를 점하고 싶은 경력자라면 데이터 과학 자격증에 대해 알아볼 만한 이유가 충분하다. 산업과 기업을 막론하고 데이터 과학이 중요시 되고 있는 것은 사실이지만, 리크루터들이 찾는 기술은 기업과 산업에 따라 조금씩 다르다. 이러한 상황에서 자격증을 취득하는 것은 남들보다 앞서갈 수 있는 좋은 방법이다. 그 이유 중 하나는 자격증을 취득하는 과정에서 수요는 많고 공급은 적은 기술을 취득하고 익힐 수 있게 되기 때문이다. 또한 이미 취득한 기술을 문서로 증명하기에도 적합하다. 이렇게 하면 리크루터나 채용 담당자들 역시 불확실성을 줄일 수 있으므로 좀 더 확신을 가지고 당신을 채용하게 될 것이다. 데이터 과학 분야에서 검토해볼 만한 자격증, 교육 프로그램을 알파벳 순으로 정리했다.   1. 딥러닝 통한 응용 AI, IBM 왓슨 IoT 데이터 과학 인증서(IBM Watson IoT Data Science Certificate) IBM의 IoT 데이터 과학 인증서를 취득하기 위해서는 코딩, 특히 파이썬을 다뤄 본 경험이 있어야 한다. 그렇지만 시작 단계에서는 다른 프로그래밍 언어를 사용하더라도 괜찮다. 수학적 역량, 특히 선형 대수학에 대한 지식이 있다면 좋겠지만, 이 토픽 역시 첫 주에 따로 다루게 될 것이다. 본 인증서를 취득하기 위한 강의는 코세라(Coursera)를 통해 수강할 수 있다. 고급 데이터 과학 기술을 가지고 있는 숙련자들을 대상으로 한다. 비용 : 코스당 79달러 위치 : 온라인 기간 : 스스로 조절 기한 : 만료 없음 2. 빅 데이터 인증서(Big Data Certification), UC 샌디에이고 확장 교육 프로그램 UC 샌디에이고의 평생 교육 프로그램에서...

자격증 데이터 과학자 데이터 마이닝 인증서 애널리틱스 데이터 엔지니어

2018.04.06

오늘날 IT에서 가장 핫한 직종은 누가 뭐래도 데이터 과학자다. 글래스도어는 데이터 과학자에 대해 전 직종을 통틀어 반론의 여지 없는 최고의 직업이라고 단언했다. 데이터 과학 분야에 막 발을 딛는 사회 초년생, 또는 경쟁자들에 비해 비교 우위를 점하고 싶은 경력자라면 데이터 과학 자격증에 대해 알아볼 만한 이유가 충분하다. 산업과 기업을 막론하고 데이터 과학이 중요시 되고 있는 것은 사실이지만, 리크루터들이 찾는 기술은 기업과 산업에 따라 조금씩 다르다. 이러한 상황에서 자격증을 취득하는 것은 남들보다 앞서갈 수 있는 좋은 방법이다. 그 이유 중 하나는 자격증을 취득하는 과정에서 수요는 많고 공급은 적은 기술을 취득하고 익힐 수 있게 되기 때문이다. 또한 이미 취득한 기술을 문서로 증명하기에도 적합하다. 이렇게 하면 리크루터나 채용 담당자들 역시 불확실성을 줄일 수 있으므로 좀 더 확신을 가지고 당신을 채용하게 될 것이다. 데이터 과학 분야에서 검토해볼 만한 자격증, 교육 프로그램을 알파벳 순으로 정리했다.   1. 딥러닝 통한 응용 AI, IBM 왓슨 IoT 데이터 과학 인증서(IBM Watson IoT Data Science Certificate) IBM의 IoT 데이터 과학 인증서를 취득하기 위해서는 코딩, 특히 파이썬을 다뤄 본 경험이 있어야 한다. 그렇지만 시작 단계에서는 다른 프로그래밍 언어를 사용하더라도 괜찮다. 수학적 역량, 특히 선형 대수학에 대한 지식이 있다면 좋겠지만, 이 토픽 역시 첫 주에 따로 다루게 될 것이다. 본 인증서를 취득하기 위한 강의는 코세라(Coursera)를 통해 수강할 수 있다. 고급 데이터 과학 기술을 가지고 있는 숙련자들을 대상으로 한다. 비용 : 코스당 79달러 위치 : 온라인 기간 : 스스로 조절 기한 : 만료 없음 2. 빅 데이터 인증서(Big Data Certification), UC 샌디에이고 확장 교육 프로그램 UC 샌디에이고의 평생 교육 프로그램에서...

2018.04.06

지금 '핫'한 기술력에 맞는 IT자격증 13선

글로벌 날리지(Global Knowledge)의 보고서에 따르면 클라우드, 사이버보안, 데이터 분석과 관련한 새로운 IT자격증의 인기가 점점 더 높아지고 있다. IT는 빠르게 진화하고 있으며 IT에서 성공하는 데 필요한 기술도 빠르게 변하고 있다. 앞으로 몇 년간 고용주는 클라우드 컴퓨팅, 사이버보안, 데이터 분석 등의 기술력을 갖춘 인재를 찾을 것이며, 전문성을 입증할 수 있도록 몇 가지 자격증이 새롭게 부상하고 있다. 글로벌 날리지의 2017년 IT기술력 및 연봉 보고서는 뜨는 IT직종에 필요한 여러 가지 새로운 자격증을 확인했다. 앞으로 몇 년 동안 구직 시장에서 유리한 입지를 얻게 해줄 13가지 IT자격증을 소개한다. 2018년에 새로운 IT자격증 13선 • 시스코 CCNA 사이버 옵스 • 컴티아 사이버보안 분석가(CSA +) • EC-카운슬 공인 네트워크 디펜더(CND) • 구글 인증 전문가 - 클라우드 아키텍트 • 구글 인증 전문가 - 데이터 엔지니어 • IBM 인증 솔루션 아키텍트 - 소프트레이어 v1 • IBM 솔루션 어드바이저 - 소프트레이어 v1 • IBM 인증 디자이너 - IBM 코그노스 애널리틱스 오쏘 리포트 V11 • MCSE : 클라우드 플랫폼 및 인프라 • MCSE : 데이터 관리 및 분석 • MCSE : 모빌리티 • MCSE : 생산성 솔루션 전문가 • MCSD : 앱 빌더 시스코 CCNA 사이버 옵스 시스코의 CCNA 사이버 옵스(CCNA Cyber Ops) 자격증은 신속한 위협 탐지 능력을 보여주며 시큐리티 운영 센터(Security Operation Center : SOC) 환경에서 보안을 최우선으로 생각하고 조직을 보호할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 시스코는 궁극적으로 ‘보안 운영 센터 내 동료와 비슷한 수준의 사이버보안 분석가와 함께 일할 경...

자격증 MCSA 시스코 CCNA 사이버 옵스 컴티아 사이버보안 분석가 CSA + EC-카운슬 공인 네트워크 디펜더 CND 구글 인증 전문가 IBM 인증 솔루션 아키텍트 소프트레이어 v1 IBM 솔루션 어드바이저 IBM 인증 디자이너 IBM 코그노스 애널리틱스 오쏘 리포트 V11 클라우드 플랫폼 및 인프라 데이터 관리 및 분석 생산성 솔루션 전문가 MCSD MCSE CIO 구글 모빌리티 오피스 IBM 애저 시스코 윈도우 코그노스 사이버보안 데이터 분석 컴티아 리눅스 클라우드 아키텍트 데이터 엔지니어 앱 빌더

2018.02.19

글로벌 날리지(Global Knowledge)의 보고서에 따르면 클라우드, 사이버보안, 데이터 분석과 관련한 새로운 IT자격증의 인기가 점점 더 높아지고 있다. IT는 빠르게 진화하고 있으며 IT에서 성공하는 데 필요한 기술도 빠르게 변하고 있다. 앞으로 몇 년간 고용주는 클라우드 컴퓨팅, 사이버보안, 데이터 분석 등의 기술력을 갖춘 인재를 찾을 것이며, 전문성을 입증할 수 있도록 몇 가지 자격증이 새롭게 부상하고 있다. 글로벌 날리지의 2017년 IT기술력 및 연봉 보고서는 뜨는 IT직종에 필요한 여러 가지 새로운 자격증을 확인했다. 앞으로 몇 년 동안 구직 시장에서 유리한 입지를 얻게 해줄 13가지 IT자격증을 소개한다. 2018년에 새로운 IT자격증 13선 • 시스코 CCNA 사이버 옵스 • 컴티아 사이버보안 분석가(CSA +) • EC-카운슬 공인 네트워크 디펜더(CND) • 구글 인증 전문가 - 클라우드 아키텍트 • 구글 인증 전문가 - 데이터 엔지니어 • IBM 인증 솔루션 아키텍트 - 소프트레이어 v1 • IBM 솔루션 어드바이저 - 소프트레이어 v1 • IBM 인증 디자이너 - IBM 코그노스 애널리틱스 오쏘 리포트 V11 • MCSE : 클라우드 플랫폼 및 인프라 • MCSE : 데이터 관리 및 분석 • MCSE : 모빌리티 • MCSE : 생산성 솔루션 전문가 • MCSD : 앱 빌더 시스코 CCNA 사이버 옵스 시스코의 CCNA 사이버 옵스(CCNA Cyber Ops) 자격증은 신속한 위협 탐지 능력을 보여주며 시큐리티 운영 센터(Security Operation Center : SOC) 환경에서 보안을 최우선으로 생각하고 조직을 보호할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 시스코는 궁극적으로 ‘보안 운영 센터 내 동료와 비슷한 수준의 사이버보안 분석가와 함께 일할 경...

2018.02.19

'경제 가치만 수십억 달러...' 채용에 어려움 겪는 미 IT직종 15선

IT일자리 공백으로 발생하는 비용은 얼마나 될까? 글래스도어의 새로운 연구 결과에 따르면, 수십억 달러에 달했다. 미국 IT업계 실업률이 2016년 3분기 현재 약 2.8%였고 인재 유치에 어려움을 겪는 많은 기업이 IT직종 공백을 채우는 중으로 조사됐다. 글래스도어(Glassdoor)의 수석 이코노미스트인 앤드류 챔벌레인은 이러한 현상이 개별 기업에 국한된 문제가 아니라 미국 경제 전반에 걸친 문제라고 지적했다. 챔벌레인은 "채용 공고 중인 IT직종의 공백을 채우는 것만으로는 근로자들을 돕지 못한다. 기업과 경제 전반에도 도움이 돼야 한다. 채용 중인 모든 일자리는 생산성 손실과 소비 감소로 이어진다. 기업이 적임자를 뽑아서 충원하면 더 많은 사람이 임금을 받고, 저축하며, 투자하고, 임금을 지출함으로써 더 큰 비즈니스 생산성과 소비 지출을 얻을 수 있다"고 이야기했다. 시장이 급변하는 IT분야에서 인재에 대한 엄청난 수요와 공급 부족은 수천 개의 일자리가 공백 상태로 있고 이러한 결원으로 기업과 경제에 큰 비용이 소요됨을 의미한다. 글래스도어의 조사에 따르면, 실제로 미국에서 고용주가 게시한 26만 3,586개의 충원 중인 IT직종의 가치는 미화 201억 달러에 이르는 것으로 추정됐다. 글래스도어는 2016년 12월 9일 미국에서 고용주가 직접 온라인으로 공고한 일자리를 기반으로 공백 상태인 미국 IT직종의 경제적 가치를 산정했다. 이 회사는 독점적인 머신러닝 알고리즘을 사용하여 수백만 개의 급여 보고서를 작성하고 이를 각 채용 공고에 관한 연봉 중간값을 계산하는 데 사용했다. 각 채용 공고에 관한 연간 기본급 중간값을 합산해 총 가치를 계산했다. 연구에 따르면, 일부 중요한 IT일자리는 채용하기가 더 어려웠다. 글래스도어 조사를 기반으로 채용하기 어려운 IT일자리 15개의 채용 공고 건수, 평균 기본급, 경제적 가치를 정리했다. 1. 소프트웨어 엔지니어 소프트웨어 엔지니어는 ...

CIO 시스템 엔지니어 제품 관리자 자바 개발자 소프트웨어 개발 엔지니어 프론트 엔드 엔지니어 보안 엔지니어 솔루션 아키텍트 시스템 관리자 정보보안 엔지니어 데이터 엔지니어 네트워크 엔지니어 소프트웨어 엔지니어 채용 IT인재 경제 고용 조사 데이터 과학자 IT일자리 글래스도어 IT 아키텍트 모바일 개발자

2017.03.06

IT일자리 공백으로 발생하는 비용은 얼마나 될까? 글래스도어의 새로운 연구 결과에 따르면, 수십억 달러에 달했다. 미국 IT업계 실업률이 2016년 3분기 현재 약 2.8%였고 인재 유치에 어려움을 겪는 많은 기업이 IT직종 공백을 채우는 중으로 조사됐다. 글래스도어(Glassdoor)의 수석 이코노미스트인 앤드류 챔벌레인은 이러한 현상이 개별 기업에 국한된 문제가 아니라 미국 경제 전반에 걸친 문제라고 지적했다. 챔벌레인은 "채용 공고 중인 IT직종의 공백을 채우는 것만으로는 근로자들을 돕지 못한다. 기업과 경제 전반에도 도움이 돼야 한다. 채용 중인 모든 일자리는 생산성 손실과 소비 감소로 이어진다. 기업이 적임자를 뽑아서 충원하면 더 많은 사람이 임금을 받고, 저축하며, 투자하고, 임금을 지출함으로써 더 큰 비즈니스 생산성과 소비 지출을 얻을 수 있다"고 이야기했다. 시장이 급변하는 IT분야에서 인재에 대한 엄청난 수요와 공급 부족은 수천 개의 일자리가 공백 상태로 있고 이러한 결원으로 기업과 경제에 큰 비용이 소요됨을 의미한다. 글래스도어의 조사에 따르면, 실제로 미국에서 고용주가 게시한 26만 3,586개의 충원 중인 IT직종의 가치는 미화 201억 달러에 이르는 것으로 추정됐다. 글래스도어는 2016년 12월 9일 미국에서 고용주가 직접 온라인으로 공고한 일자리를 기반으로 공백 상태인 미국 IT직종의 경제적 가치를 산정했다. 이 회사는 독점적인 머신러닝 알고리즘을 사용하여 수백만 개의 급여 보고서를 작성하고 이를 각 채용 공고에 관한 연봉 중간값을 계산하는 데 사용했다. 각 채용 공고에 관한 연간 기본급 중간값을 합산해 총 가치를 계산했다. 연구에 따르면, 일부 중요한 IT일자리는 채용하기가 더 어려웠다. 글래스도어 조사를 기반으로 채용하기 어려운 IT일자리 15개의 채용 공고 건수, 평균 기본급, 경제적 가치를 정리했다. 1. 소프트웨어 엔지니어 소프트웨어 엔지니어는 ...

2017.03.06

전문가들이 말하는 2017년 빅데이터·분석 전망 15선

빅데이터와 분석 관련 기술은 소셜, 모바일, 클라우드와 더불어 디지털 시대의 변혁을 이끄는 주역으로 알려져 있다. 2016년 시장의 주인공이 BI 강화를 주도한 빅데이터 기술이었다면 2017년은 데이터, 분석 분야의 혁신에 주목해야 할 한 해가 될 것이다. 전문가들이 바라본 올해 빅데이터와 분석 관련 전망을 15가지로 정리했다. 맵알테크놀로지스(MapR Technologies)의 설립자이자 수석 경영자로 재직 중인 존 슐로이더 2017년 데이터와 분석 시장을 휩쓸 흐름으로 다음의 6가지를 지목했다. ● 인공지능(AI)의 새로운 전성기. 1960년대 레이 솔로모노프는 귀납적 추론 및 예측을 위한 종합적 베이지안(Bayesian) 방법론을 소개하며 AI와 관련한 수학적 이론의 토대를 마련했다. 그리고 80년대 스탠퍼드에서 열린 제1차 미 인공지능 협회(AAAI, American Association for Artificial Intelligence) 총회에서는 산업의 이론들을 소프트웨어에 적용할 방법에 대한 논의가 이뤄진 바 있다. 오늘날 AI는 다시금 시장의 주류로서 논의되고 있으며, 기계 지능(machine intelligence), 머신러닝, 신경망, 인지 컴퓨팅 등 각종 파생어를 만들어가고 있다. AI가 다시 한번 주류로 진입한 이유는 무엇일까? 슐로이더는 그 이유로 흔히 빅데이터를 정의하는 3V 개념(속도(Velocity), 다양성(Variety), 규모(Volume))을 언급했다. 오늘날의 플랫폼들은 현대적, 전통적 프로세싱 모델들이 보장하는 확장성에 힘입어 이 세 V를 처리할 수 있게 됐으며, 그에 따라 이전의 플랫폼들보다 10~20배 개선된 비용 효율성을 보장할 수 있게 됐다고 슐로이더는 설명했다. 구글은 대규모 데이터셋을 대상으로 잦은 빈도로 실행되는 단순한 알고리즘이 어떻게 더 작은 세트를 활용하는 다른 접근법들에 비해 더 나은 결과를 창출할 수 있을지를 명확하게 설명한 바 있다. 슐로이더는 대규모의 반복적 작업 상황...

CIO 데이터 엔지니어 호특웍스 기계 지능 신경망 2017년 전망 데이터스택스 맵알테크놀로지스 블록체인 기계 학습 인지 컴퓨팅 데브옵스 애널리틱스 분석 인공지능 데이터 과학자 빅데이터 서버리스 아키텍처

2017.02.08

빅데이터와 분석 관련 기술은 소셜, 모바일, 클라우드와 더불어 디지털 시대의 변혁을 이끄는 주역으로 알려져 있다. 2016년 시장의 주인공이 BI 강화를 주도한 빅데이터 기술이었다면 2017년은 데이터, 분석 분야의 혁신에 주목해야 할 한 해가 될 것이다. 전문가들이 바라본 올해 빅데이터와 분석 관련 전망을 15가지로 정리했다. 맵알테크놀로지스(MapR Technologies)의 설립자이자 수석 경영자로 재직 중인 존 슐로이더 2017년 데이터와 분석 시장을 휩쓸 흐름으로 다음의 6가지를 지목했다. ● 인공지능(AI)의 새로운 전성기. 1960년대 레이 솔로모노프는 귀납적 추론 및 예측을 위한 종합적 베이지안(Bayesian) 방법론을 소개하며 AI와 관련한 수학적 이론의 토대를 마련했다. 그리고 80년대 스탠퍼드에서 열린 제1차 미 인공지능 협회(AAAI, American Association for Artificial Intelligence) 총회에서는 산업의 이론들을 소프트웨어에 적용할 방법에 대한 논의가 이뤄진 바 있다. 오늘날 AI는 다시금 시장의 주류로서 논의되고 있으며, 기계 지능(machine intelligence), 머신러닝, 신경망, 인지 컴퓨팅 등 각종 파생어를 만들어가고 있다. AI가 다시 한번 주류로 진입한 이유는 무엇일까? 슐로이더는 그 이유로 흔히 빅데이터를 정의하는 3V 개념(속도(Velocity), 다양성(Variety), 규모(Volume))을 언급했다. 오늘날의 플랫폼들은 현대적, 전통적 프로세싱 모델들이 보장하는 확장성에 힘입어 이 세 V를 처리할 수 있게 됐으며, 그에 따라 이전의 플랫폼들보다 10~20배 개선된 비용 효율성을 보장할 수 있게 됐다고 슐로이더는 설명했다. 구글은 대규모 데이터셋을 대상으로 잦은 빈도로 실행되는 단순한 알고리즘이 어떻게 더 작은 세트를 활용하는 다른 접근법들에 비해 더 나은 결과를 창출할 수 있을지를 명확하게 설명한 바 있다. 슐로이더는 대규모의 반복적 작업 상황...

2017.02.08

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