본문 바로가기

Data Scientist

(3)
Data Analyst vs. Data Scientist (데이터 분석가 vs. 데이터 과학자) 기술이 계속 발전함에 따라, 새로운 기술로부터 데이터를 수집/분석할 수 있는 것 자체가 기업의 경쟁우위가 되었다. 웹 사이트에서 소셜미디어 피드까지 분석하고 잘 활용된다면, 비즈니스 의사결정에 도움이 될 많은 데이터가 있다. 현재 기업의 성공 여부는 데이터를 얼마나 잘 활용하고, 분석을 적용하며, 새로운 기술을 구현할 수 있는지에 달려 있다. IBM의 조사에 따르면, 미국의 데이터 분석 분야에 38만명 이상의 구인이 있는 것으로 추정했다. 수요가 워낙 강하기 때문에 사실상 모든 업종에서 일자리가 있다고 봐도 무방하다. 주요 구인 사이트를 검색하면 동물원, 보건소, 은행 등 모든 유형의 기업이 제능 있는 데이터 전문가를 찾고 있다. 데이터 분석 유관 JD 파헤치기 (Decoding the Job Descr..
Data Science & Machine Learning 관련 Coursera 추천 강의 리스트 데이터 과학과 관련된 Coursera 강의 및 Machine Learning 관련 추천 강의 리스트 Machine Learning by Stanford University - Schedule : 11 Weeks- Instructors : Andrew Ng- Link : https://www.coursera.org/learn/machine-learning/코세라 창업자이자 Machine Learning 의 4대 천황이라 알려진 앤드류 응(Andrew Ng) 교수가 직접 강의하는 코스로 Machine Learning 기본 개념을 쉽게 이해할 수 있다. The Data Scientist’s Toolboxby Johns Hopkins University - Schedule : 2016 March 14 ~ Apr..
[데이터 과학자] 빅데이터 시대를 주도하는 사람들 Data Scientist [ 본문 중에서 ] ■ 빅 데이터의 특징 4V - 6~7p. 1) 데이터의 양 (Volume)"보통"의 데이터에 비해 빅데이터는 그 양이 대단히 많다. 몇 테라바이트(TB)에서 몇 제타바이트(ZB)에 이른다. 제타바이트는 10억 TB 또는 1조 GB이다. 정말 많은 데이터가 아닌가! 2010년도에 전 세계적으로 흩어져 있는 데이터가 약 1ZB, 즉 1억 2천 5백만 개의 8GB 메모리 저장 장치에 해당한다. 게다가 몇 년 사이에 이 데이터 양은 계속 증가하고 있으며 멈출 것이란 어떤 징후도 보이지 않는다. 바로 이렇게 대단히 많은 양의 데이터가 빅데이터의 특징이며 슈퍼 컴퓨터라 할지라도 한 대의 컴퓨터가 다룰 수 없는 양이다. 그래서 대다수의 데이터 과학 프로젝트에서 병렬 처리 컴퓨팅 기법이 필요하다. ..