카운셀러의 블로그

빅데이터를 알기위한 기본 지침서. 여러가지 방법과 예시를 통해 왜 빅데이터가 필요한지 설명하고 있다. 윗사람에게 어떻게 설명하고 이해시켜야 하는지 알려주고 있어 쉽게 와닿은 책. 인문학도면 쉽게 이해할 수 있는 책인듯.

나온지 몇년 되었지만, 데이터의 중요함을 다시 알게 되었다 데이터가 결국 돈이고 데이터가 무기이다 나도 데이터 관련 일을 하지만 무의미한 데이터를 엮어 서비스를 만드는게 쉬운일은 아니다 하지만 깊이 들여다 보면 뭔가 하나씩 올라오고 그림이 그려질 때, 그 흥분은 이루 말할수 없다 테슬라가 화성에 가기위해 스페이스X를 만들고 전기를 얻기위해 솔라시티를 만들고 통신을 하기위해 스타링크를 만들고 이동을 위해 전기차를 만든것 처럼 모든건 하나의 목표를 위한 데이터의 연결이 결국 위대한 기업과 비지니스까지 발전되었다 서비스를 위한 데이터를 모델링 하고 모델링한 데이터로 서비스를 만들면서 부족한것은 계속 업그레이드한다면 지금 나의 일이 발전하지 않을까 생각든다

빅데이터 & AI 공부. 어디서 어떻게 시작할지 사실 나도 잘 모른다. 거창하게 코딩을 할건 아직 아니라서 전체적인 개념을 잡기 위해 우선 정리하고자 한다. 인터넷에 올라와 있고 내가 직접 해본 것 위주로 정리함 공부를 하면서 느낀건, 코딩을 당장 할 필요는 없다는것. 코딩은 개념 익힌 후에 진행해도 될것 같고, 어떤 코딩을 할지도 추후 결정해도 될거 같다. udacity의 intro to a data science나 intro to a data analysis의 코스에도 코딩은 나오지만, 빅데이터를 위한 코딩은 어떤 방식인지와 왜 이런 코딩을 하는지에 대한 개념을 머리에 담아두는 것이 먼저라 생각한다 예를들어 빅데이터에 프로그래밍 언어로 파이썬은 왜 쓰는가? 빅데이터 분류 및 분석을 위해서는 잘게쪼갠 ..

그런데 고민이 생겼다. 무엇을 위해 AI 공부를 시작할까? 그리고 AI를 사용하고 활용하기 위해서 해야할 것과, 어떻게 공부를 해야 할까? AI 공부를 검색하면 수없이 나오는 많은 자료와 방대한 수학적 지식과 프로그래밍 능력이 필요하다. 여기서 나는 내 처지에 맞는 하나의 기술에 대해 선택과 집중을 하기로 결심하기로 했다 "데이터 기반 기획자" - 웬지 수학적인 수식계산보단 엑셀이나 간단한 코딩으로 아웃풋을 낼 수 있을것 같고 - 비지니스를 기획하는 일이 적합해 보이고 - 다양한 부분에서 응용할 수 있어 보임 아래처럼 AI 의 긍정적인 부분도 있을터니 www.hankyung.com/it/article/202011270803i 美 MIT "AI와 로봇, 일자리 감소 아닌 증가 이끌 것" [노경목의 미래노트..

손정의 회장이 청와대 강연에서 강조한 것. AI, AI, AI 그리고 강조한 세가지 AI 교육, AI 투자, AI 합작 www.youtube.com/watch?v=nh1T8KeCBxY&ab_channel=%EB%8C%80%ED%95%9C%EB%AF%BC%EA%B5%AD%EC%B2%AD%EC%99%80%EB%8C%80 AI, Big Data, Data Scientist, etc. 이 모든것에 관심이 있었지만, 실제로 공부를 하게 된건 연말에 연휴를 지내면서이다. 2020년을 마무리하는 약 10일간의 긴 연휴기간동안, 무엇을 공부하고 얻을 것인가에 대해 고민을 하던 중, 인터넷에서 우연한 글을 보았다. www.bloter.net/archives/250547 [개발인] 최다운, “골프선수에서 프로그래머로” 최..