빅데이터2 👩🏻💻 3분만에 데이터 직무 총정리 (데이터 분석가, 사이언티스트, 엔지니어) 안녕하세요! 개발하는 감자, 박그냥입니다 👩🏻💻 오늘은 헷갈리는 데이터 직무에 대해서 총정리해보는 시간을 가지려고 합니다. 저도 데이터 관련 직무를 결정했지만, 세부적인 직무는 무엇을 할지 고민이 많이 되었는데요. 무슨 일을 하는지 알아도 어떤 일이 저와 잘 맞을지는 저도 참 헷갈렸답니다...ㅎ 제가 최종적으로 커리어를 쌓기로 결정한 직무와 그렇게 생각한 이유까지 함께 말씀드려볼게요. 1. 빅데이터 시대에 도래하다 빅데이터 시대라고 해서 데이터의 중요성이 굉장히 높아진 건 아실 거예요. 왜 빅데이터 시대일까요? 그건 바로 인공지능의 원료가 바로 데이터이기 때문입니다. 데이터가 많을수록 인공지능이 더 똑똑해져요.데이터는 빅데이터 시대에 핵심 자원으로 떠오르며, 그에 따라 데이터 관련 직무들도 다양하게 발.. 2023. 12. 13. [ 데이터 분석 마스터 ] #1. 머신러닝 톺아보기 (feat. 추천 알고리즘) IT 쉽게 알려주는 공대생, 저스트잇입니다. 이번 시리즈는 데이터 분석 마스터입니다! 요즘 굉장히 유행하는 머신러닝의 모든 것, 제가 쉽게 설명해드릴게요! 01. 머신러닝이란? 우리는 머신러닝의 시대에 살고 있다고 해도 과언이 아닐 정도로, 주변에서 머신러닝을 활용한 많은 기술을 볼 수 있어요. 유튜브를 볼 때, "알고리즘 타고 들어왔어요!" 라는 댓글 보신 적 있을 거예요. 바로 이 알고리즘은 사람들이 영상을 보다가 어떤 로직에 이끌려 영상을 보게 되는 겁니다. 유튜브는 2016년에 딥러닝 기반 추천 알고리즘을 적용한 후 가장 대중적인 스마트폰 앱 1위가 되었어요. 알고리즘 (algorithms) 어떤 문제를 해결하기 위한 일련의 절차나 방법 머신러닝(machine learing) 기게가 패턴을 학습하.. 2023. 10. 24. 이전 1 다음
