데이터 썸네일형 리스트형 [머신러닝] 의료분야 기계학습 시 꼭 알아야 할 데이터 3법!! (ft. 의료 데이터 분석가) 의료분야 기계학습 시 꼭 알아야 할 데이터 3법!! (ft. 의료 데이터 분석가) 안녕하세요 코딩 캠프의 로스윗입니다. 오늘은 머신러닝 모델을 훈련할 때 가장 중요한 train data에 대한 데이터 3법에 대해서 간략히 알아보겠습니다. -데이터 3법이란? 먼저 백과사전에 등록된 데이터 3법이란 데이터 이용을 활성화하는 「개인정보 보호법」, 「정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률(약칭 : 정보통신망법)」, 「신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률(약칭 : 신용정보법)」 등 3가지 법률을 통칭한다. 라고 나와있다. 부가 설명으로는 4차 산업혁명 시대를 맞아 핵심 자원인 데이터의 이용 활성화를 통한 신산업 육성이 국가적 과제로 대두되고 있다. 특히, 신산업 육성을 위해서는 인공지능(AI), 인터넷기.. 더보기 유망 직종 데이터 사이언티스트.. 어디까지 왔나!? (ft. 데이터 사이언티스트 전망) 유망 직종 데이터 사이언티스트.. 어디까지 왔나!? (ft. 데이터 사이언티스트 전망) 안녕하세요. 로스윗의 코딩캠프입니다. 데이터 사이언티스트 라는 직업은 언제 어떻게 생겨났으며 앞으로의 전망은 어떤지 데이터 사이언티스트의 역사를 통해 알아봅시다. - 1기 : 데이터를 존재하게 하기에 집중하던 시기 시기는 대략 2010년~2013년. 빅데이터라는 말이 처음 등장하던 시기다. 데이터를 제대로 모으고, 저장하는 것만으로도 큰 일이었던 시대. 하둡을 세팅하는 것만으로도 아주 큰 과제였다. 그렇기에 백엔드 엔지니어 출신이 상당수였다. 특히 검색엔진 엔지니어출신이 많았다. 이때가 데이터 사이언티스트라는 말이 확립된 시기다. - 2기 : 데이터 프로세싱 성숙기 대략 2013년~2014년. MapReduce 프로그.. 더보기 데이터 사이언스 경영에 의존하는 요즘 기업 경영 데이터 사이언스 경영에 의존하는 요즘 기업 경영 안녕하세요. 로스윗의 코딩캠프입니다. 오늘은 왜 요즘 기업경영은 데이터에 의존하는지에 대한 개인적인 생각을 조금 끄적여보려고 합니다 ^^ 데이터 사이언스에 관심있으신 분들께 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다 :) -원래 '직원'이란 '미약한 존재' 원래 직원일한 미약한 존재입니다. 이게 무슨 말이냐면 아무도 나의 말을 중요하게 생각하지 않는 다는 것입니다. 특히 이제 막 커리어를 시작하는 시점에서는 말단 오브 말단. 그야 말로 회사의 부품이 되는 것입니다. 그러나 데이터를 다루는 사람이라면 다릅니다. -회사 대표의 걱정 여러분, 회사 대표의 걱정은 무엇일까요? "우리 회사는 지금 괜찮은건가..?" "잘 되어 가고 있는건가..?" "신사업은 지금 상태에서.. 더보기 이전 1 다음
