데이터 사이언스 썸네일형 리스트형 머신러닝 엔지니어가 되고 싶은 분들에게.. 머신러닝 엔지니어가 되고 싶은 분들에게.. 안녕하세요. 로스윗의 코딩캠프입니다. 오늘은 머신러닝 엔지니어가 되고 싶은 여러분들이 입사 하게 되면 일하는 현실적인 부분과 주니어로 시작해서 어떻게 시니어가 되는지의 과정을 이야기해드리려 합니다. 사실 실력과 연차가 상관관계가 많이 없어서 좀 무의미하지만 대강 1~3년차를 주니어, 4~6년차를 시니어라고 가정하도록 하겠습니다. - 주니어 머신러닝 엔지니어 주니어 ML엔지니어의 경우는 만약 갓 회사에 입사했다면 보통은 이미 팀이 있는 경우가 아니라 본인이 1호인 경우거나 회사의 대표가 무엇이 필요한지 모르고 뽑은 경우가 많습니다. (이게 현실 ㅠㅠ) '데이터를 주면 머신러닝 해야지~' 라고 생각하고 입사했지만 현실은 데이터를 수집하고 빌딩하는 작업부터 수행 할 .. 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 데이터 사이언티스트, 애널리스트, 엔지니어의 차이 (ft. 직군별 필요 역량) 데이터 사이언티스트, 애널리스트, 엔지니어의 차이 (ft. 직군별 필요 역량) 안녕하세요. 로스윗의 코딩캠프입니다. 오늘은 많은 사람들이 궁금해하시고 또 많이 헷갈려하시는 내용을 바탕으로 데이터 사이언티스트, 애널리스트, 엔지니어의 차이 (ft. 직군별 필요 역량)에 대해서 알아보겠습니다. 거두절미하고 바로 시작하겠습니다. - 데이터 관련 직군 오늘은 데이터 관련 직군별로 꼭 필요한 역량에 대해 설명드리도록 하겠습니다. 먼저는 데이터 관련 직군으로는 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 데이터 애널리스트 이렇게 크게 3가지가 있습니다. 항상 이렇게 3가지로 나누는 것은 아니고 보통은 규모가 있는 기업에서 이렇게 3가지 직군으로 나눈다고 보시면 되겠습니다. 그럼 하나하나 차근차근 알아보겠습니다. - 데이.. 더보기 데이터 사이언티스트가 되기 위해 꼭 필요한 Skill Set (이정도는 되야..) 데이터 사이언티스트가 되기 위해 꼭 필요한 Skill Set (이정도는 되야..) 안녕하세요. 로스윗의 코딩캠프입니다. 오늘은 많은 사람들이 궁금해하시고 또 많이 헷갈려하시는 내용을 바탕으로 데이터 사이언티스트가 되기 위해 꼭 필요한 Skill Set (이정도는 되야..)에 대해서 알아보겠습니다. 거두절미하고 바로 시작하겠습니다. - Skill Set for Date Scientist 데이터 사이언티스트가 되기위한 Skill Set은 큰 카테고리로 4가지가 있습니다. 아래 사진에 보이는 것처럼 가장 먼저는 Math와 Statistics 즉, 1)수학과 통계학입니다. 그리고 그 다음에 필요한 스킬셋이 2)프로그래밍과 데이터베이스이고, 그 다음이 3)Domain Knowledge와 soft skills가 필.. 더보기 빅데이터 vs 데이터 사이언스 vs 데이터 분석 차이점 빅데이터 vs 데이터 사이언스 vs 데이터 분석 차이점 안녕하세요. 로스윗의 코딩캠프입니다 :) 오늘 여러분들 하고 알아 볼 내용은 바로 바로 빅데이터[Big Data]입니다. 빅데이터를 설명하기에 앞서 먼저 3가지 용어를 정리해 둘 필요가 있습니다. 바로 데이터 사이언스(Data Science), 데이터 분석(Data Analytics), 빅데이터(Big Data)입니다. 이 용어들부터 먼저 정리하고 차이점을 구분하고 시작하겠습니다. -Data Science 데이터 과학 데이터 과학 Data science는 가장 넓은 범위의 용어라고 생각하시면 되겠습니다. 모든 데이터에 관련된 분야를 총 망라합니다. 많은 데이터로부터 인사이트를 추출하는데 필요한 과학적 방법론이나 프로세스, 알고리즘 등등 데이터를 가지.. 더보기 이전 1 다음
