디지털23 데이터 사이언티스트의 정의, 현실, 연봉(Feat.쉬운 설명) 데이터 사이언티스트 데이터 사이언티스트는 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스 문제를 해결하는 전문가입니다. 이 글에서는 데이터 사이언티스트의 개념, 현실, 그리고 연봉에 대해 알아보겠습니다. 1. 데이터 사이언티스트란? 데이터 사이언티스트는 데이터를 수집, 분석, 그리고 모델링하여 비즈니스 문제를 해결합니다. 이를 위해서는 데이터를 이해하고 분석할 수 있는 기술과 도구, 그리고 비즈니스 이해력이 필요합니다. 데이터 사이언티스트는 데이터 마이닝, 머신 러닝, 그리고 인공지능 분야에서 경험이 있어야 하며, 데이터베이스와 프로그래밍 언어를 다룰 수 있어야 합니다. 이들은 데이터를 정제하고 모델링하여 데이터를 시각화하고 분석 결과를 비즈니스 의사 결정에 활용합니다. 2. 데이터 사이언티스트의 현실 데이터 사이언.. 2023. 5. 13. 빅데이터의 뜻, 분석방법, 활용사례, 자격증(Feat.쉬운 설명) 1. 빅데이터의 정의와 특징 빅데이터는 매우 큰 규모의 데이터를 의미합니다. 이러한 데이터는 기존의 데이터베이스 관리 시스템에서 처리하기 어려운 정도로 매우 크고 복잡합니다. 빅데이터는 일반적으로 다양한 데이터 소스에서 생성되며, 고속으로 생성되고, 다양한 형태와 포맷으로 저장됩니다. 이러한 데이터의 특징은 3V(볼륨, 속도, 다양성)로 요약할 수 있습니다. 빅데이터의 볼륨(Volume)은 매우 큰 데이터 양을 의미합니다. 예를 들어, 우리가 인터넷 검색 엔진에서 검색한 내용, 소셜 미디어에서 발생한 데이터, 센서, 디바이스, 로그 파일 등의 데이터가 빅데이터에 해당합니다. 빅데이터의 속도(Velocity)는 데이터가 생성되고 처리되는 속도를 의미합니다. 예를 들어, 실시간 센서 데이터 처리, 뉴스 기사.. 2023. 5. 13. AI 인공지능 : 개념, 기술, 활용사례, 현직자의 고찰 (Feat. 쉬운 설명) 최근 모든 사업에서 챗GPT가 화두입니다. 인공지능이 나만의 비서로서 모든 걸 부탁할 수 있는 날이 성큼 다가왔는데요. AI 인공지능이란 도대체 어떻게 만들어지는지 궁금하실 법도 합니다. 그런 분들을 위해 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 간단하게 정리해 보았습니다. 그럼 바로 이해하기 쉽게, AI 인공지능의 개념과 기술, 활용사례에 대해 알아보겠습니다. AI 인공지능 간단 정리 1. 인공지능 개념 및 정의 2. 인공지능 기술 종류 3. 인공지능 활용 사례 4. 현직자의 고찰 1. 인공지능 개념 인공지능은 말 그대로 인간이 가진 지능적인 능력을 모방하거나 초월하는 기술입니다. 컴퓨터 시스템이 인간의 학습 능력, 추론 능력, 문제해결 능력 등을 가지도록 만드는 것이 목적입니다... 2023. 5. 13. 관계형 데이터베이스 개념, 모델, 장단점(Feat.쉬운 설명) 관계형 데이터베이스는 데이터를 테이블 형태로 관리하는 데이터베이스 모델로, 현재 가장 많이 사용되는 데이터베이스 모델 중 하나입니다. 1. 개념 관계형 데이터베이스는 데이터를 테이블 형태로 관리하는 데이터베이스 모델입니다. 테이블은 행과 열로 이루어져 있으며, 행은 하나의 레코드(데이터의 단위)를 나타내고 열은 레코드의 속성(데이터의 종류)을 나타냅니다. 이러한 테이블은 관계(relationship)로 이루어져 있으며, 관계는 테이블 간에 서로 연결된 구조를 가지고 있습니다. 2. 모델 종류 관계형 데이터베이스는 다양한 모델이 존재합니다. 대표적으로는 MySQL, Oracle, PostgreSQL, SQL Server 등이 있으며, 이들은 각각의 장단점과 특징을 가지고 있습니다. 또한, NoSQL 데이터.. 2023. 5. 13. 이전 1 2 3 4 5 6 다음