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https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1985/ [쉽게 배우는 AI] 1. 머신러닝이란? | 요즘IT 지금까지 인류는 좋은 결정을 내리기 위해 많은 노력을 했습니다. 숫자를 발명해 크기에 대해 정밀하게 인식할 수 있게 되었고, 더 나아가 복잡한 세상을 숫자로 표현하기 위한 여러 방법을 찾 yozm.wishket.com - 결정은 비교와 선택으로 이루어져 있다. - 인류는 좋은 결정을 하기 위해 수를 만들어서 대소관계를 표준화시켰다. - 숫자 덕분에 크기에 대해서 엄밀하게 인식하고 정밀하게 소통할 수 있게 됐다. - 수는 비교를 위한 가장 중요한 도구다. - 인류는 복잡한 세상을 숫자로 표현하기 위한 여러 가지 방법을 찾고 모아 '통계'라고 이름을 붙였다. - 인간의 욕..

https://brunch.co.kr/@jennyjang93/22 빅 데이터와 데이터 사이언스의 차이점 및 관계성 여러분들은 빅 데이터와 데이터 사이언스가 과연 같은 의미인지, 아니면 서로 다른 의미인지 헷갈리시지 않으셨나요? 저는 사실 이 둘의 차이점을 구별하기가 참 어려웠습니다 .. 빅데이터와 데 brunch.co.kr 빅 데이터와 데이터 사이언스의 차이점 - 빅 데이터와 데이터 사이언스는 데이터를 다루는 방식이 다르다. 빅 데이터는 방대한 양의 데이터를 취급하고 관리하는 것을 다룬다. 빅 데이터 : MapReduce와 Hadoop의 등장으로 많은 양의 데이터를 쉽게 처리할 수 있다. 데이터 사이언스 : 데이터를 과학적으로 분석하는 학문이다. 본질적으로 더 정량적이며 다양한 통계적 접근 방식을 사용해..

https://www.madtimes.org/news/articleView.html?idxno=18524 데이터 분석에서 치열하게 생각하는 방법 - 매드타임스(MADTimes) 조금 모호한 이야기가 되겠지만, 데이터를 분석할 때 치열하게 생각하는 방법에 관해 이야기해 보려 한다.“데이터 분석가에게 필요한 역량”에 대한 질문을 받을 때마다 가장 강조하고 싶은 www.madtimes.org - '데이터 분석가에게 필요한 역량'에 대한 질문을 받을 때마다 가장 강조하고 싶은 게 '치열하게 생각할 줄 알아야 한다'는 것이다. - 치열하다는 것을 자칫 시간과의 싸움이라고만 생각하기 쉽지만 오히려 다양한 관점에서 생각할 수 있는지가 관건이다. - 데이터 분석에서 '생각'은 명상을 통해 얻게 되는 깨달음이 아니다. ..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2394/ 성장하고 싶은 당신이 꼭 해야 하는 인지적 활동 | 요즘IT 본인이 어떤 문제가 있는지 인지조차 없다면, 그 어떤 말을 들어도 스스로 변화를 만들 수 없다. 변화는 인지를 통한 깨달음에서 시작하기 때문이다. 안타깝게도 스스로 인지하는 일은 쉽지 않 yozm.wishket.com - 본인이 어떤 문제가 있는지 인식조차 없다면, 그 어떤 말을 들어도 스스로 변화를 만들 수 없다. 변화는 인지를 통한 깨달음에서 시작하기 때문이다. - 의도적인 인지 활동은 성장의 필수 요소다. - 그런데 인지적 활동이 성장과 효과적으로 이어지려면 '성장 마인드셋'과 '지속적인 학습'이라는 기반이 필요하다. 성장 마인드셋과 지속적인 학습 - 드웩..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2406/ 데이터시각화101: ④언제 어떤 차트를 사용해야 할까 | 요즘IT 데이터 시각화는 복잡한 데이터를 시각적으로 쉽고 명확하게 표현하는 과정입니다. 그러나 실제로 시각화 작업을 시작할 때, 어떤 정보를 전달해야 하며 어떻게 효과적으로 시각화해야 할지 막 yozm.wishket.com - 데이터 시각화는 복잡한 데이터를 시각적으로 쉽고 명확하게 표현하는 과정이다. - 데이터 시각화의 주요 목적들을 여섯 가지로 나누고, 각 목적에 맞는 다양한 시각화 유형들을 정리했다. - 비교는 데이터 포인트들 간의 차이점이나 유사점을 보여주고 싶을 때 사용한다. - 추세는 데이터의 시간에 따른 변화를 보여줄 때 사용한다. - 구성은 전체에서 ..

https://brunch.co.kr/@data-station/8 1-2. 데이터 분석의 트랜드 변화 통계분석에서 빅데이터에 이르기까지 | 2) 통계분석에서 빅데이터에 이르기까지 데이터를 이해하는데 있어 가장 쉽게 접근할 수 있는 방법 중 하나는, 데이터 분석과정이 어떻게 변화했는지 brunch.co.kr - 데이터를 이해하는데 있어 가장 쉽게 접근할 수 있는 방법 중 하나는, 데이터 분석 과정이 어떻게 변화했는지 보는 것이다. - 데이터는 여러 객관적 수치화된 값을 의미한다. - 데이터를 분석한다는 것인, 여러 개의 관찰에 의해 얻어진 객관적 사실 값들을 분석한다는 의미이다. - 초기에는 '통계'라는 학문을 동원해 데이터를 분석했다. - 통계는 모든 현상에 대한 값이 있는 모집단으로부터, 측정 및 저장..

https://brunch.co.kr/@jcmarkpark/205 생각보다 무서운 통계라는 녀석 [스포츠 하나 비즈니스 하나] 매거진 프롤로그 | 통계 분야가 주목받고 있다. 사실 통계는 오랜 기간 비인기 분야였다. 우리나라에선 특히 단어에서 느껴지는 어감 때문인지 몰라도 세련하거나 brunch.co.kr - 통계의 사전적 정의는 어떤 현상을 종합적으로 한눈에 알아보기 쉽게 일정한 체계에 따라 숫자로 나타내는 것이다. - 데이터 분석과 비슷해 보이지만 현상을 분석하고, 알아보기 쉽게 정리하고, 숫자로 나타내야 하는 종합적인 분야다. - 통계가 가장 발전된 형태로 활용되는 분야는 스포츠다. 언뜻 관계없이 보이는 스포츠와 비즈니스는 통계라는 공통분모가 있다. 스포츠와 기업에서 통계가 어떻게 적용되는지 살펴보..

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1927/ A/B테스트 결과, 큰 숫자가 무조건 의미 있는 건 아니다 | 요즘IT ‘숫자의 차이’는 절대적인 것처럼 보이는데, 이를 왜 ‘여러 면으로’ 고민해야 할까? 수학은 불확실성 위에 쌓아 올려진 학문이고, 통계는 항상 확률과 같이 등장하며, 숫자는 한 번도 절대 yozm.wishket.com - 숫자의 큰 역할 중 하나는 정량적인 비교다. - 요즘 많이 사용되는 '데이터 기반 의사 결정'이라는 말은 수치화된 데이터를 기반으로 판단해 다음 행보를 결정하는 것이고, 결국 전후, 혹은 다양한 상황에서 얻은 데이터를 정량적으로 비교함으로써 이루어진다. - 하지만 이렇게 직접적이고 단순한 숫자 비교에는 여러 딜레마가 있다. 세상은 가..

https://brunch.co.kr/@jinny/13 데이터 분석가, 그게 뭐길래 그래서 데이터 분석가 직군은 뭐하는디요 | 데이터분석가라는 직무가 한국 내에서 생겨난지 불과 몇년 지나지 않았다. 그래서 그런지는 모르겠지만 내 직무를 듣고 10명 중 5명 정도는 '데이터 brunch.co.kr - 데이터 분석가라는 직무가 한국 내에서 생겨난 지 불과 몇 년 지나지 않았다. 나는 데이터 분석가로서 지금 회사에서 무엇을 하고 있을까? - 회사 내에서 데이터 분석가는 각 도메인 조직에 속하는 게 아닌, 데이터팀이라는 조직에 속해있다. - 데이터를 통한 의사결정이 빠르고, 정확하게 이루어질 수 있도록 데이터 분석가들은 프로덕트 팀 혹은 사업팀에서 실험을 진행할 때 이에 대한 리뷰를 진행하면서 가설을 검증하기 ..

https://datarian.io/blog/good-sql-code SQL 가독성을 높이는 다섯 가지 사소한 습관 지독하게 읽기 힘든 SQL문을 해석해 본 적 있으신가요? datarian.io - SQL은 띄어쓰기, 들여 쓰기에 거의 규칙이 없다시피 한 언어이다. - 파이썬 같이 들여 쓰기, 띄어쓰기를 문법적으로 강제하는 언어를 써보면 SQL의 자유로움에 해방감을 느낄지도 모르지만 다른 사람이 작성한 SQL 문을 해독하면서 힘들 수 있다. - SQL 문법에서는 강제하지 않지만, 가독성 있는 SQL 코드를 쓸 수 있는 다섯 가지 습관을 알려준다. 1. 예약어는 대문자로 - SELECT, FROM, GROUP BY와 같은 SQL 예약어들을 대문자로 쓰는 습관이다. - SQL 언어를 지원하는 에디터를 사용하..