안녕하세요, 여러분! 오늘도 테크씬입니다! 최근에 Data Science 분야와 Data Scientist 직업에 대해서 굉장히 높은 관심을 보여주신 많은 분들이 계셨습니다. 그런 분들의 열정과 관심에 깊은 감사의 마음을 표현하고 싶네요.^^. 또한, Data Scientist가 되는 길을 모색하고 있는 수많은 분들이 제 개인 블로그를 찾아와 주셨습니다. 그리고 그 많은 분들 중에서도 특히 "Data Scientist가 되기 위해서는 어떠한 주제나 기술들을 깊게 공부해야 하는지?"라는 질문을 주셨어요. 그래서 저는 여러분들의 이러한 궁금증을 해결해 드리기 위해서, 약 16주(대략 4개월 정도) 동안 진행할 수 있는 Data Science 분야의 이론적인 지식을 체계적으로 다루는 학습 커리큘럼을 세심하게 ..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 데이터 분석가, 빅데이터 분석가, 데이터 사이언티스트는 모두 데이터를 활용해 가치를 창출하지만, 그들이 처리하는 데이터의 복잡성, 사용하는 도구 및 기술, 그리고 풀어야 하는 문제의 복잡성에 따라 역할이 크게 다름 데이터 분석가는 기본적인 통계 및 데이터 처리 능력이 필요하고, 빅데이터 분석가는 빅데이터 플랫폼과 프로그래밍 능력을 필요로 함. 데이터 사이언티스트는 고급 프로그래밍, 머신러닝 및 AI, 수학 및 통계에 대한 깊은 이해가 필요함 이들은 모두 다양한 도구와 기술을 활용하여 기업이 데이터 주도적인 의사결정을 내리는 데 도움을 주는 핵심 역할을 함. 이를 이해하는 것이 현대 사회에서 필수적임 안녕하세요, 오늘도 테크씬입니다! 오늘은 '데이터'와 관련된 직업..
안녕하세요, 테크씬입니다! 스모크 테스트, 단위 테스트, 통합 테스트는 모두 소프트웨어 테스팅의 중요한 부분이지만, 각각의 목적과 범위는 다릅니다. 이번에 핵심을 구분하고 가시죠. 스모크 테스트(Smoke Testing): 스모크 테스트는 소프트웨어의 기본적인 기능이 제대로 작동하는지 빠르게 확인하는 테스트입니다. 이는 "빌드가 성공적인가?"를 확인하는 초기 검사 단계로, 큰 문제가 없는지 확인하는 데 초점을 맞춥니다. 스모크 테스트는 일반적으로 소프트웨어의 모든 부분을 깊게 테스트하지 않습니다. 스모크 테스트의 유래: "스모크 테스트"라는 용어는 하드웨어 테스팅에서 유래되었습니다. 원래는 새로운 하드웨어를 처음 가동할 때 발생하는 연기(Smoke)를 찾는 테스트를 의미했습니다. 즉, 기본적인 전원을 켜..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 팔란티어는 데이터 통합/분석을 전문으로 하는 기술 회사입니다. 팔란티어의 핵심 역량에는 데이터 통합 및 분석, 협업 워크스페이스, 개인정보 보호 및 보안이 포함됩니다. 팔란티어 솔루션은 정형/비정형 데이터 모두에서 작동하도록 설계되어 다용도로 유연하게 사용할 수 있습니다. 주요 솔루션으로는 팔란티어 사이버, 고담, 파운드리, 아폴로 등이 있습니다. 팔란티어의 주요 경쟁업체는 IBM, SAP, Oracle입니다. 팔란티어는 이들과 경쟁하며 고객에게 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 차별화합니다. 팔란티어는 미국 국방부, FBI, CIA와 같은 유명 고객과 협력해 왔습니다. 향후 팔란티어가 개발할 수 있는 기능으로는 향상된 머신 러닝 및 AI 기능, 향상된 자연어 처리 기..
데이터는 현대 조직과 기업의 쌀이고 황금입니다. 전 세계 기업들은 그 어느 때보다 많은 데이터를 수집하고 있으며, 이를 저장, 처리 및 분석하여 통찰력을 얻고 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 것이 필수적이죠. 따라서, 데이터 베이스, 데이터 웨어하우스, 비즈니스 웨어하우스, 데이터 레이크 등의 기술 신조어가 범람하고 있습니다. 이 포스팅에서는 Database(DB, 데이터베이스), Data Warehouse(DW, 데이터 웨어하우스), BW(비즈니스 웨어하우스) 및 Data Lake(데이터 레이크)를 소개합니다. 해당 기술은 모든 데이터 매니지먼트 전략의 중요한 구성 요소이지만 고유한 기능, 이점 및 한계 또한 가지고 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 DB, DW, SAP의 BW 및 Data Lake ..
Big Data 처리는 많은 글로벌 기업 운영에서 핵심점인 요소로 대두했습니다. 그러나 전통적인 기술을 활용해서 대규모 데이터를 운영하는 경우도 사실 비일비재한 현실입니다.. 오늘은 Apache Spark를 소개하고자 합니다. Spark는 대량의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 강력한 다용도 솔루션입니다. 이번 포스팅에서는 글로벌 기업이 아파치 스파크에 눈을 돌리는 이유와 빅데이터 처리 분야에서 Spark가 어떻게 판도를 바꾸고 있는지 알아보겠습니다. 테크씬 5줄 요약 ! Apache Spark는 Big Data 처리를 위한 오픈 소스 분산 컴퓨팅 시스템 Spark는 In-memory Computing과 여러 프로그래밍 언어를 지원하는 빠르고 효율적인 처리 기능을 제공 금융, 헬스케어, 소매, 통신 ..
1. 디지털화의 가속화 (DX), 새로운 직업들 지난 10년간, 특히 지난 5년간 세상은 급격히 변화하면서 삶과 일의 중심부가 디지털화되고 축이 변화하는 DX(Digital Transformation, 디지털 전환)를 경험하고 있습니다. 이제 DX와 관련이 없는 것이 없을 정도로 이곳저곳에서 이러한 현상이 일어나고 있죠. DX은 디지털 기술을 사용하여 조직이 운영되고 고객에게 가치를 제공하는 방식을 근본적으로 바꾸는 과정입니다. 효율성을 개선하고 성장을 촉진하기 위해 Business Model, 프로세스, 데이터, 분석 및 자동화 사용의 변화가 수반됩니다. 여기에는 기존 매뉴얼 프로세스의 자동화, 의사 결정을 주도하기 위한 데이터 분석 도입, 새로운 디지털 제품 및 서비스 개발 등이 포함되죠. 궁극적으로..