Scientific Computing & Data Science

원문 : http://www.itworld.co.kr/news/86750SAS가 IT, 현업, 분석 관리자 및 임원 578명을 대상으로 조사한 결과, IT가 종종 분석의 이네이블러가 아닌, 장애요소로 보는 경향이 있는 것으로 파악됐다.기업의 38%는 자사 분석 인력 대부분이 외부의 중앙집중식 분석 그룹에 상주해 있다고 답했으며 21%는 해당 그룹이 주로 분석 전략을 결정했다고 말했다.응답자의 대부분인 95%는 분석의 혜택을 보고 있지만 실제로 그 가치를 측정할 수 있다고 말한 임원들은 31%에 불과했다."개별 부서가 데이터를 수집하고 일부 유사한 분석 전략을 함께 수행하는 부서별 애널리스트들을 사용하고 있다"라고 SAS의 글로벌 마케팅 컨설턴트 토니 해밀턴은 지적했다. "그러나 이러한 접근방법은 단일 고..

우선 정량적 데이터와 정성적 데이터에 대한 정의를 내려보자: 정량적 데이터: 숫자로 표현되는 수치 데이터.정성적 데이터: 자연언어에 의한 서술로 표현되는 범주형 데이터.다음 그림을 통해 이들에 대한 차이점을 보다 명확하게 이해해 보자: [그림 1.] 정량적 데이터와 정성적 데이터의 특성에 대한 차이점. 정량적 분석은 수치에 대한 분석을 포함한다. 분석 유형은 측정 수준에 따라 다르며, 측정에 대한 유형은 다음과 같이 크게 네 가지로 구분할 수 있다:명사형: 데이터의 논리적 순서를 정의할 수 없으며 데이터 분류에 사용된다.순서형: 데이터는 논리적 순서를 가지며 값들 간의 차이가 일정하지 않다.간격형: 데이터는 연속적이며 논리적 순서에 의존한다. 값들 간의 차이가 일정하며 차이가 0인 경우는 배제한다.비율형..

데이터를 분석하는 목적은 여러가지가 있겠지만 공통적으로는 과거로부터 현재까지 수집된 데이터를 기반으로 어떠한 현상이나 트렌드를 찾아내는 것이다. 즉, 데이터 분석은 어떠한 현상이나 트렌드가 어떠한 데이터와 상관성이 있는지를 발견하고, 이에 대한 인과관계를 규명하는 시작점이 될 것이다. 더 나아가서는 이러한 데이터를 바탕으로 미래에 어떠한 현상이 나타날지를 예측하는 데에도 목적이 있을 것이다. 우리는 최근 정보 사회에서 지식 사회로 패러다임의 변화를 겪고 있다. 적어도 현재까지는 "지식(knowledge)"이라 함은 과거의 현상을 얼마나 잘 이해하고 있는가로 정의되었다면 이제부터의 "지식"은 미래를 얼마나 잘 예측할 수 있는가로 깊이가 판가름 날 것이다. 데이터 분석에 있어 항상 겪는 일이지만 판단 기준(..

우리가 살고 있는 세계는 사방이 모두 데이터이다. 그것이 정형이든 비정형이든, 연속된 것이든 이산이든 날씨 데이터, 주식 거래 데이터, 소셜 미디어 사이트의 좋아요 수, 포토 앨범, 음악 재생 리스트 등 모든 것이 데이터이다. 사실 데이터라는 것은 모든 인간 활동의 기본 부산물이라 할 수 있다. 세계적 권위의 사전인 Oxford 사전은 데이터에 대해 다음과 같이 정의하고 있다:"Data are known facts or things used as basis for inference or reckoning." "데이터는 추측이나 예측을 위한 기반으로 활용되는 알려진 사실 또는 알려진 것이다."데이터는 다음과 같이 분류할 수 있다:Data 범주형(categorical)명사형(nominal)순서형(ordina..

by Geol Choi | April 10, 2014MongoDB에서 인증을 통해 마스터와 슬레이브 노드 간 복제를 하고자 할 경우에는 슬레이브 노드가 마스터 노드의 데이터에 접근할 수 있는 권한을 설정할 수 있는 방법이 있다. 접근을 하고자 하는 마스터 노드의 db에 username과 password를 지정하여 user를 추가하고 슬레이브 노드에도 동일한 username과 password를 갖는 user를 추가한다.user를 추가하는 방법은 createUser() 메써드를 사용하는 것이다. 예를 들어, test라는 db에 다음과 같이 user를 추가해 보자:> use test switched to db test > db.createUser( ... { ... user: "cinema4d", ... pw..

원문 : http://www.ciokorea.com/news/16525이어지는 경기 불황, 그리고 그로 인한 고용시장의 침체는 앞으로도 한동안 구직자들을 힘겹게 할 전망이다. 그러나 이런 시장 상황 속에서도 ‘떠오르는' 직종은 있다. 데이터 과학자가 바로 그것이다. 데이터 과학자는 CNN을 통해서도 2012년 최고의 신규 유망 직종으로, 또 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)를 통해서도 21세기의 ‘가장 매력적인' 직종으로 선정된 바 있다. 데이터 과학자에 대한 이러한 평가는 빅 데이터 및 애널리틱스와 관련한 시장 전반의 관심과 관련 있다. 쏟아지고 있는 막대한 정보들 속에서 의미 있는 요소를 발굴하고 그것을 비즈니스 가치로 연결하는 것이 바로 데이터 과학자의 역할이기 때문..

원문 : http://www.ciokorea.com/news/18570UC 버클리(University of California at Berkeley)는 아이스쿨(iSchool: School of Information)이라는 새로운 석사 과정을 개설했다. 이 프로그램은 빅 데이터를 이용해 효율성을 개선하고, 새 수익원을 창출하고, 시장 경쟁력을 강화하기 희망하는 직종에 일자리를 얻고 싶어하는 학생들에게 이를 위한 지식과 툴, 교육을 제공하는데 목표를 둔 것이다. 행방불명 상태의 데이터 과학자(Data Scientists) 신설된 정보 및 데이터 과학 석사(MIDS) 프로그램은 UC버클리의 첫 온라인 학위 과정이다. UC버클리 정보대학원(School of Information)의 애나리 섹서니언 학장은 이 ..

원문 : http://www.ciokorea.com/news/17659"아마존은 '이 상품을 구매한 이들이 또한 구매한 것'에 대한 정보를 분석해 노출함으로써 1분기 만에 29%의 매출 성장을 이뤄냈다." "넷플릭스는 사용자 평점을 기반으로 시청자의 선호도에 부합하는 영화 콘텐츠를 노출했다. 그 결과 시청자의 75%가 추천 콘텐츠를 시청하고 있다." "교통 정보 업체 웨이즈는 사용자 교통 데이터를 분석해 제공함으로써 18개월 만에 4,000만 명의 사용자를 확보했다." 링크드인의 시니어 데이터 과학자 비탈리 고든이 전한 빅 데이터 성공 사례들이다. 빅 데이터에 대한 실용적 고민이 증가하고 있는 가운데, 한국 IDG가 주최한 '비즈니스 임팩트 & 빅 데이터 2013' 컨퍼런스가 7월 10일 역삼동 리츠 칼..

원문 : http://www.ciokorea.com/news/16936통계와 컴퓨터 과학의 깊은 지식에 훈련의 초점이 맞춰지면서, 데이터 과학자는 전통적인 데이터 분석가들에게 있어서 완전히 새로운 장이 열렸다. CIO들에게 그들의 전략적 우선순위를 꼽아보라고 한다면, 대부분 '빅 데이터'를 최우선 혹은 그 다음 순위로 대답할 것이다. CIO들이 말하는 가장 큰 도전과제 가운데 하나는 바로 기업으로 들어오는 복잡한 데이터의 점점 늘어가는 볼륨을 분석하고 사업적 가치를 짜내는데 필요한 인재를 찾는 일이다. 기업은 좋은 데이터 과학자들을 필요로 한다, 그것도 아주 많이이 주제에 대해 가장 자주 언급되는 보고서 가운데 하나인 맥킨지 글로벌 인스티튜트(McKinsey Global Institute)의 보고서는 2..

원문 : http://www.ciokorea.com/news/10968“빅 데이터(Big data)” 계획을 잘 세우고 있는가? 아직도 제대로 된 계획이 없다면 이제는 정말 차근차근 고민해봐야 할 시점이다. 빅 데이터가 미래의 핵심 전략적 사업 부문으로 일컬어지고 있다. (물론 혹자는 보는 관점에 따라 과장 선전이라고 말하기도 한다.) 이 말은 즉 고급사무실에 앉아 있는 임원들이 IT부문에게 빅 데이터에 대한 의견을 구할 날이 그저 시간문제일 뿐이라는 뜻이다. 그들에게 무슨 말을 해줘야 할까? 애널리스트들은 분명 대부분의 IT 부서들이 이미 많은 양의 데이터 처리에 어느 정도 익숙하긴 하지만, 빅 데이터는 그 이전에 하고 있는 데이터 웨어하우징(data warehousing), 데이터 마이닝(data m..