Stories About AI and Data Technology
1. 선형회귀 모델의 중요성 선형회귀는 데이터 과학과 머신러닝 분야의 기초가 되는 아주 중요한 역할을 하고있습니다. 딥러닝과 같은 복잡한 알고리즘과 기술이 빠르게 발전하고 주목을 받는 현대에서도, 선형 회귀는 간결함과 동시에 강력함으로 여전히 많은 전문가들이 꼭 다룰 줄 알아야하는 개념으로 자리잡고 있습니다. 현재 우리의 일상은 데이터로 가득 차 있으며, 이 데이터 속에서 끊임없이 유의미한 인사이트를 찾아 내는
1. 유사도 측정 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 데이터 간의 유사도를 계산하는 과정은 필수적입니다. 이는 추천 시스템, 텍스트 분석, 고객 세분화 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 이 글에서는 파이썬을 이용하여 코사인 유사도, 피어슨 유사도, 그리고 자카드 유사도를 계산하는 방법과 각각의 차이점을 비교해보고자 합니다. 유사도 측정 방법은 데이터 집합 간의 관계를 이해하고, 이를 바탕으로 예측 모델을
1. 데이터의 힘과 데이터 분석가의 중요성 우리는 지금 데이터가 주도하는 세상에 살고 있습니다. 매일 생성되는 방대한 양의 데이터는 비즈니스 결정, 고객 이해, 시장 예측, 그리고 심지어 사회적 트렌드를 파악하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 배경 속에서, 데이터 분석가의 역할은 점점 더 중요해지고 있습니다. 이들은 단순히 숫자와 통계를 넘어서, 데이터가 말하는 이야기를 해석하고, 그것을 통해 가치
1. 데이터 엔지니어 분야 현황 데이터 엔지니어링은 오늘날 IT 업계에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. AI시대에서 데이터의 중요성이 점점 증가함에 따라, 엄청난 크기의 빅데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있는 전문가의 수요가 급증하고 있습니다. 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트의 역할은 다소 헷갈릴 수 있지만, 촉망받는 두 직업의 차이점은 명확합니다. 데이터 사이언티스트와 관련된 설명은 링크글에서 확인해주세요. 데이터
1. “데이터 사이언티스트”란 어떤 직업인가요? “데이터 사이언티스트”는 현재 가장 주목받는 직업 중 하나입니다. 데이터의 중요성이 나날이 강조되고있는 현대, 데이터 사이언티스트는 다양한 도메인 산업 분야에서 중요한 역할을 수행하고 있습니다. 그들은 기업과 조직의 대량의 데이터를 분석하고, 데이터 속에서 인사이트를 도출하여, 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 1) 데이터 사이언티스트의 중요성 “데이터 사이언티스트”의 중요성은 이들이 분석하고, 가공하는
1. 데이터 사이언티스트 자격증의 중요성 데이터 사이언스는 AI 기술의 발달과 함께 뜨거운 관심을 받고 있는 분야입니다. 급속도로 발전한 분야인 만큼 데이터 사이언티스트에 대한 역량을 증명하는 자격증 또한 큰 관심을 받고 있습니다. 데이터 사이언티스트 자격증은 아래와 같은 여러가지 이점이 있습니다. 1. 전문성 및 신뢰성의 인증 2. 경력 발전 및 취업 기회 3. 지속적인 학습 및 개발