Stories About AI and Data Technology
회귀분석의 정의와 기본 개념 회귀분석은 통계학과 데이터 과학에서 가장 중요하고 널리 사용되는 분석 기법 중 하나입니다. 이 강력한 도구의 핵심은 변수들 간의 관계를 파악하고 예측하는 데 있습니다. 회귀분석의 뜻을 간단히 정의하자면, 독립변수와 종속변수 사이의 관계를 수학적 모델로 설명하는 통계적 방법입니다. 회귀분석에서 ‘회귀’라는 용어는 19세기 영국의 과학자 프랜시스 골턴이 처음 사용했습니다. 그는 부모와 자식의 키를 비교하는
인공지능(AI)이 우리 일상 깊숙이 파고들면서, 그 결정 과정을 이해하고 해석하는 능력의 중요성이 날로 커지고 있습니다. 이런 배경에서 등장한 ‘설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI)’은 AI의 새로운 패러다임으로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 XAI의 개념부터 실제 적용 사례, 그리고 향후 전망까지 깊이 있게 살펴보겠습니다. 설명 가능한 인공지능(XAI)의 개념과 중요성 XAI는 인공지능 시스템이 내린 결정이나 예측을 사람이 이해할 수
스포츠 데이터 분석가는 현대 스포츠 산업에서 빠르게 성장하는 직업군 중 하나입니다. 경기 결과 예측부터 선수 퍼포먼스 향상, 팀 전략 수립까지, 데이터를 기반으로 스포츠의 모든 측면을 분석하고 개선하는 이들의 역할은 날로 중요해지고 있습니다. 이 글에서는 스포츠 데이터 분석가가 되기 위한 구체적인 방법과 필요한 역량, 그리고 이 분야의 전망에 대해 상세히 알아보겠습니다. 스포츠 데이터 분석가: 현대 스포츠
데이터 사이언티스트 하지 마세요? 데이터 사이언티스트. 21세기의 가장 핫한 직업 중 하나로 꼽히는 이 분야에 대해 최근 흥미로운 토론이 일어나고 있습니다. “데이터 사이언티스트 하지 마세요”라는 제목의 영상이 화제가 되면서, 이 직업의 현실과 미래에 대한 다양한 의견이 오가고 있죠. 이 영상은 대한민국 데이터 사이언티스트들이 직면하고 있는 몇 가지 현실적인 도전 과제를 지적하고 있습니다. 데이터의 부족, 신입의
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