1절. 빅데이터의 이해 1. 빅데이터의 이해 1_1. 빅데이터의 정의 맥킨지의 정의 : 데이터의 규모에 중점. 빅데이터란 일반적인 데이터 관리 툴로 다룰 수 없을 정도로 거대한 규모의 데이터를 의미. IDC International Data Corporation : 분석 비용에 초점. 다양한 종류의 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고 데이터의 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대 기술 및 아키텍처. 메이어-쇤베르거 & 쿠키어 : 통찰에 중점. 작은 크기의 데이터에서는 얻을 수 없었던 통찰이나 가치를 추출해 내는 일. 나아가 많은 분야에 변화를 가져오는 일 가트너 그룹 더그 래니의 3V Gartner Group Doug Laney : 빅데이터의 특징 양 Volume(데이터의 규모)..
1절. 데이터와 정보 1. 데이터의 정의 데이터라는 단어는 1646년 영국 문헌에 처음 등장. 라틴어인 Dare(주다)의 과거분사형으로 "주어진 것"이란 의미이다. 1940년 데이터는 추상적인 의미를 넘어 기술적이고 사실적인 의미를 가진다. 1_1 데이터의 정의 존재적 특성 - 객관적 사실 당위적 특성 : 추론, 예측 등을 위한 근거 1_2 데이터의 특징 정성적 데이터 : 언어, 문자 (회사 매출 증가) 정략적 데이터 : 수치, 도형, 기호 (나이, 몸무게 , 주가) 1_3 지식 [Tacit Knowledge 암묵지] : 학습과 경험을 통해 체화된 지식, 공유 어려움, 내면화 -> 공통화 필요. (김치 담그기, 자전거 타기) [Explicit Knowledge 형식지] : 문서나 매뉴얼처럼 형식화된 지식..
10년후의 일상 4차 산업혁명 기술이 바꾸어 놓은 미래의 비즈니스와 우리의 일상 한국생산성에서 4찬산업을 위해 오컴과 협력. 다양한 세미나를 진행하고 있으니 참고. --- 거리의 소멸 편석준 대표 소개. 4차산업이라고 해서 거창한 얘기가 나오느게 아님. 과거에 책을 많이 출간. 오컴에 대한 소개. - IT 내외부 세미나를 꾸준히 진행중. - 마이펀치라인 --- 공간 Tech 4차산업혁명에 대해 개인적으로 받아들일 필요가 있어. 미래창조과학부 발표자료. 국제적으로 불평등 문제가 심히진다는 예측 한국에서는 초혼 연령이 꾸준히 증가 -> 경제적 문제 . 구직자 대비 구인인원 감소. 이런 지표를 보았을 때 점점 경제적으로 힘들어지고 있다는 것. 노동생산성과 실질임금의 간곡 -> 이것도 점점 커지고 있어. 중국이..
라이트닝 토크는 그날의 프로그램이 모두 끝나고, 모든 참석자가 모여 5분 이내의 가벼운 이야기를 하는 행사입니다. 라이트닝 토크는 아래와 같은 주제로 이야기됩니다! - 2018 라이트닝 토크 : https://archive.pycon.kr/2018/program/lightning_talk/ 홍연의 사회자. 둘째날 발표 세션까지 다 끝나. 잘 들었나요? ----- 소프트웨어 엔지니어의 플러스 마이너스 - 강재성 기술고문 이력서 받고 공유하고 싶은 이야기 아쉬움을 많이 느껴. 더 잘 쓸 수 도 있을텐데 이력서 중 일부. 다른 회사 이름 X 필기합격만 4개.. 안좋은 인상 워드프로세서도 마이너스로 적용 운전면허도 꼭 필요한게 아니라면... 보는 사람이 궁금하면 안됨. 영어라면 어느정도인지 관심분야 적는 경우도..
비기너 백엔드 프로그래머 지망생입니다. 문화를 사랑하고 전문가를 지향합니다. 최근의 백그라운드 프로그램은 많은 영역에서 사용되고 있습니다. 웹 서버부터 시스템 감시 툴까지 다양한 영역에서 사용되고 있는 백그라운드 프로그램은 데몬이라는 프로세스 개념을 기본으로 동작합니다. 본 세션은 *nix 계열 운영체제 사용자이면서, 서비스나 데몬 등을 사용하여 보았고. 이를 만들어 보고 싶은 사람들을 대상으로 합니다. 따라서 본 발표는 다음과 같은 지식을 선수합니다. 필수: *nix계열 운영체제 사용 경험(linux, BSD, macOS) *nix계열의 파일 시스템 개념 파이썬 기초 문법 파이썬 패키징 선택: 프로세스에 대한 기본적인 이해 https://www.pycon.kr/program/talk-detail?id=..
Python으로 입법을 연구합니다. 전) 국회 법제실, 예산정책처 서울대학교 행정대학원 박사과정 재학 중 더 좋은 법률을 만들기 위해 Python으로 법률을 분석한 사례를 공유합니다. 사용 라이브러리: pandas, requests, urllib, beautiful soup, re, networkx, community, matplotlib 법률을 잘 몰라도 듣는데 어려움이 없습니다. 0. 도입: '법률'이라는 프로젝트 70년간의 초장기 프로젝트, 입사와 퇴사를 반복하는 개발자 코드의 길이는 2,500만 글자 Python으로 '법률' 프로젝트에 조금이나마 커밋해봅시다. 1. 법률간 충돌 자동검사 입법상 착오로 법률간 인용연결이 끊어지는 경우(404!) Python으로 법률의 에러를 찾아봅니다. 조문별 웹크..
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