2019. 12. 6. 11:04ㆍ4차 산업혁명/BIGDATA
https://m.mk.co.kr/news/business/view/2019/12/1007499/
`빅데이터 시대`에 문과 직장인이 살아남을 방법은? - 매일경제
[비즈니스 인사이트-269] `빅데이터의 시대`가 도래하고 있다. 모든 산업 분야에서 `데이터 분석`을 외치고, 기업들은 하나같이 `데이터 분석 전문가` 또는 `데이터 과학자`를 채용하기 위해 혈안이 돼 있다.정보기술(IT) 시장 분석 및 컨
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[매일경제 기사에서 발췌함]
데이터 통계분석을 배워야하는데
좀더 관심을 갖고 준비!!
데이터 과학자와 시민 데이터 과학자는 무엇이 다를까.
간단하게 말하면 과학자들이 만들어놓은 도구를 어느 정도 활용할 수 있고,
과학자들이 분석해둔 결과를 정확히 이해할 수 있는 정도라고 볼 수 있다.
진짜 통계학자처럼 분석의 본질과 방법론까지 연구하며 고민할 필요는 없을지라도 R, 파이썬, SPSS 등 통계 분석 툴은 직접 써볼 수 있는 수준에 해당한다고 보면 된다.
[브런치에서 참고글]
https://brunch.co.kr/@kenshin1/8
문과 출신 직장인은 어떻게 파이썬 공부할까?
고교생 때 암기와 노트 테이킹 습관은 여전히 주효하다 | 글 쓰는 직업을 쭉 해왔던 필자는 R·파이썬과 같은 데이터 분석에 관심을 가질 기회가 없었다. 글과 분석에 썼던 산술 분석은 덧셈·뺄셈·곱셈·나눗셈 수준의 중학교 수준이면 충분했다. 그래픽화가 필요할 경우엔 엑셀을 쓰곤 했다. 참. 그러고 보니 통계 패키지 프로그램을 쓴 적도 있긴 하다. 경제대학원을 다니며 활용했던 STATA(경제 분석 패키지)다.
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점점 더 많은 AI 모델이 인간의 의사 결정을 강화하고 대체하는 데 사용되고 있다. 그러나 기업은 때때로 이러한 모델이 의사 결정에 어떻게 도달하는지를 정당화해야 한다. 사용자 및 이해당사자들과 신뢰를 구축하기 위해, 애플리케이션 리더들은 AI 모델을 한층 해석하기 쉽고 설명 가능한 방식으로 만들어야 한다.
안타깝게도 이러한 고급 AI 모델의 대다수는 복잡한 블랙박스로, 특정 권고사항이나 결정사항에 도달한 이유를 설명하지 못한다. 예를 들어, 데이터 사이언스와 머신 러닝 플랫폼에서 설명 가능한 AI는 모델의 정확성, 속성, 모델 통계, 기능 등의 측면에서 모델에 대한 설명을 자연어로 자동 생성한다.
최근 취업준비생과 직장인들을 대상으로 이러한 수준에 도달할 수 있도록 돕는 각종 강좌가 많이 등장하고, 국가공인을 받은 관련 민간 자격증도 생겨났다.
전문가들에 따르면 현재 시민 과학자가 되기 위해서는 기본적인 통계 분석론, R나 파이썬 등의 통계 분석 툴 사용 방식을 어느 정도 이해할 수 있는 수준의 공부와 연습, 머신러닝 작동 방식 이해 정도가 필요하다.
아무리 '시민 과학자'라지만 고등학교에서 문과 과정을 이수하고 대학에서도 수학 공부를 게을리했다면 이마저도 쉽지 않다는 게 데이터 과학을 공부하는 늦깎이 직장인들의 반응이다.
그러나 아직 조금의 희망은 남아 있다.
이른바 '증강 분석'이 등장했고, 앞으로도 발전할 것으로 보이기 때문이다.
시민 과학자가 대거 탄생할 것으로 기대되는 이유이기도 하다.
기사들을 찾아봤습니다.
가트너...
https://www.e4ds.com/sub_view.asp?ch=31&t=1&idx=10097
증강분석, 설명 가능한 AI… 2019년 10대 데이터·분석 기술 트렌드에 대응하라 - e4ds 뉴스
가트너가 2019년 10대 데이터 및 분석 기술 트렌드를 발표했다. 가트너는 향후 3-5년간 엄청난 파괴적인 ..
www.e4ds.com
트렌드 1_증강 분석
증강 분석은 데이터 및 분석 시장의 차세대 혁신의 물결이다. 증강 분석은 머신 러닝과 AI 기술을 사용해 분석 콘텐츠가 개발, 소비, 공유되는 방식을 혁신한다.
증강 분석은 2020년까지 분석과 비즈니스 인텔리전스, 데이터 사이언스와 머신 러닝 플랫폼, 그리고 임베디드 분석의 신규 구매를 촉진하는 주요인이 될 것으로 예상된다. 데이터 및 분석 리더들은 플랫폼 기능이 성숙해짐에 따라 증강 분석을 도입할 계획을 마련해야 한다.
트렌드 2_증강 데이터 관리
트렌드 3_지속적 지능화
트렌드 4_설명 가능한 AI
점점 더 많은 AI 모델이 인간의 의사 결정을 강화하고 대체하는 데 사용되고 있다. 그러나 기업은 때때로 이러한 모델이 의사 결정에 어떻게 도달하는지를 정당화해야 한다. 사용자 및 이해당사자들과 신뢰를 구축하기 위해, 애플리케이션 리더들은 AI 모델을 한층 해석하기 쉽고 설명 가능한 방식으로 만들어야 한다.
안타깝게도 이러한 고급 AI 모델의 대다수는 복잡한 블랙박스로, 특정 권고사항이나 결정사항에 도달한 이유를 설명하지 못한다. 예를 들어, 데이터 사이언스와 머신 러닝 플랫폼에서 설명 가능한 AI는 모델의 정확성, 속성, 모델 통계, 기능 등의 측면에서 모델에 대한 설명을 자연어로 자동 생성한다.
트렌드 5_그래프
트렌드 6_데이터 패브릭
트렌드 7_NLP 및 대화형 분석
트렌드 8_상용 AI와 머신 러닝
트렌드 9_블록체인
트렌드 10_퍼시스턴트 메모리 서버
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