SAS Korea
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“모델링에 뛰어들기 전에 먼저 데이터를 이해하고 탐색하라!” 데이터 과학자를 위한 일반적인 조언입니다. 데이터 세트가 정리되어 있지 않으면 모델을 구축해도 문제를 해결하는 데 도움이 되지 않습니다. 마치 쓰레기를 꺼냈다, 넣었다 하는 것과 같죠. 강력한 머신러닝 시스템을 구축하기 위해서는 예측 작업을 정의하고, 문제를 해결하기 전에 데이터 세트를 탐색하고 이해해야 합니다. 데이터 과학자는 대부분의 시간을 모델링을
‘스포츠 분석’이라고 하면 아마 많은 분들이 브래드 피트 주연의 영화 ‘머니볼(Moneyball)’을 떠올리실 텐데요. 이 영화는 2002년 분석을 활용해 오클랜드 애슬레틱스(Oakland Athletics) 야구팀을 승리로 이끈 빌리 빈(Billy Beane) 단장의 이야기를 다룹니다. 빈 단장은 스포츠 분석의 기반을 세웠지만, 오늘날 그 활용 범위는 훨씬 더 넓어졌죠! 몇 가지 예만 봐도 스포츠 분야에서 분석이 얼마나
4월 9일은 지난 2010년 시작된 국제 ‘사물인터넷의 날(IoT Day)’입니다. ‘사물인터넷 위원회(IoT Council)’는 사물인터넷이 일상화돼 이웃의 세탁기까지 서로 연결될 수 있는 미래에 대해 생각해보자는 취지로 사물인터넷의 날을 지정했는데요. 실제 모바일 쇼핑부터 석유 굴착 노동자의 안전과 심장병 환자의 건강에 이르기까지 사물인터넷은 가정, 회사, 산업 현장 등 일상 속 모든 분야에서 점점 더 중요해지고
2016년 4월 유럽 일반개인정보보호법(GDPR; General Data Protection Regulation)이 채택됐을 때만해도 2018년 5월 25일 법률 시행일은 멀게만 느껴졌는데요. 23년만에 찾아온 대대적인 개편! 새로운 유럽 개인정보보호법(European data privacy laws)의 시행까지 이제 단 몇 주밖에 남지 않았습니다. 오늘은 GDPR이 무엇인지, 기업에 어떤 영향을 미치는지, 개인 정보 활용 동의를 어떻게 관리할 것인지 등에 대한 전반적인 논의부터