SAS Korea
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데이터 사이언스와 데이터 사이언티스트에 대한 설전과 토론이 맹렬한 가운데 여러 기업들이 다수의 데이터 사이언티스트 채용 및 고용에 적극적으로 나서면서 데이터 사이언티스트에 대한 수요가 실제 취업 예정자 공급을 추월하기 시작했습니다. 이로 인해 데이터 사이언티스트의 효과적인 유치 및 유지라는 화두 역시 IT 및 비즈니스 커뮤니티에서 뜨거운 감자로 떠올랐습니다. 이러한 상승세에서 기업은 모두가 탐내는
미국의 최고 권위의 과학자인 버니바 부시(Vannevar Bush)가 기계가 생각하고 학습하는 미래를 예측한 것이 1945년이었습니다. 당시까지만 해도 과학적 공상으로만 보였던 것이 이제는 Google 검색 결과 같이 평범한 사물까지도 머신러닝의 산물이 되고 있습니다. 넷플릭스(Netflix)는 머신러닝을 사용하여 개인 맞춤형 영화 추천 서비스를 제공하고 있습니다. eHarmony는 머신러닝을 통해 사랑까지 수량화하여 예측합니다. 은행들은 사이버 감시를 비롯해 사기 및 악용
온라인 활동부터 오프라인 구매 및 소셜 노출에 이르기까지 Walmart는 전 세계 어느 리테일러보다 광범위한 고객 네트워크를 자랑합니다. 글로벌 고객 인사이트 분석 부문 수석 이사인 다니엘 소프(Daniel Thorpe)에 따르면 회사의 주간 소셜 노출만 30만 건에 달한다고 합니다. 소프는 분석 팀을 이끌면서 고객 스스로 생산하는 행동 데이터를 기반으로 고객에 대한 전반적인 이해를
사물 인터넷(IoT)은 기본적으로 센서가 내장된 장치가 서로 연결되어 구성하는 네트워크를 말합니다. 이러한 장치들이 네트워크나 클라우드 기반 소프트웨어 플랫폼을 통해 물리적 세상에서 데이터로 소통하고, 분석하고, 공유할 수 있는 것도 IoT가 있기에 가능합니다. 리테일 분야에서 ‘사물’의 범주에 RFID 재고 추적 칩, 기존의 매장 내 적외선 방식 풋 트래픽(foot traffic) 카운터, 셀룰러 및 Wi-Fi