개발자와 모델러는 데이터를 찾고 검증하거나 부서간에 협업할 때, 그리고 작업 결과를 엔터프라이즈 플랫폼에서 운영할 때 여러 문제에 직면합니다. 데이터 분석 및 머신 러닝 모델에 셀프 서비스 방식의 온디맨드 컴퓨팅 환경을 사용하면 생산성과 성능을 높이는 동시에 IT 지원과 비용을 최소화할 수 있습니다. 지난 7월 출시된 SAS Viya Workbench(바이야 워크벤치)는 클라우드 환경의
‘국영수코(co)’라는 신조어 들어보셨나요? 국어, 영어, 수학, 코딩(coding)의 약자인데요. 교육부의 ‘2015 개정교육과정’에 따라 올해 3월부터 중학생, 내년부터는 초등학교 5, 6학년 학생의 소프트웨어(SW) 교육이 의무화되면서 코딩 교육과 관련 자격증 열풍이 불고 있습니다. 미국, 영국 등 IT 선진국들은 이미 발 빠르게 코딩 교육을 의무화하며, 4차 산업혁명 시대의 인재 확보에 나섰는데요. SAS 역시 2014년, 학습이나 비상업적인
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
