Digital Labs for Data

빅데이터의 분석은 IT부서의 전유물이 아니라 비즈니스 접점에 있습니다. 엔터프라이즈에서는 누구나 비즈니스 현장에 있습니다.
여러분들은 얕게든 깊게든 누구나 데이터 분석가가 되어야 합니다. 가장 쉬운 방법으로 데이터 역량을 쌓아보십시요.

“빅데이터는 더 많은 정보를 뜻할 수 있지만 더 잘못된 정보를 뜻하기도 한다.”
– 나심 탈레브 (Nassim Taleb) 『블랙 스완』

Digital Labs for Data 는?

데이터 분석이 IT부서의 역할일까요? 기업이 디지털화되면 될 수록 기존의 지식 자산들은 데이터(Data)로 바뀌고, 데이터를 분석하고 다루는 방법이 업무의 본질로 바뀌어 갑니다. 데이터의 양과 질이 기업의 경쟁력을 좌우하고, 현장(Line of Business)의 인원이 데이터를 다루는 방법을 모르면 가치를 생산할 수 없게 됩니다. 빅데이터 분석을 위해 하둡(Hadoop)이나 스파크(Spark), R 프로그래밍을 이론부터 차근차근 배우면 좋겠지만, 현실은 시간을 내기도, 처음부터 가치 관점으로 접근하기도 쉽지 않습니다. 실제 데이터를 다루면서 비즈니스 지향적인 과정으로 첫 걸음을 디뎌 보세요.

어느 정도 감이 잡히고 데이터 양이 늘어가면 여러분의 가설 검증에 컴퓨팅 자원이 점점 더 많이 필요하게 될 것입니다. AccuInsight+는 GPU기반의 클라우드 서버에서 여러분의 모델 검증을 수 초 안에 도와 드릴 것입니다.

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캐글(Kaggle)을 통한 동기 부여

모든 수강생이 데이터 사이언티스트 경진 대회인 Kaggle 문제에 도전해 상위권에 랭크하는 것을 목표로 합니다.

학창시절 참고서를 펼치면 수학은 집합, 영어는 부정사 챕터에서 진도가 안나간 적이 있으신가요? 바로 순위권에 도전해 보세요.

데이터 분석가로 가는 쉬운 첫 걸음

운동을 배울 때 트레이너들이 자주 얘기하는 것은 몸의 근육이 기억하도록 훈련하는 방법입니다.

어려운 이론만 듣다가 끝나는 교육이 아닙니다. 철저한 실습 위주의 교육을 마치고 나면 데이터 분석가가 해야 할 일을 체감할 수 있습니다.

현재는 데이터 분석, 머신러닝을 전혀 모르지만 업무를 이제 시작해야하는 입문자 분들께 추천합니다.

데이터 전문가가 되기 위한 특별한 교육을 원하세요?

Labs 프로세스

데이터 분석과 ML에 대한 개념을 이해하고 Kaggle을 통해 데이터 분석 결과에 대한 평가를 받아보실 수 있습니다.
세부 사항은 대상 서비스 특성과 고객의 요청에 따라 달라질 수 있습니다.

01
Entrance
  • Digital Labs for Data 전체 일정 소개
  • 데이터분석 및 ML 개요 이해
  • Kaggle에 대한 이해
  • Labs Teaming
02
Creative Workshop
  • Kaggle 등록된 주제 및 데이터 선택
  • AccuInsight+ Architecture와 서비스 활용 이해
  • 상세 진행 일정 수립
  • 팀내 개인별 역할 정의
03
Build-up
  • 엑셀을 활용한 데이터 분석하기
  • 파이썬 프로그래밍 기초 학습하기
  • 데이터 시각화
  • 머신러닝을 통한 데이터 분석하기
  • 분석 플랫폼 활용하기
04
Discharge
  • 완료물에 대한 자체 평가 및 Coach Feedback
  • 팀 별 Kaggle 평가 점수 및 등수 확인
  • 향후 과제 및 추가 고려 사항 체크

데이터 엔지니어링 과정

AccuInsight+는 빅데이터 분석 플랫폼 서비스를 제공하고 비즈니스를 성장시키는데 도움을 줍니다.

AccuInsight+ 는?

  • AccuInsight+는 빅데이터 수집, 처리, 분석, 시각화까지 필요한 모든 서비스를 지원합니다.
  • 상호 보완적인 여러 제품을 다양하게 조합하여 사용자의 비즈니스 모델에 적합한 유연한 서비스 구축이 가능합니다.
  • 맞춤형 교육 서비스 제공을 통해 AccuInsight+ 서비스 적용의 가치를 단기간에 검증하고 본격적으로 실행에 옮길 수 있습니다.
AccuInsight+ 자세히 보기

분석과정

ML Modeler
  • 머신러닝을 코딩없이 사용할 수 있는 Web 기반 분산 병렬 모델링 도구 활용 방법 학습
DL Modeler
  • Cloud 환경에서 코딩없이 딥러닝 분석 서비스를 이용할 수 있는 플랫폼 활용 방법 학습

시각화/대시보드 과정

Cloud Search
  • ELK Stack 배포 및 활용 방법 학습
Data Insight
  • 시각화(Chart/Dashboard)를 통한 데이터 분석 서비스 활용 방법 학습

하둡 배포 과정

DHP
  • 쉽고 빠르게 하둡 서비스 배포 및 활용 방법 학습

데이터 처리

Batch Pipeline
  • 다양한 Data Source를 처리할 수 있는 Batch 방식의 Workflow Designer 활용 방법 학습
Realtime Pipeline
  • Streaming 기반 데이터를 수집, 처리, 분석할 수 있는 실시간 Workflow Designer 활용 방법 학습
BigQL
  • 오브젝트 스토리지에 저장된 사용자 데이터의 간편 분석을 지원하는 대화식 쿼리 서비스 활용 방법 학습

Digital Labs for Data 의 특별한 교육이 궁금하신가요?

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