대형 병원의 교양 세미나에서 발표한 자료입니다.
이미 기술 지식은 충분하셨고 사례를 많이 궁금해 하셨습니다. 그래서 제 경험을 통해 얻었던 인사이트를 많이 나누었습니다. 하지만 의료현장은 플랫폼이나 기술보다는 의료기기로 접근하지 않으면 사용되기 힘들다는 생각이 들었습니다.
대형 병원의 교양 세미나에서 발표한 자료입니다.
이미 기술 지식은 충분하셨고 사례를 많이 궁금해 하셨습니다. 그래서 제 경험을 통해 얻었던 인사이트를 많이 나누었습니다. 하지만 의료현장은 플랫폼이나 기술보다는 의료기기로 접근하지 않으면 사용되기 힘들다는 생각이 들었습니다.
본 자료는 빅데이터를 분석하는 전반적인 과정에 대해 정리한 자료로써 사회과학을 포함한 다양한 영역(컴퓨터 공학, 통계학, 수학 등)이 분석 과정에 참여할 수 있는지를 정리한 자료이다. 분석 과정 세부 영역에 있어선 주로 사회과학의 관점에서 기술하였다. 현재 자료는 2010년부터 사회과학의 관점에서 데이터 분석을 계속 해오면서 경험한 부분과 문헌 및 발표 자료 등을 통해 정리한 자료이다. 앞으로 여러 영역을 공부하면서 빅데이터 분석 프로세스를 더욱 발전시켜 나갈 예정이다.
빅데이터의 개념과 활용사례
R을 이용한 워드클라우드 만들기
(5페이지의 링크가 사이트 상에서 에러로 같은 링크로 들어가 지는데
다운로드 해서 들어갈 경우 제대로 된 링크로 연결됩니다.)
발표 영상 : https://youtu.be/HNJ61BlKOqU
프로그래밍 영상 : https://youtu.be/bpzQ3QBOmhw
빅데이터 구축 및 술루션 가이드 주요 내용
- 고객 내부 빅데이터 프로젝트 진행시 단계별 진행 가이드
- 빅데이터 프로젝트 구축 타입
- 각 산업분야별로 빅데이터 엔진을 활용한 솔루션 구축 가이드
(딥 러닝 기법 기반의 분석 포함)
코세나(kosena), 이승훈 실장 admin@kosena.kr, kosena21@naver.com
010-9338-6400
2018년 7월 5일에 있었던 한국인터넷거버넌스포럼(KrIGF)에서 발표한 "오픈 데이터와 인공지능" 발표자료입니다.
다음과 같은 내용을 담고 있습니다.
* 오픈데이터의 정의
* 오픈데이터의 중요성
* 인공지능
* 인공지능에서 데이터의 중요성
* 제한된 데이터 환경에서의 문제점
* 인공지능을 위한 오픈데이터의 중요성
* 더 나은 인공지능 시대를 위한 제언
빅데이터 전문가 / 데이터 사이언티스트 커리어에 대한 고려 사항과 사례 - Gonnector 고영혁 (Dylan Ko)Dylan Ko
한국데이터베이스진흥원이 주관한 빅데이터 잡콘서트 2014 에서 수백명의 대학생들을 대상으로 강연을 할 때 이용한 자료입니다.
빅데이터 시대가 선택이 아닌 필수인 이유를 다양한 데이터와 트렌드 사례를 들어 설명하고, 그 데이터에서 결국 중요한 것은 무엇인지를 설명합니다.
그리고, 데이터 사이언티스트, 빅데이터 전문가들의 미국에서의 연봉 수준과 연봉 및 역량의 상관관계 등에 대해서 다양한 데이터와 연구 결과를 인용하여 시각적이고 직관적으로 바로 이해할 수 있도록 설명합니다.
그런 빅데이터 전문가, 데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 역량은 무엇인지 하나씩 설명하고, 그 중의 한 사례로 강사 본인의 역량 패턴을 보여준 다음에, 그 역량을 갖추기 위하여 어떤 삶을 살고 커리어를 쌓아왔는지 구체적인 예를 들어 설명합니다.
마지막으로 커리어를 계발하는 데에 있어서 반드시 고려해야 할 하나의 원리에 대해 이야기하면서 그것 역시 결국 탐색적으로 데이터를 분석하고 고찰하여 통찰을 얻어내는 것과 다를 바가 없음을 제시합니다.
본 자료는 빅데이터를 분석하는 전반적인 과정에 대해 정리한 자료로써 사회과학을 포함한 다양한 영역(컴퓨터 공학, 통계학, 수학 등)이 분석 과정에 참여할 수 있는지를 정리한 자료이다. 분석 과정 세부 영역에 있어선 주로 사회과학의 관점에서 기술하였다. 현재 자료는 2010년부터 사회과학의 관점에서 데이터 분석을 계속 해오면서 경험한 부분과 문헌 및 발표 자료 등을 통해 정리한 자료이다. 앞으로 여러 영역을 공부하면서 빅데이터 분석 프로세스를 더욱 발전시켜 나갈 예정이다.
빅데이터의 개념과 활용사례
R을 이용한 워드클라우드 만들기
(5페이지의 링크가 사이트 상에서 에러로 같은 링크로 들어가 지는데
다운로드 해서 들어갈 경우 제대로 된 링크로 연결됩니다.)
발표 영상 : https://youtu.be/HNJ61BlKOqU
프로그래밍 영상 : https://youtu.be/bpzQ3QBOmhw
빅데이터 구축 및 술루션 가이드 주요 내용
- 고객 내부 빅데이터 프로젝트 진행시 단계별 진행 가이드
- 빅데이터 프로젝트 구축 타입
- 각 산업분야별로 빅데이터 엔진을 활용한 솔루션 구축 가이드
(딥 러닝 기법 기반의 분석 포함)
코세나(kosena), 이승훈 실장 admin@kosena.kr, kosena21@naver.com
010-9338-6400
2018년 7월 5일에 있었던 한국인터넷거버넌스포럼(KrIGF)에서 발표한 "오픈 데이터와 인공지능" 발표자료입니다.
다음과 같은 내용을 담고 있습니다.
* 오픈데이터의 정의
* 오픈데이터의 중요성
* 인공지능
* 인공지능에서 데이터의 중요성
* 제한된 데이터 환경에서의 문제점
* 인공지능을 위한 오픈데이터의 중요성
* 더 나은 인공지능 시대를 위한 제언
빅데이터 전문가 / 데이터 사이언티스트 커리어에 대한 고려 사항과 사례 - Gonnector 고영혁 (Dylan Ko)Dylan Ko
한국데이터베이스진흥원이 주관한 빅데이터 잡콘서트 2014 에서 수백명의 대학생들을 대상으로 강연을 할 때 이용한 자료입니다.
빅데이터 시대가 선택이 아닌 필수인 이유를 다양한 데이터와 트렌드 사례를 들어 설명하고, 그 데이터에서 결국 중요한 것은 무엇인지를 설명합니다.
그리고, 데이터 사이언티스트, 빅데이터 전문가들의 미국에서의 연봉 수준과 연봉 및 역량의 상관관계 등에 대해서 다양한 데이터와 연구 결과를 인용하여 시각적이고 직관적으로 바로 이해할 수 있도록 설명합니다.
그런 빅데이터 전문가, 데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 역량은 무엇인지 하나씩 설명하고, 그 중의 한 사례로 강사 본인의 역량 패턴을 보여준 다음에, 그 역량을 갖추기 위하여 어떤 삶을 살고 커리어를 쌓아왔는지 구체적인 예를 들어 설명합니다.
마지막으로 커리어를 계발하는 데에 있어서 반드시 고려해야 할 하나의 원리에 대해 이야기하면서 그것 역시 결국 탐색적으로 데이터를 분석하고 고찰하여 통찰을 얻어내는 것과 다를 바가 없음을 제시합니다.
2차 메인 세미나_SNS B조(오진영, 오정민, 김범수, 김영균, 정현정 | 최진호)
SNS_다모임&텀블러 분석(15.10.09)
고려대학교 정보기술경영학회 : ITS
Web: http://itsociety.co.kr/
Mail: president@itsociety.co.kr
[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 2 5(빅데이터). 유비원 비정형데이터 중심의 big data 활용방안K data
빅데이터 시대에서 중요한 것은 의미 분석입니다. 통계분석에서 얻을 수 없는 가치를 빅데이터 분석을 통해 얻을 수 있습니다. 빅데이터는 정형데이터와 비정형데이터를 모두 포함하며, 기업 내부 문서, 이메일, ERP, CRM 같은 시스템에도 있고, 소셜 미디어, 웹블로그 같은 일반 인터넷에도 존재 합니다.
인공지능 알고리즘은 빅데이터를 활용하고 숨은 의미를 찾는데 중요한 역할을 합니다. 현재의 인공지능 기술은 아직 인간의 상식, 창의성, 도덕성을 담을 수 없는 한계를 안고 있습니다. 그러나 특정 분야에서, 예를 들어 고객 민원 자동 분류, 금융 상품 상담과 같은 영역에서 인간보다 뛰어난 처리 능력을 보일 수 있습니다. 궁극적으로 일처리에 효율과 효과를 높이는 방향으로 빅데이터와 인공지능이 활용되고 있습니다.
Social big data - Collaboration & Collective Intelligencekang Anthony
Social Big Data 컨퍼런스 Keynote 입니다.
앞으로 Social Big Data에 대한 관심과 활용, 필요성은 더 높아질 것입니다.
그렇다면 이제는 소셜빅데이터를 고민해보고 준비할 때가 되지 않았나 싶습니다.
소셜빅데이터를 이루기 위해서는 적극적인 참여자가 필요합니다. 빅데이터의 접근도 중요하지만 당장에 우리가 활용할 수 있는 빅데이터의 개념은 SNS에서 국민의 소리를 듣고 분석하고 더 좁게는 국민과 함께 협업하고 집단지성을 모으것 부터 시작되지 않나 생각됩니다.
그러기 위해서 먼저 기관, 기업에서 고객, 국민들이 쉽게 참여하고 그들의 이야기를 내 놓을 수 있는 분위기를 만드는 것이 중요할 것 같습니다.
4. “BIG DATA”
데이터의 생성 양ㆍ주기ㆍ형식 등이 기존 데이터에 비해
너무 크기 때문에, 종래의 방법으로는 수집ㆍ저장ㆍ검색ㆍ분석이
어려운 방대한 데이터를 지칭한다
5. 오늘날 빅데이터 시대에 빅데이터를 가치 있게 하는 +α가 필요
빅데이터의 진정한 가치는 커다란 데이터 자체에 있는 것이
아니라 추출할 수 있는 새로운 사회적 가치에 있음
6. 인간을 닮은 기술 AI, 빅데이터를 만나 수면위로 부상
AI는 컴퓨터에 인간과 같은 지능을 실현
하기 위한 시도 및 일련의 기술을 의미
○ 그동안 현실성이 떨어지는 기술로 터부시
됐던 AI가 빅데이터를 만나면서
가능성에 대한 기대 증폭
○ AI의 분석력 및 예측과 빅데이터가 만나
면 AI의 신뢰성 및 현실 가능성이 증폭
➞ 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 이해능력 등을 실
현하는 AI는 빅데이터의 궁극적인 미래가 될 수 있음
7. 빅데이터와 AI, 상호보완효과를 통한 시너지 창출
빅데이터의 가능성을 극대화시키고 새로운 가치를
끌어내기 위해서는 AI 기술과의 접목이 필수
9. 세계는 빅데이터 시대의 패권을 쥐기 위한 데이터 사이언티스트 확보 전쟁중
○ 빅데이터는 과학적 의사 결정으로 기업과
국가의 생산성 향상에 기여하는 혁신
도구로 각광
○ 빅데이터의 가능성 실현을 위해서는 데이
터 이면의 의미를 해석해내는 인재인
데이터 사이언티스트가 필수
빅데이터 시대의 리딩 국가로의 도약을 위하여 데이터 사이언
티스트 육성을 위한 준비와 노력이 시급한 시점
10. 우수한 데이터 사이언티스트의 육성은
빅데이터의 국가적 성패를 좌우하는 핵심 전략
○ 빅데이터의 가능성을 간파한 글로벌 기업
과 국가에서는 이미 데이터 사이언티스트
확보를 위한 적극적인 노력을 경주 중
- eBay는 5천여 명 규모의 고객 데이터
분석인력, EMC는 데이터 사이언티스트
로 구성된 애널리틱스 랩을 갖추는 등 각
기업별로 빅데이터 내부역량 강화에 심
혈
- 미국, 일본, 싱가포르 등 주요 선진국에
서도 빅데이터 기술 및 서비스 개발과
함께 데이터 사이언티스트 육성 정책을
적극적으로 추진중
11. ○ 체계적이고 전략적인 데이터 사이언티스트 육성 전략을 위해서는 다음과
같은 준비가 필요
① 산-학-연-관 협력의 빅데이터 인력양성 체계 마련
- 국가 주도의 빅데이터 R&D 프로젝트 추진시, 다양한 분야의 참여
주체간 협력체계를 구축
② 빅데이터 전담조직의 마련 및 위상 강화
- 빅데이터에 대한 지속적인 투자와 노력을 경주하기 위한 구조적
토대 마련
- 데이터 사이언티스트 육성 시장의 활성화를 지원
③ 빅데이터를 접할 수 있는 다양한 기회 제공
- 공공 데이터의 확대 공개를 통한 분석 역량 강화 지원
- 데이터 사이언티스트에 대한 사회적 관심도 제고
13. □ 미래 선거는 빅데이터 선거
○ 과거의 선거는 라디오, TV 등이 선거의 중요한 요소로 작용하였으나 현
재는 그 자리를 SNS와 Big Data가 대체
14. □ 빅데이터를 통한 선거결과 예측 및 여론조사
○ 대선결과 예측에는 다양한 방식의 빅데이터 분석이 시도됨
① 통계학적 빅데이터 분석을 통한 선거예측
② 상품판매 데이터를 이용한 선거예측
③ 소비취향 분석을 통한 정치선호도 예측
○ 여론조사 방식에도 빅데이터를 활용한 방식이 시도됨
- Twitter 등 SNS를 통한 빅데이터 분석이 전화설문, 인터뷰 등의 전
통적인
여론조사 방식을 대체
15. □ 빅데이터는 미래 선거에 필수요소
○ 미래의 선거는 소수 전문가의 경험이나 직감에 의존하지 않고 빅데이터의 분석에
기반한 선거전략 수립 및 시행 필요
○ 빅데이터와 미래선거 전략
① 선거와 관련된 가능한 모든
Big Data의 수집
② Big Data의 철저한 분석을 통한 유권자
정보획득
③ Micro-targeting을 통한 맞춤형 선거운동
□ 미래 빅데이터 선거를 위한 5대 과제
① Big Data의 확보 ② Privacy 침해방지 ③ Data Scientist의 확보
④ 지속적 경험의 축적 ⑤ 인식의 전환
17. □ SNS의 진화
1. 1세대 SNS : 오프라인 관계를 온라인으로
2. 2세대 SNS : 불특정 다수간의 참여와 공개
3. 3세대 SNS : 큐레이션과 제한적 네트워크
18. □ SNS와 공공정책
○ SNS에 의한 정책의제 수립 : 의제설정, 정보제공 및 권력의 감시자로서의 매스
미디어의 역할은 소셜미디어로 역할이 전이
○ SNS에 의한 선거 및 시정 예측 : 페이스북에 의한 사회적 연결망 분석을 통해
선거 결과와 시정 방향에 대한 예측 가능
○ 정책결정 변화 : 정부 정책 및 집행 예산액의 추정은 SNS 빅데이터 분석을 통해
수정 및 보완이 가능하며, 이를 통해 정책과정에 영향을 줄 수 있는 가능성을 발견
19. □ 결론 및 정책적 시사점
1. 공공정책 수립을 위한 공론장(public sphere)으로 활용
○ 소셜 미디어(social media)의 진화로, 정책 의제 설정의 패러다임이 대중매체나
정치적 영향력을 가진 이들이 주도하는 것에서 일반 시민과 시민집단들로 전이
○ SNS으로부터 파생되는 빅데이터는 공공정책과정에 적극적으로 반영
될 수 있는 공론장으로 활용
2. 공공정책 과정(정책의제설정-정책결정-정책집행-정책평가)에 활용
○ SNS으로부터 파생되는 빅데이터를 공공정책과정에 적극적으로 반영될 수
있는 수단으로서 활용
○ SNS를 통한 정부 정책 홍보에서 향후 보다 적극적으로 정책과정에 반영
할 수 있는 방안 모색 필요
3. SNS 3.0 시대를 대비한 SNS 공공서비스 활용 환경 구축
○ SNS 3.0 시대를 대비하여, 정부는 서비스 공급자 관점에서 다양한 행위자들의
참여를 유도할 수 있도록 데이터 공개 및 활용을 위한“플랫폼”정부를 지향