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.

1. Photo by PressReleaseFinder on flickr -http://flic.kr/p/ehC3p7빅데이터전문가/ 데이터사이언티스트커리어에대한고려사항과사례-한국데이터베이스진흥원빅데이터잡콘서트- Gonnector고영혁

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前NHN 콘텐츠전략팀장

4. 빅데이터전문가? 진짜좋은거?

5. 지금세상은…

6. ‘mobile phone’ by Irita Kirsbluma on flickr -http://flic.kr/p/ehC3p7

7. Source : “Internet Trends 2014”, KPCB

8. Source : “Internet Trends 2014”, KPCB

10. Source : “Internet Trends 2014”, KPCB

11. ‘YouTube and Joost’ by Thomas van de Weerdon flickr -https://flic.kr/p/Corac

12. Source : “Internet Trends 2014”, KPCB

13. ‘Social Media’ by Peter KirkeskovRasmussen on flickr -https://flic.kr/p/p5FUN7

14. Source : “Facebook passes 1.19 billion monthly active users, 874 million mobile users, and 728 million daily users”, THE NEXT WEB -http://fyi.so/10F90j5

15. Source : “Internet Trends 2014”, KPCB

16. Source : “Internet Trends 2014”, KPCB

18. https://www.hapi.com/product/hapifork
http://www.sensoriafitness.com/
http://www.divus.eu/index.php/en/divus-mirror
http://www.budweiser.com/

19. 너무너무너무
많은데이터

20. ‘구슬이서말이라도꿰어야보배’, 아하경제-http://ahaeconomy.com/

21. 데이비드맥캔들레스-‘시각적이해의위계구조’

23. 정말인기있나요?

24. Difference Between Data Scientist and Data Analyst -http://www.edureka.co/blog/difference-between-data-scientist-and-data-analyst/

26. PayScale-http://www.payscale.com/research/US/Job=Data_Scientist,_IT/Salary

27. PayScale-http://www.payscale.com/research/US/Job=Data_Scientist,_IT/Salary

28. 빅데이터전문가에게필요한핵심역량?

29. ‘math’ by AkashKatarukaon flickr -https://flic.kr/p/c6aLK수학 숫자로세상을표현하는능력 숫자로표현된세상을읽는능력

30. ‘Statistics’ by Simon Cunningham on flickr -https://flic.kr/p/ir7oZV통계학 분포와패턴을찾아내기 확률적인관계의발견

31. ‘code’ by Michael Himbeaulton flickr -https://flic.kr/p/7NFTF6프로그래밍 엄청큰데이터를잘쌓기 데이터에서쓰레기를깨끗하게없애기 분석을제대로할수있는데이터로정리를잘하기 Python, R, …

32. 머신러닝 분류는인간의기본적인판단행동 머신러닝: 분류를자동화하는기법 지도학습: 기준을토대로새로운것이A냐B냐판단 비지도학습: 기준없이일단다르다고보이는것을분류

33. 하둡(hadoop) 분산시스템상에서빅데이터의저장과처리를다루는자바기반의오픈소스(무료)소프트웨어프레임워크
http://1004jonghee.tistory.com/entry/1004jonghee-하둡에코시스템Hadoop-Eco-System-Ver-10

34. 분야전문성 결국무엇(어떤분야)에쓸것이냐의문제 A도잘하고, B도잘하고, C도잘하고... 슈퍼맨?

35. 커뮤니케이션 혼자서다하기는너무나도빡센, 시간이많이걸리는일 서로다른전문가들의협업이필수 서로이해하고문제없이소통하는것이정말중요
‘Modern Communication 01’ by Chris Murphy on flickr -https://flic.kr/p/5WFxXZ

36. R (43%)과Python (40%)이Excel (36%) 보다많이쓰임
사용할수있는도구가많을수록연봉이상승
오픈소스도구를쓰는그룹이상용도구를쓰는그룹보다연봉이높음($130k vs. $90k)

37. 2013 Data Science Salary Summary –Strata, O’REILLY

38. 어떻게살면어떤역량을갖추나요?

39. 0
1
2
3
4
5
수학
통계학
분야전문성
커뮤니케이션
프로그래밍
머신러닝
하둡

40. http://nashorn.tistory.com/191

41. 전기공학부(Electrical Engineering) 학벌? 필요없습니다!

43. ‘Go ahead. Push it.’ by flattop341 on flickr -https://flic.kr/p/kNXAT

44. 경제학응용통계학경영학

45. GNP+ TF ?!
‘Royal Flush’ by Minh Hoang on flickr -https://flic.kr/p/9GsFrF

47. 게임 판의 흐름을
분석해보면 어떨까?

48. Archlord
R2

49. 가상현실이나 마찬가지인
MMORPG를 분석해보면?

50. CognosOLAP 커스터마이징
서버(DB/게임/로그)레벨재설계및최적화
분석용Data Mart 별도구축
DB 운영정책최적화
일단위게임행동패턴시계열데이터다차원분석준비하여실행한것

51. 게임진행이막히거나더디는구간은?
이용자의게임내경제활동패턴은?
이용자의게임내콘텐츠소모패턴은?
마케팅이게임활성화에미치는영향은?
유료화모델의적절한방향은?
유료화시매출예측결과는? 답을얻어낸질문

54. Life Event
물건 사는 것과 금융의 관계

55. 금융권제휴플랫폼설계및구축
G마켓내이용자이동경로웹로그분석
거래데이터를토대로한이용자세그먼트분석
노출Slot 별퍼포먼스분석
타겟마케팅을위한세그먼트추출
제휴금융상품설계를위한기반데이터분석준비하여실행한것

56. 거래데이터로부터라이프이벤트추출가능?
상품별효과적인라이프이벤트는무엇인가?
어떤이동경로에노출하는것이효과적인가?
최종구매에도달시키기위한핵심인자는?
마케팅형태에따른구매전환율은? 답을얻어낸질문

57. 정량적인커리어데이터에기반한커리어컨설팅과헤드헌팅
3년간300여명의커리어컨설팅
개인성향,스트레스패턴등정량/정성데이터에기반한팀빌딩워크숍사람에대한이해

58. 스타트업서비스/마케팅/ 팀빌딩컨설팅&멘토링
그로스해킹(Growth Hacking)
다양한주제의데이터를수집/분석/인사이트도출
IoT/라이프데이터테마의자체스타트업끊임없는실험,분석,실행

59. 이거하나만은꼭기억하세요!!

60.  NODE
 LINK
 EXPLORE

61. Gonnector 고영혁(Dylan Ko)
Consultant, Mentor, Writer, Lecturer
Data Science, Business Development,
Service Design, UX, Startup, Career
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