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- 2023.03.27 과정평가형 정보처리 산업기사 (JAVA) 국비지원 학원에서 자격증 따고 취업하자!
- 2021.08.25 네이버, 카카오도 탐내는 클라우드 전문가되기 설명회 개최
- 2021.06.14 CCNA 자격증 시험 취득 방법
- 2021.05.28 Azure 클라우드 서비스 Azure 스페셜리스트는 어떠세요? (Microsoft)
- 2019.12.07 소셜 네트워크 분석의 이해
- 2018.01.26 용어를 알아봅시다.
- 2017.10.27 DOM 그리고 웹퍼블리셔, 프론트엔드 개발자, 백엔드개발자 대체 뭐니???
- 2017.10.27 데이터 분석과 데이터 사이언스
- 2017.10.21 알파고와 CNN의 관계
- 2017.10.18 인공지능과 머신러닝 그리고 딥러닝이란?
글
정보처리 산업기사 자격증을 취득하면 어떤게 좋을까요 ?
일반적인 방법으로는
기능사, 산업기사, 기사 의 순으로 자격증을 취득 합니다.
산업기사 이상은 학력과 경력을 기준으로 응시자격이 주어지기 때문에
보통 비 전공자, 비경력자의 경우에는 기능사 부터 시작하는것이 대부분 입니다.
기능사는 자격의 제한이 없지만
산업기사는 관련학과 대졸, 전문대졸 관련학과 또는 실무경력2년 또는 기능사 취득후 실무1년 이라는
자격제한이 있습니다.
자격제한도 문제지만
현재 시행되는 검정의 경우 실무능력보다는 누가누가 암기를 더 잘하는가를
판단하는 문제라 실무에서 자격증이 있는것 외에는 어필하기가
어렵습니다.
그래서 한국산업인력공단에서는 과정평가형 자격제도를 만들었고
그 과정평가형 으로 과정을 이수하고 평가를 통해서 자격증을 발급하고 있습니다.
과정평가형으로 시험을 보는 자격증의 종류는 정해져 있습니다.
그중 정보통신분야의 자격으로는 정보처리 산업기사 시험이 인기가 높은편으로
정보통신 계열의 취준생들과 개발자로 입문하려는 취준생들의 높은 관심이 있습니다.
정보처리산업기사 자격증은 자격등록에도 유리하며
기업에서도 외국에서도 인정되는 자격증 입니다.
자격취득 희망자는~
- 누구나 참여 가능 : 해당 교육을 성실히 임하고 성실히 평가에 임할 수 있는 사람 누구나 가능
- 비용은 과정평가형 정보처리 산업기사 과정에 들어오는 경우 모두 무료로 지원
- 현장중심의 교육과 훈련을 통해 자격취득과 취업이라는 두마리 토끼를 잡을 수 있음.
평가는 내부평가와 외부평가로 이루어져 있고,
내부평가 1: 외부평가 1의 비율로 평균 80점 이상이면 합격 입니다.
내부평가도 외부평가도 모두 중요합니다.
그래서 과정평가형은 학원선택이 중요 합니다.
자격증취득과 취업이라는 두마리 토끼를 다 잡아야 하기때문이죠
과정평가형 정보처리 산업기사 자격증 취득의 유리한점
' 01
과정평가형 정보처리 산업기사 자격증을 취득하면 유리한점은 바로 실무능력을 갖춘 자격증 소지자 입니다.
Java(자바) 언어를 기준으로 실기를 연습하고
Java 기반으로 프로젝트 연습까지 하게되므로 무엇보다 교재만 달달 외운 취준생에 비해
능력면에서 앞서게 됩니다.

'02
두번째로 자격 시험 접수 및 검정 수수료가 무료 입니다.
정보처리 산업기사 필시 응시료는 19,400원
정보처리 산업기사 실기 응시료는 20,800원
하지만
모두 무료로 진행이 되며
'03
과정완료후 불합격 하더라도
2년이내 재응시 가능 합니다.
과정평가형 정보처리산업기사 (Java) 전국 합격율을 보자면
접수자비율로 보자면 대략 35%대의 합격률을 보이며
실제 시험당일 응시포기하는 경우도 있습니다.
그래서 과정평가형 정보처리산업기사의 경우 학원선택에 신중해야 합니다.
얼만큼 잘 지도하는가와 얼만큼 합격율을 가지고 있는지도 분석해야 합니다.
서울시 관악구 봉천로227 보라매공원 근처
신림선 당곡역 2번출구 바로옆에
한국정보교육원에서는 작년에 이어 올해도 과정평가형 자바 정보처리산업기사 과정이 열립니다.
작년에 18명중 16명 합격을 통해 88%의 합격율을 자랑하는
한국정보교육원에서 과정평가형 정보처리산업기사 자격증을
취득해서 취업합시다
자바(Java) 기반 정보처리산업기사 자격증취득 과정입니다.
한국정보교육원 과정평가형 정보처리산업기사
일상을 볼 수 있는 브이로그 경진대회 장려상 수상 작품도
잠시 감상해보세요 ~~
그럼 과정이 어떻게 운영되는지 볼수 있답니다^^

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CCNA 자격증 시험 취득 방법!
다들 궁금해하는 방법 아직 모르는 분들을 위해서 몇가지 안내를 해드린다.
CCNA 시험은 예전부터 덤프(기출문제)를 통해 시험을 보시던 분들이 많아서 요즘에는 시험보는 방식이 자주 바뀌고 있으니 시험을 앞둔 분들은 유의 하셔야 한다.
CCNA(Cisco Certified Network Associate)자격증이란?
일단 CCNA 자격증은 Cisco에서 발급하는 네트워크 구축 관련 지식을 알아보는 국제공인 자격증이라는 것이다.
네트워크 분야도 네트워크 개발이나 유지보수 그리고 관리등을 할 수 있는 능력을 인정받는 자격증중 널리 알려진 자격증이라는 것이다.
특히, 비전공자의 경우 해당 분야의 RPL(사전경험이나 학습경력)을 확인할 수 있는 중요한 지표이기도 하니까 아무래도 비전공자들이 네트워크 분야로 갈때는 많이 취득하는 자격증중 하나일 수 있다.
코로나19로 인해 전세계는 어쩌면 더더욱 단단한 네트워크로 묶이고 있으니 지금쯤 더 많이 필요한 시점이 아닐까 한다.
CCNA 자격증은 전망이 좋을까?
지금은 모든 비즈니스가 온라인 상에서 이루어지고 있다고 해도 과언이 아닐것이다.
덕분에 많은 기업에서는 네트워크 관련 인력에 대한 선호도가 높아지고 있고
그래서 네트워크 관련 기업은 Cisco 장비에 대한 선호도가 높아지고 해당 기술력을 가진 엔지니어를 채용하고 싶어하기도 한다. 덕분에 CCNA, CCNP, CCIE 등과 같은 자격증 소유자를 선호하는 이유이기도 하다.
하지만 요즘 덤프(기출문제)만 풀고 자격증을 따시는 분들 때문에
기술면접을 보는 기업이 더 꼼꼼하게 보고 있다.
그러니까 자격증을 따기위한 공부를 하면 아무소용 없는 자격증이고
공부를 하면서 자격증을 취득하면 취업 준비까지 함께 하는 자격증이 된다는 것이다.
한국정보교육원은 Pearson Vue 시험장으로 모든 시험을 응시할수 있다.
한국정보교육원은
교육생의 실력을 높여주는 기술 강사진과
최신 장비와 커리큘럼을 통한 교육,
그리고 CCNA, CCNP, AWS시험을 볼수 있는
피어슨뷰 검정장까지 모든것을 갖추고 있다.
CCNA 자격증 시험의 응시방법과 특징
CCNA 시험은 피어슨 뷰 검정센터에 온라인으로 신청하는데
보통 신용카드로 신청 한다.
US $300정도 발생하니까 한화로 약 33만원정도 되는 비용이다.
따라서 아무렇게나 신청하면 안되고 한번에 철저히 준비해서 응시해야 한다.
특히, 덤프(기출문제)만 믿고 응시하면 안된다.
꾸준히 시험유형이 바뀌고 있어서 위험하다.
예전에는 시뮬레이션도 있었는데 요즘은 또
드래그 앤 드롭과 객관식이 주로 나오는 등
자꾸 변경되고 있으니 덤프에만 의존하면 큰일난다.
좋은 점은 100점 만점에 825점 이상이면 합격!
시험을 마치면 그자리에서 바로 Pass 인지 Fail인지 확인이 가능하다.
짜란~~~
CCNA 바우처로 시험 보기
사실 $300 이라는 금액은 싸지 않다. 아니 비싸다
그래서 시험응시료가 고가이다 보니 바우처를 구입해서 보는 사람들도 적지 않다.
바우처는 시스코코리아에서 대량으로 판매하는 것을 기준으로
시험응시료를 낮추서 판매한다.
다만, 1년안에 응시해야 하고 반값같은건 없다는점을 명심해야 한다.
그리고 개인이 바우처를 대량으로 구매하기는 어렵기때문에 바우처는 공인된 기관이 아닌데에서는 구입하지 않는것이 좋다. 구입하고 나서도 제대로 쓰지 못하는 분들을 여럿 보았으니.
제일 좋은 방법은 바우처대신 열심히 공부해서 한번에 붙으면 된다.
한국정보교육원의 네트워크, 정보보안, 클라우드 과정의 교육생들은
대다수가 1번에 CCNA 부터 AWS까지 자격증 취득과 함께 취업이라는 두마리 토끼를 잡는다고 알고 있다.
이번에 선정된 BHA(베스트 직업훈련기관)라는 10개 교육기관에만 준다는
베스트 직업교육기관 타이틀도 받은것으로 안다.
고민할 시간에 교육원에서 공부하고 자격증 취득하고 취업까지!
한번에 해결하는것도 좋을듯 하다.
우수 직업전문학교 한국정보교육원
국비지원,교육비 전액무료,우수훈련기관 한국정보교육원
www.keduit.com
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요즘 클라우드가 많이 뜨고 있죠?
다들 클라우드하면 AWS만 생각하는데 물론 AWS가 큰 비중을 차지하고 있는건 사실입니다. 아마존의 서비스 스타트가 다른 기업들의 클라우드 사업에 불을 확~ 지른건 사실이구요 .
하지만 오늘은 Azure를 한번 소개해 드릴까 합니다.

Azure는 인프라가 좋은 클라우드 서비스 라고 할 수 있습니다. 왜냐면 이미 여러분들도 마이크로소프트사(MicroSoft)의 소프트웨어를 만나고 있기 때문이죠 ~
여러분도 오피스365라든지 SQL이라든지 그리고 컴퓨터 켜면 매일 만나는 윈도우라는 플랫폼이 바로 그 베이스라는 거죠~
Azure는 그래서 누구나 이용하고 있는 접근하기 쉬운 UI와 플랫폼 서비스를 강점으로 내세우고 있습니다. 그래서 점점 더 인기가 많아지는 요소이기도 하구요.
특히 Azure는 가용 영역대신 동일센터 내 가용셋 이중화 형태로 서비스를 제공한다고 하네요.
그리고 Azure는 글러벌 리전을 최대 보유하고 있어서 140개국에 서비스를 제공하고 있고 Azure Backup, Azure Site Recovery 및 Azure SQL Database와 같은 서비스를 온-프레미스에 통합해 구성 할 수 있는 장점을 가지고 있습니다.
Azure Stack 소프트웨어를 통해 고객이 선택한 위치의 하드웨어에서 Azure핵심 API기반의 서비스를 제공한다고 하니 장점이 많은 CSP라고 할수 있습니다.
마이크로소프트 윈도우 기반 사용자들은 익숙한 포맷의 플랫폼을 이용하기 때문에 사용감이 뛰어나다는 장점으로 데이터 분석플랫폼의 경우만 보더라도 Ms-SQL 기반의 Azure SQL기능을 중심으로 MS의 GUI에 익숙한 사람들은 편리하기도 하고 접근이 쉽다는 잇점이 있네요 ~
그리고 AI/ML 플랫폼 영역에서 On-Premise운영 지원이 가능한 편리함은 덤이라고 합니다.
On-Premise가 뭐냐구요?
On-Premise(온 프레미스)는 기업의 서버를 클라우드와 같은 원격환경이 아닌 자체 로컬안에 서버를 직접 설치하고 운영하는 방식을 말합니다. 기존의 서버는 온프레미스 환경이었지만 지금은 점차 클라우드로 많이 이동햇고 이동하고 있는 중이죠 ~~~
Azure의 장점
Azure의 장점은 크게 3가지로 나뉩니다.
1. 하이브리드 (Hybrid) 구성이 가능하다.
Azure는 MicroSoft 서비스이기 때문에 Window Server등의 마이크로 소프트사의 제품과 친화성이 높다
따라서, 현재 사용중인 환경과 원활한 공유 및 전환이 가능하다는 장점이 크다.
2. 오픈 플랫폼으로 다양한 OS와 DB언어에 대응이 가능하다.
Azure는 Window이외의 서브와 애플리케이션의 이용도 가능하다.
Linux등의 오픈소스와 오라클(Oracle)등의 제품에 대응이 가능하고
NET. PHP, Java, Node.js , Python, Ruby등의 개발언어나 다양한 개발 도구를 사용할 수 있다
3. 전방위적 글로벌 데이터 센터
Azure는 많은 지역으로 데이터센터(DC)가 늘고 있으므로 더많은 리전으로 늘어날것으로 생각된다.
오늘은 여기까지만 다음엔 자격증을 알아볼까????
클라우드를 배우고 싶다면 지금이 찬스~ 한번 가보죠~
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소셜 네트워크 분석의 개념
1. 분석현황
통신, 온라인 소셜 미디어나 게임 및 유통업에서 관심
일반인도 익숙하게 접할 수 있음
페북, 인스타 등의 친구관계 그래프
정치권의 분석등
2, 분석표현
분석하고자 하는 데이터를 행렬로 표현
존재(1) 안존재(0)
선으로 연결하여 긴밀한 관계를 표현하는 장점
3. 소셜 네트워크 분석에 사용되는 방법
연결성과 밀도
연결성 : 사람간의 관계가 어떻게 맺어지는 가를
개인이가지는 인기도, 사회적 성향, 고립도등의 그룹내에서 가지는 연결 성향 파악 (개인의 그룹 내 성향을 나타냄)
밀도 : 구성원들간에 얼마나 많은 관계를 맺고 있는가를 표현하는 개념
구성원들의 친밀한 관계 정도를 표현, 그룹내 고립인원이 있는지를 나타냄
현재 그룹전체의 친밀도를 파악하고 그룹을 이끌어가는 방향성을 고려할 수 있음
4. 연결성 분석을 위한 그래프 마이닝 기술
소셜 미디어의 데이터를 표현(페북등)
- 빅데이터중 가장 큰 빅데이터
- 빅데이터중 가장 활용도가 높은 표현형식중 하나
데이터간의 관계를 표현할 때 사용하는 데이터 구조
- 점선 또는 링크로 구성된 그래프
- 점: 네트워크 구성원
- 선 : 구성원간의 연결
- 링크:연결의 방향
인디그리(In-Degree) : 한점이 다른점으로부터 화살표를 받는 관계의 정도 (영향을 받는 관계)
아웃디그리(Out-Degree) : 어떤점이 다른점에 화살표를 주는 정도 (영향을 주는 관계)
쇼셜 네트워크 솔루션
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Kxen (카이젠) : 예측용 분석소프트 웨어 (인피니트 인사이트 )
-
SAS (에스에이에스): 통계분석 소프트웨어
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XTRACT(엑스트랙() : 관심 현상 예측할수 있는 분석 플랫폼 제품화
-
IDIRO(이디로)
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Pajek(파젝)
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Inflow(인플로우)
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1. MES 란?
스마트 제조에서 가장 중요한 MES(Manufacturing Execution System) 는 간단하게 말하면 주문에서 생산까지 이르는 과정에 대한 정보를 수집하여 데이터를 쌓고 해당 데이터를 기준으로 미리 예측하거나 관리할수 있는 것을 말한다.
즉, MES는 수주에서 완제품 출하에 이르는 생산활동을 최적화 할 수 있는 정보를 제공하는 것으로 국제 MES협회인 MESA International에서는 MES를 “Manufacturing Execution System deliver information that enables the optimization of Production activities from order launch to finish goods....” 이라 정의하고 있다.
MES를 통해 제품주문에 의한 착수에서 완성품의 품질검사까지 전체 생산활동을 관리하는 시스템으로 생산 현장의 각종 정보, 즉 생산실적, 작업자활동, 설비가동, 제품 품질정보 등을 실시간으로 수집하여 집계/분석/모니터링 및 생산공정을 제어함으로써 고품질의 수익 지향적 생산체제를 갖추게 하는 통합 생산관리시스템 이라고 보면된다.
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DOM 이란?
Document Object Model
문서객체모델 이라는 뜻이다.
문서 객체 모델(The Document Object Model, 이하 DOM) 은 HTML, XML 문서의 프로그래밍 interface 이다. DOM은 문서의 구조화된 표현(structured representation)을 제공하며 프로그래밍 언어가 DOM 구조에 접근할 수 있는 방법을 제공하여 그들이 문서 구조, 스타일, 내용 등을 변경할 수 있게 돕는다.
DOM 은 구조화된 nodes와 property 와 method 를 갖고 있는 objects로 문서를 표현한다. 이들은 웹 페이지를 스크립트 또는 프로그래밍 언어들에서 사용될 수 있게 연결시켜주는 역할을 담당한다.
우리가 흔히들 말하는 웹 퍼블리셔는 누군가??
웹퍼블리셔에 대한 경계를 억지로 나눠 보자면 mark-up, css는 웹 디자이너가 핸드링하고, javascript등의 프로그래밍이 필요한 부분은 server-side 개발자가 담당했던 것이 과거의 웹 제작 방식이다.
그러나현재에 와서 Front-End에 대한 전문성을 가진 직군에 대한 필요가 점차 증가하기 시작했고 브라우저가 다양해지고 여러가지 Front-End에 대한 기술이 필요해지게 됨에 따라 새분화 되어 웹퍼블리셔는 디자인에 집중. server -side개발자와 프론트엔드 개발자의 업무 세분화 전문화되고 있는 중이다.
프론트 엔드 개발자란???
HTML, CSS, DOM 그리고 JavaScript 등의 웹 기술을 사용하여 웹사이트, 웹 애플리케이션 서비스를 설계하고 개발하는 사람을 말한다.
브라우저 상에서 보이는 모든 것을은 위에서 말한 웹 기술들의 집합체인 것이다.
대략적인 직군 분류
Front-End Developer/Engineer
HTML/CSS Developer
Front-End JavaScript Developer
Front-End Web Designer
Web/Front-End User Interface Developer
Mobile/Tablet Front-End Developer
Front-End SEO Expert
Front-End Accessibility Expert
Front-End Dev.Ops
Front-End Testing/QA
프론테엔드 개발과 백엔드 개발의 가장 큰 차이점은 백엔드 코드는 제어할 수 있는 환경에서 돌아가는 반면에,
프론트엔드의 환경은 완전히 제어 밖에 있다는 것이다.
프론트 엔드는 프로그램의 앞 즉, 클라이언트 입장에서 개발이 진행되고 클라이언트가 보게 되는 부분을 개발하는 분야이다.
반대로 백 엔드는 프로그램의 뒷 부분 즉, 서버 쪽을 비롯해서 서버와 클라이언트 사이드가 연결되는 역할을 하는 부분을 개발하는 것을 얘기한다고 볼 수 있다. 그래서 프론트 엔드는 클라이언트 사이드(Client Side)라고 하는 반면, 백 엔드는 서버 사이드(Server Side)라고도 한다.
필요 프로그램
JAVA, JSP, Spring, mySQL 이렇게 4가지 정도
JSP : JSP는 자바(JAVA)를 기반으로 웹 페이지를 작성하면서 진짜 우리가 일반적으로 보곤 하는 웹페이지를 작성하게 도와주는 언어이다. HTML로만 코드를 작성한다면 정적인 웹페이지밖에 되지 않는다. 쉽게 말해 껍데기만 만들어주는 것이다. 이 껍데기를 서버와 연결해주고 사용자에게 받은 데이터를 서버에 보내고 그에 대한 서버의 응답을 받아 사용자에게 전송해주는 역할을 하는 언어라고 볼 수 있다. 같은 역할을 하는 언어로는 PHP, ASP, 그리고 최근에 부상하고 있는 node.js가 있다. JSP 또한 JSP 포스팅에서 더 자세히 소개하도록 하겠다.
Spring : 스프링(Spring)은 프레임워크다. 프레임워크라는 것은 라이브러리 같은 개념으로 보면 되는데, 라이브러리에 비해서 좀 더 목표지향적인 툴이라고 보면 된다. 이 스프링이라는 프레임워크는 굉장히 무거운 걸로 유명하지만 우리나라에서는 대부분 스프링 프레임워크를 사용한다. 스프링(Spring)에 관해서는 좀 더 공부를 하고 Spring관련 카테고리에 자세히 포스팅 하도록 하겠다.
API (web or XML page) = DOM + JS (scripting language)
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데이터 분석과 데이터 사이언스에 대해 알아보자 먼저 데이터 분석에 필요한 데이터는 뭔지부터 시작하자.
데이터 분석이란???
데이터로부터 의사결정을 위해서 데이터를 모으고 변환하며, 분류하고, 그래서 특징을 찾아내어 한눈에 파악할 수 있도록 시각적인 표현을 해 주는 모든 행위를 말한다.
따라서, 더 빨리, 더 쉽게, 한눈에 직관적으로 이해가 되도록 데이터 분석을 도와주는 툴이 중요하고 우리가현재 접할 수 있는 툴 중에서 Tableau가 가장 우수하다고 한다.
또한 데이터를 기반으로한 전문직종인 데이터 분석 전문가(ADP)라는 직업은 데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터 분석 기획, 데이터 분석, 데이터 시각화 업무를 수행하고, 이를 통해 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 결정 등의 과학적 의사결정을 지원하는 직무를 수행하는 전문가를 말한다.
비슷한 단어인 데이터 사이언스란? 바로 빅데이터를 이용해서 모델 만들고, 그 모델을 빅데이터로 테스트하는 일을 말한다.
흔히들 말하는 빅데이터는 그냥 데이터의 볼륨(Volume)이 크고, 빠른 속도(Velocity)로 저장되고, 종류가 다양(Variety)하고, 그래서 가치(Value)가 있는 데이터(라고 한)다. (이른바 3Vs + Value in Big Data)
그렇다면 진짜 빅데이터란?
빅데이터의 핵심은 데이터의 크기가 아니라 데이터로 여태까지는 못했던 분석, 예측을 할 수 있는지, 그래서 정확도를 높일 수 있는지의 여부가 빅데이터의 신뢰도를 말할수 있다.
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알파고와 CNN이 대체 뭔가 하고 구글링을 해보았다.
우리의 초록검색에서는 CNN이 방송사로 계속 검색이되는 웃기는 현상이 ㅋㅋ
엊그제 보았던 인공지능과 머신러닝 그리고 딥러닝까지의 관계를 조금더 알아보던중 며칠전에 알파고 제로에 대한 뉴스가 IT업계에 탑뉴스로 장식하는 것을 볼수 있었다.
세계적인 바둑 강자들을 꺾었던 알파고 구 버전(알파고 리, 알파고 마스터)의 수준을 뛰어넘는 ‘알파고 제로’가 탄생한 것이다.
기존의 알파고 리와 알파고 마스터의 학습 방식은 인간이 만들어놓은 학습내용을 통해 학습하는 방식이라면 알파고 제로는 바둑 규칙 이외에 정석이나 기보 등 어떤 사전 지식도 없는 상태의 신경망에서 출발해서 혼자서 바둑을 두고 데이터를 쌓아 스스로 바둑의 이치를 깨닫고 바둑을 두게 되는 것이다.
딥마인드 창업자인 데미스 하사비스 대표와 소속 연구원 16명은 19일(한국시간) 과학저널 ‘네이처’에 ‘알파고 제로’의 개발 과정을 담은 ‘인간의 지식 없이 바둑 마스터하기’(Mastering the game of Go without human knowledge)란 제목의 논문을 발표했는데 이 딥마인드는 인간의 지식으로 AI를 교육ㆍ감독하는 ‘지도 학습 시스템’(supervised learning system)이 아닌, 알파고 제로에는 생물의 뇌와 유사하게 시행착오를 통해 이치를 깨닫는 ‘강화 학습 시스템’ (reinforcement learning system)을 적용했다고 한다.
[데미스 하사비스 딥마인드 CEO / 사진출처 : 한국일보]
이런 딥러닝 기술이 발달할 수 있는 이유는 현재 빅데이터 기술과 사물 인터넷 기술의 발전으로 다양하고 질 좋은 데이터를 손쉽게 수집할 수 있게 되었기 때문이라 할 수 있다.
딥러닝과 기계학습인 머신러닝은 데이터를 이용하여 모델을 학습한다는 공통점을 가진다.
다만 앞의 블로그글에서도 말했듯이 딥러닝과 머신러닝의 차이는 데이터를 학습하는 과정에서 큰 차이를 갖는다
머신러닝(기계학습)으로 이미지를 인식하기 위해서는 사진을 그대로 사용하는 것이 아니라 사진 속에 객체를 가장 잘 구분할 수 있는 특성인자 (feature)를 찾아내야 한다. 머신러닝(기계학습)에서 모델의 성능을 결정하는 것은 ‘이 특성인자가 얼마나 데이터를 잘 대표하는가’ 이다. 반면 딥러닝의 경우에는 사람이 특성인자를 선정하는 것이 아니라 데이터에서 모델을 학습하는 과정에서 목표를 잘 달성할 수 있는 특성인자를 스스로 찾는다.
딥러닝은 특성인자를 자동으로 찾아내기 때문에 기계분야에서 딥러닝을 활용하려는 시도가 늘어나고 있다.
그래서 이렇게 단어들이 자꾸 늘어나고 있다.
인공 신경망 (Neural Networks)
합성곱 신경망 (Convolutional Neural Networks, CNN)
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인공지능이란말은 무슨뜻일까?
인공지능이란? 인간이 가진 다양한 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 것을 말한다.
AI( Artificial Intelligence)라고도 하는 인공지능 !
이러한 인공지능(AI)은 그냥 만들어지지 않는다. 인공지능(AI)의 능력을 갖기 위해서 컴퓨터는 학습을 해야 한다.
이렇게 컴퓨터가 인간의 지적 능력을 갖기 위해 하는 학습을 머신러닝 " Machine Learning" 이라고 하며
머신러닝 " Machine Learning" 이란? 컴퓨터가 스스로 학습을 하여 그 능력을 향상 시키는 기술이다.
그런데 머신러닝 " Machine Learning"이라는 말이 나오면서 자주 등장하는 단어 또하나!
딥러닝 "Deep Learning"이라는 단어가 자주 또 나온다.
딥러닝은 머신러닝 " Machine Learning"을 구현하는 방식중의 하나인 것으로...
딥러닝 "Deep Learning"은 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기술을 뜻한다.
좀 쉽게 가볼까요?
요즘 네이버에서도 사진을 통한 인식서비스를 시작하였더군요.
이게 바로 학습의 효과에 해당하는 딥러닝인데요.
예를 들면 컴퓨터에게 고양이를 인지시키기 위해서는 고양이에 대한 많은 자료를 알려줘야 합니다.
고양이는 털이있다.라든지... 고양이의 다리는 4개이고 귀는 2개이고 콧수염이 있다든지.... 이런 일반적인 자료부터시작해서 색상, 형태, 모양새, 얼굴형태나 몸형태, 꼬리형태등을 알려줘야 합니다.
이런 DB(DataBase)작업이 가장 힘든겁니다. 컴퓨터에게 인식시키기 위한 전세계의 모든 고양이에 대한 자료를 DB화 해야하니까요.
그러나 사람은 다릅니다. 엄마와 함께 길을 가던 아이가 있습니다. 엄마가 "저건 고양이야" 하고 알려주면 아이는 고양이의 전반적인 형태를 보고 인지하게 되고 이 아이는 다른 동물을 보고 엄마에게 "엄마 저거도 고양이야?" 했을때 "아니야 저건 강아지야"하게되면 스스로 고양이에 대해 전반적인것을 학습하지 않아도 반복적으로 고양이에 대해 알게 됩니다.
딥러닝은 이런식으로 컴퓨터에게 무수히 많은 고양이사진을 보여주면서 이 사진의 대상이 고양이라는 것을 알려줌으로써 컴퓨터 스스로 고양이에 대해 인지하도록 하는 기술입니다.
우리가 알고있는 이세돌과 격돌한 알파고도 이러한 방식으로 학습을 한거죠. 바둑의 규칙을 알리느니 DB대신 바둑의 기본자료를 주고 스스로 학습하고 이기는 방법을 알아가도록 한거죠.
인공지능>머신러닝>딥러닝 이러한 구조입니다.
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