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데이터 분석에 더 많은 돈이 투입되고 있다. 전세계 곳곳의 조직에서 나타나는 현상이다. 결국 관건은 이런 투자금이 실제로 비즈니스 가치를 유도하
데이터는 브랜드가 고객과의 신뢰를 구축하는 데 토대가 되는 도구다. 그렇다면 기업의 마케팅과 디지털 활동에 고객 개인화와 참여를 구축하는 데 실
재난 발생 시 데이터는 피해 상황 파악에 도움이 된다. 그러나, 아무리 데이터가 많아도 효과적인 분석 전략과 플랫폼이 없다면 가장 중요할 때 어
누구나 자신의 작업 내용을 다른 사람에게 보여줘야 할 때가 있다. 대부분 프로그래밍 작업 내용은 가공되지 않은 소스 코드 형태나 컴파일을 거친 실행가능 파일 형태로 공유된다. 소스 코
데이터 과학자는 사람이 아니라 한 팀인가? – 데이터 과학자 역량 범위의 논란2016년쯤에 필자가 빅데이터에 관해 읽었던 한 매체의
관동맥성심장병을 진단하는 데에는 일반적으로 침습성 혈관 조영법이 쓰였다. 딥러닝 시스템은 X선 촬영 기계로 몸 내부의 상세한 이미지를 생성할 수
컴퓨터와 과학이라는 두 단어를 생각해보라. 첫 번째는 인류에게 아주 큰 선물을 줬다. 그 범위도 생명을 살리는 전자 의료 기록(EMR)의 보편화
의료보험 회사에게 의료의 질과 비용 효율을 평가하는 작업이란 언제나 쉽지 않다. 업무 자체가 복잡할 뿐더러 수많은 내과의, 전문의, 병원, 여타
캘리포니아 샌디에고 대학(UCSD ; University of California San Diego)에게는 코볼 문제가 있다. 1990년대 이후
가상 비서, 인공지능(AI) 비서 기술은 꽤 오래전부터 부상할 움직임을 보였다. 그러다 아마존 알렉사, 애플 시리, 마이크로소프트 코타나, 구글