데이터 관리 | 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
데이터 과학팀 리더의 리더십 (2) – 바윗돌을 뒤집어라 (투명한 소통)지난 스물아홉 번째 글에서는 데이터 과학팀을 이끄는 리더십의 첫번째로
머신러닝은 데이터로부터 자동으로 모델을 생성하는 알고리즘이 포함된 인공지능의 한 지류다. 머신러닝의 종류는 크게 지도학습(Supervised L
웹 분석은 모든 비즈니스, 특히 잠재 고객 콘텐츠 관리 경험이 없는 신생기업에게 중요한 도구다.
최근 2건의 M&A가 있었다. 둘 다 셀프서비스 애널리틱스에서 이름을 알린 업체들이다. 하나는 루커고 다른 하는 태블로다. 이 둘은 각각
데이터 애널리틱스는 계속해서 변화하는 영역이다. 데이터 주도적 문화 창출, 기본에 충실하는 자세, 자동화 노력, 외부 데이터 활용과 같은 트렌드가 눈에 띈다는 진단이다.
2018년에 개최한 사파이어(Sapphire) 컨퍼런스에서 SAP는 시장 선두 자리를 굳힌 세일즈포스를 따라잡고자 새로운 CRM(Customer
한국IDG가 회원을 대상으로 한 조사 결과 1년 전보다 데이터 활용이 늘었으나 데이터를 정제하는 데 대부분 시간을 보내 정작 분석에 할애할 시간이 부족한 것으로 나타났다.
비즈니스 인텔리전스 애널리스트는 데이터를 통찰로 변화시켜 비즈니스 가치를 견인한다. BI 애널리스트는 데이터 애널리틱스, 데이터 시각화, 데이터
지난 2016년 창립 100주년을 바라보는 딜러 타이어(Dealer Tire)의 임원들은 사내 신생 데이터 과학팀에 질문을 하나 던졌다. &ld
데이터과학자는 어떻게 만들어지는가? – 필자의 사례최근 필자에게 조언을 구하는 많은 분이 가장 어려워하고 관심이 많은 문제는 좋은