자료는 어디서 받을 수가 있을까요?
실제로 시장에 필요한 인력은 데이터 엔지니어들인데 그 부분은 너무 간과되는 느낌입니다. 실제로 AIML 프로젝트 성패는 얼마나 수준 높은 데이터 엔지니어를 가지고 있느냐가 큰 영향을 끼친다고 생각합니다.
데이터 사이언티스트와 데이터 엔지니어의 역할이 밍글되서 이야기가 되는게 좀 있네요.
데이터이쿠도 요즘 확실하게 핫 하긴 하네요. 요즘 여기저기서 너무 많이 들리네요. 궁금증이 이번에 해소될수 있기를 기원합니다.
[질문] AI/ML프로젝트의 성공을 위해서는 도메인 놀리지가 매우 필요한 부분인데 쿤텍에 이런 도메인 놀리지에 접근하는 방법들이나 노하우가 있을까요? 아니면 단순 교육 지원 및 가이드?가 역할인가요?
회사에서 관련된 프로젝트를 검토 및 진행하고 있는데 재미있는 내용이네요.
안녕하세요.
[질문] 클라우드 이전에는 엑사데이터는 대용량 데이터 분석을 위한 '필수'적인 운영 인프라였지만 최근 클라우드가 대세가 되면서 그 자리를 조금씩 빼앗겨가고 있는데 여전히 왜 다시 온프레미스? 라는 질문에 대한 대답을 듣고 싶습니다.
클라우드 이전에는 엑사데이터는 대용량 데이터 분석을 위한 '필수'적인 운영 인프라였지만 최근 클라우드가 대세가 되면서 그 자리를 조금씩 빼앗겨가고 있는데 여전히 왜 다시 온프레미스? 라는 질문에 대한 대답을 듣고 싶습니다.
이러한 솔루션들은 성능에 대한 이슈보다는 기능에 대한 이슈가 좀 더 많은 것 같은데 구글이니 그쪽으로는 크게 고민은 되지 않으나 아직 부족한 기업 활용, 개인 활용 레퍼런스를 어떻게 극복할 수 있는지는 의문이네요.
업무에 테블로를 사용하고 있는데 흥미로운 주제군요. 좀 더 스터디를 해봐야 할 것 같네요.