플로랑 뷔송의 『행동 데이터 분석』은 사용자 행동 데이터를 수집, 분석, 시각화하는 방법을 설명하는 책입니다. 이 책은 사용자 행동 데이터의 개념에서부터 데이터 수집, 분석, 시각화 방법, 그리고 실제 사례까지 다양한 내용을 다루고 있습니다. 이 책은 사용자 행동 데이터를 분석하여 사용자 경험을 개선하고, 마케팅 효과를 높이고, 비즈니스 전략을 수립하는 데 도움이 될 것입니다. 이 책은 다음과 같은 장점이 있습니다. 사용자 행동 데이터의 개념을 이해하기 쉽게 설명합니다. 데이터 수집, 분석, 시각화 방법을 자세하게 설명합니다. 다양한 실제 사례를 통해 사용자 행동 데이터를 분석하는 방법을 보여줍니다. 이 책은 사용자 행동 데이터를 분석하는 데 관심이 있는 모든 사람에게 도움이 될 것입니다. 특히, 마케팅..
AWS 기반 데이터 과학은 AWS에서 제공하는 AI와 ML 기능을 활용하여 데이터 과학 프로젝트를 구축하고 배포하는 방법을 다룬 실전 지침서입니다. 아마존 EC2, 아마존 EBS, 아마존 다이나모DB, AWS 람다, AWS IAM을 비롯한 다양한 AWS 서비스를 사용하여 데이터 수집 및 처리, 머신러닝, 보안을 다룹니다. 또한 AWS에서 데이터 과학 프로젝트의 비용을 절감하고 성능을 향상시키는 팁도 소개합니다. 이 책은 데이터 과학에 대한 기본 지식이 있는 독자라면 누구나 쉽게 이해하고 따라 할 수 있습니다. 또한 AWS를 처음 접하는 독자라도 책에 제공된 튜토리얼을 통해 AWS를 빠르게 익힐 수 있습니다. 이 책은 데이터 과학 프로젝트를 계획하고 실행하는 데 필요한 모든 정보를 제공합니다. 데이터 수집..
요즘 들어 인공지능에 대한 인기가 더욱 높아져 가는 것 같습니다. 딥러닝과 인공지능은 이제 학문의 세상을 벗어나 상용화 또는 인간의 삶에 완전 녹아 들고 있는 것 같습니다. 개발의 속도 또한 어마어마 하죠. 역시나 SW의 트렌드는 빠르게 변화하는 것 같습니다. 그렇다면 개발자들이 머신러닝 또는 딥러닝을 이해하기 위해 어떠한 것이 필요할까요? 그래서 이 책을 살펴 보았습니다. 제목부터 개발자를 위한 느낌과 배려가 느껴지죠? 머신러닝과 인공지능은 쉬워보이지만, 막상시작하려면 무엇부터 시작해야 할지 곤란한 경우가 많습니다. 인공지능과 머신러닝에 관심이 있고 데이터에서 학습하는 모델을 빠르게 구축하고 싶다면 이 책을 보세요. 일반적인 인공지능 및 머신러닝 개념을 배우는 데 관심이 있고 이 분야의 문제를 해결하기..
UUID란 무엇인가? UUID는 "Universally Unique Identifier"의 약어로, 고유한 식별자를 생성하기 위한 포맷 중 하나입니다. UUID는 128비트의 식별자로, 일반적으로 16진수로 표현된 32개의 문자열로 구성됩니다. UUID는 대규모 분산 시스템에서 개체나 엔티티를 고유하게 식별하기 위해 사용됩니다. UUID는 시간, 컴퓨터의 MAC 주소, 임의의 값을 조합하여 생성됩니다. 이를 통해 고유성이 보장됩니다. UUID는 표준으로서, 다양한 프로그래밍 언어와 플랫폼에서 지원되며, 많은 개발자들이 사용하고 있습니다. 그러나, UUID는 생성된 순서나 시간순으로 정렬이 되지 않으므로, 대규모 분산 시스템에서 빠른 검색이나 정렬이 필요한 경우에는 적합하지 않을 수 있습니다. 또한, UU..
오늘은 자연어 처리 분야 입문에 많은 도움이 될 수 있는 책을 소개할까 합니다. 이 책은 데이터 과학자와 개발자가 텍스트 분석 및 자연어 처리를 비즈니스에 쉽게 도입할 수 있도록 안내하는 서적 입니다. 인공지능 기술이 많이 성숙화 되면서, 이제 연구를 넘어 실제 서비스로 많이 도입되고 있는 것 같습니다. 그래서인지 인공지능 분야에 엔지니어와 관련된 내용과 연구에 대한 양쪽 모두에 대한 내용이 다양한게 많이 보이는 것 같습니다. 그 중 이 책은 자연어 처리의 엔지니어 적인 기술적 내용과 연구를 하기 위해 필요한 기본적인 내용을 다룬 책입니다. 데이터와 인공지능 분야에 몸담고 있다면 파이썬이라는 개발 언어는 이제 너무나 익숙할 텐데요. 이와 같이 익숙한 파이썬 언어를 통해 텍스트를 어떻게 다루고 분석하고 활..
시간이 지날수록 데이터의 중요성은 점점 더 커져가는 것 같습니다. 지금 이 시점에서 빅데이터의 필요성을 아직 의심하는 사람은 없을 것 입니다. 인공지능에 대한 기대와 데이터가 주는 가치를 빠르게, 알고 이미 많은 기업들이 많은 데이터를 확보하고 있습니다. 하지만 조금 더 한발자국 깊이있게 들어가보면 제대로 데이터를 잘 활용하는 경우는 그리 많지 않습니다. 아직 대부분 데이터를 수집하는 것에 집중하고 있으며, 수집한 데이터를 어떻게 사용해야 하는지 방황해 하는 기업들이 많은 것 같습니다. 그렇다면, 이제 우리는 어디에 집중하고 많이 고민해야 할까요? 저는 데이터를 어떻게 사용하고, 시장을 바꿀 수 있는 방향에 대해 더 많이 고민하는 것이 어떨까? 라고 제안해봅니다. 그리고 수집을 하는 것에 더해, 활용할 ..
프로젝트에 어떤 프로그램 언어를 사용하시나요? 현재 공부하고 계신분들이라면, 어떤 기준으로 첫 언어를 선택 하셨나요? 프로그램 언어를 선택하거나, 프로젝트에 기술을 선택하는 기준은 정말 다양할 것입니다. 팀원들에 스킬을 반영하여, 선정이 될 수도 있구요. 프로젝트의 일정과 주어진 자원이 먼저 고려가 되는 경우도 많을 것 입니다. 또 어떤 경우가 있을까요? 팀 리더라면, 개발자를 쉽게 구할 수 있는 트렌디한 기술을 선택할 수도 있겠죠? 위에 말씀 드린 내용들은 기술을 검토하고 선정할 때, 모두 중요한 요소이며, 검토 되어야 할 항목들 임은 틀림 없습니다. 하지만 IT 개발자라면, 무엇보다도 중요하게 생각되는 녀석이 바로 성능일 것 입니다. 적은 비용으로, 최고의 성능을 낼 수 있는 기술이 곧 시장을 앞서 ..
MLOps라는 말 많이 들어보셨죠? 아마 처음 듣는 분들도 있으실 거예요. 그렇다면 DevOps는 들어보셨나요? DevOps가 소프트웨어 개발과 운영의 합성어인 것 처럼 MLOps는 MachineLearning과 운영의 합성어 입니다. 인공지능 기술의 발전이 엄청나게 빠르게 이루어지고 다양한 분야의 인공지능 기술들이 고도화 됨으로써, 더 빠르고 효율적으로 머신러닝 서비스를 관리할 수 있는 기술 또한 지속적으로 발전해나가고 있습니다. 소프트웨어 개발과 운영의 프로세스를 단순화하고 많은 부분이 자동화 함으로써 소프트웨어 애플리케이션 개발 생산성이 엄청나게 올라갔듯이, 머신러닝 분야에서도 이와 같은 노력이 당연하게 이루어지고 있습니다. 이런 노력이 결국 MLOps로 모여드는 것이죠. 오늘은 제가 관심을 많이 ..
컨테이너와 쿠버네티스는 이제 새로운 기술이라기 보다 많은 개발자들이 활용하는 익숙한 기술이 되어버린 듯 하다. 그만큼 쉽고 효율적이며 학습에 대한 비용보다 개발자들이 얻는 이득이 많은 기술이기 때문일 것이다. 쿠버네티스를 보면 그 발전 속도에 놀라지 않을 수 없다. 하루가 지나면 새로운 기술이 추가되고 변경되며 진화해 나간다. 보다 더 효율적인 방법으로 더 좋은 방향으로 나아간다. 뒤쫒아가는 개발자들은 힘들지만 따라가는 재미가 있다. 현재도 쿠버네티스는 발전하고 있고 쿠버네티스 생태계는 이미 커질대로 커져버렸다. 쿠버네티스 생태계의 활성화는 한동안 지속될 것으로 보인다. 이미 많은 개발자들이 그 편안함에 익숙해져버렸으며 다양한 컨테이너 오케스트레이션 도구중 쿠버네티스의 점유율이 가장 높은 것으로 보이기 ..
요즘 들어 부쩍 보안에 대한 중요성을 많이 느끼게 된다. 몇 년전부터 IT 서비스들은 개인의 삶을 보다 윤택하게 해주겠다는 명목으로 생활 깊숙히에 자리잡고 있다. 그리고 다양한 기업들이 인공지능과 빅데이터 기술을 기반으로 개인 맞춤식 서비스를 해주겠다며 나와 관련된 데이터들을 무자비하게 흡수하기 시작했다. 이와 같은 변화속에 개인의 데이터가 아무 동의 없이 외부에 유출되거나 개인의 권한을 해커로부터 도용당하는 사례가 쏟아져 나오기 시작하였다. 변화가 빠를 수록 문제는 다양하고 많이 발생하기 마련이다. 급변하는 이 사회에 보안이라고 하는 부분이 조명을 받아야하는 이유이기도 하다. 개발을 하다보면 바쁜 일정에 보안적인 부분까지 미처 고려하지 못하는 경우가 있다. 이런 아쉬운 상황은 사고로 이어지기 마련이다...
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