OnOffMix/Prologue2016.01.08 17:02

 

< 3 BOAZ 빅데이터 컨퍼런스

 

1. 행사일정 : 2016 1 9() 13:00 ~ 18:00

2. 장소 : 서울시청 서소문별관 후생동 4층 강당 (서울시 중구 서소문동37)

 3. 참가대상 : 빅데이터에 관심있는 누구나

4. 참가비 : 무료

 

빅데이터 연합동아리 BOAZ에서 다양한 분야의 주제를 선정해 실제 분석한 내용을 발표하는 시간을 마련했습니다.

전문가와 학생들의 피드백과 토론의 시간을 통해 동아리의 지향점인 '교류와 상생'에 한걸음 더 다가가고자 합니다.

또한 동아리 지도교수님과 전문가 강연의 시간이 준비되어 있으니 많은 관심 부탁드립니다!:)

 

*       

0. 빅데이터 대학생 연합동아리 BOAZ 및 컨퍼런스 소개

1. 지도교수 개회사 및 강연 (이원석 교수연세대학교 컴퓨터과학과)

 

2. 뉴스데이터를 활용한 이슈 분석 (4기 김민섭, 김우영, 박종률, 이규희)


- 국내 최대 포털인 네이버에 게재된 2015년 상반기 뉴스데이터를 활용하여 매주 이슈 파악 및 분석을 수행

 

3. 소주 트렌드북 : 소주 데이터 탐색적 자료 분석과 정보 시각화
(4
기 김그리나박형식, 5기 오진의장민경)


뉴스와 소셜데이터를 활용한 1년간의 소주의 트렌드 분석 및 시각화


4. 하이브리드 협업필터링을 이용한 맥주 추천 알고리즘 (4기 김은아, 박형식, 변성윤, 이상은)


- 정규화한 맥주유저데이터를 이용하여 다양한 유저기반, 아이템기반, 내용기반 추천을 시도하고 몇몇 알고리즘을 조합하여 최적의 top-N 맥주 추천 알고리즘을 개발하고 웹으로 구현

 

5. 미국 Census 데이터 분석을 통해 알아보는 한국인 이민자 라이프스타일
(3
기 최윤영 4기 박대한여새바긔별이승진최진혁)


- Kaggle에서 제공하는 미국 인구 주택 총 조사 데이터를 활용하여 한국인이민자의 라이프스타일을 알아보는 프로젝트

6. 마무리 강연: 현재 빅데이터와 미래 빅데이터 예측 (장수진 소장, JPD 빅데이터 연구소)

 - 빅데이터의 전문가가 되기 위한 소양, "빅데이터 인문학"

 - 빅데이터 미래의 핵심, "창조적 인재"

 - 글로벌 빅데이터 트랜드 (영국, 미국, 일본, 중국 시장 흐름)

 - JPD의 빅데이터 분석 방법론 및 검증 모델 소개 

 

오시는길
- 1,2
호선 시청역하차 후 11번출구에서 전방 2분정도 걸으셔서 국민은행과 KAL빌딩사이로 들어오시면 됩니다.
첨부파일 : http://goo.gl/1cSCtD

* 문의 : boazmaster@BOAZbigdata.com  (BOAZ 대표메일)

          http://fb.com/BOAZbigdata  (BOAZ 페이스북)

          http://boazbigdata.com  (BOAZ 블로그)

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Posted by 허성오
Study/Hadoop2015.12.30 19:57



정확한 출처는 모르겠지만 정말 잘 요약하셨다...

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HDFS 요약 사진  (0) 2015.12.30
Posted by 허성오
DW/BI/ Tableau2015.12.21 12:42

*기능

시각화

Self Service BI(Get Data, Explore, Visualize, Share)


*가트너 2015 BI & Analytics platform의 Leader


*태블로 Desktop(간편한 분석, 시각적 분석)

*태블로 Server(Reporting server Role, Data Server Role)



대쉬보드에서 필터기능이 신기했다. 그런데 시트 만드는 것부터 통계적 지식과 데이터를 많이 다뤄본 경험이 없으면 활용하기가 힘들듯하다. 역시 툴보단 인사이트(?)나 경험이 중요할듯... 하나씩 해봐야겠다

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'DW/BI/ > Tableau' 카테고리의 다른 글

Tableau 개요  (0) 2015.12.21
Tableau TEST  (0) 2015.12.15
Posted by 허성오
URL/Video2015.12.18 10:03

웹 크롤링_Beautiful Soup, Scrapy 강좌


https://www.youtube.com/watch?v=CwkhdqfyvrM&index=3&list=PLWUxS6i2fXtip8sHElwRUubwWfLowlFA4


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웹 크롤링_Beautiful Soup, Scrapy  (0) 2015.12.18
Posted by 허성오
OnOffMix/Epilogue2015.12.18 09:46
  • 강남역 D2 Startup Factory (강남역 2번 출구 메리츠타워 16층)


*강연 순서

 1)데이터에 대한 오해와 진실

 2)데이터와 데이터 과학의 진짜 의미

 3)요리로 이해하는 데이터 과학

 4)사례: 데이터 과학으로 책 쓰기


=> 전체적으로 데이터관련일에 종사하지 않는 사람을 위한 강연이라는 것이 느껴졌다. 게다가 블로그에 게시해 놓으신 내용을 직접 말씀하신다는 느낌을 지울 수 없었다. 뻔한 얘기라도 비전공자들을 위한 것이라면 실제로 하는 것을 보여줘서 "정말로 쉽게 시작할 수 있겠구나" 하는 생각을 이끌어냈으면 더 좋았을텐데 하는 아쉬움이 있다.(누구나 쉽게 도전할 수 있다는 강연 컨셉의 나쁘다는게 아니라 전달방식이 아쉽다는 것!)

예전에 빅데이터를 해야겠다는 결심을 세워준 강연과 같은 감명을 다시 받고 싶다. 지금 나는 뭔가 놓치고 있는 것 같은데 뭔지 모르겠다... 데이터 분석 시스템 엔지니어????가 목표이지만 뭘 어떻게 시작해야할지 모르겠다ㅠㅠ 졸업예정자에게는 역시나 어려운 분야인가



*데이터 과학의 급부상 이유

1. 데이터는 어디에나 있다

2. 데이터를 잘 활용해야 성공한다(ex: 머니볼, 오바마)

3. 데이터라 여기저기 쓸모가 많다


=> 현장에서 일해보지 않은 나도 가까운 미래에 데이터의 힘은 당연히 커질 것이라고 생각한다. 아니면 내가 아직 일해보지않아서 착각일수도?? 



*신뢰 구간의 수확 체감 법칙


=> 일정 데이터양의 구간을 지나면 신뢰 구간의 차이가 거의 없다고 말씀해주셨다. 예전에 텍스트마이닝을 해서 긍정과 부정을 나눌때 100개씩 500개의 문단까지는 눈에 띄게 정확도가 차이가 났었다. 그런데 그 이후로 800까지는 거의 차이가 없는 것을 보고 공감할 수 있었다



*데이터 과학 누구나 할 수 있다

1. 저는 빅데이터 못하는데요

 - 스몰데이터로 시작해도 OK


2. 저는 원래 숫자에 약해서

 - 평균, 신뢰구간만 알아도 OK


3. 저는 컴맹(프맹)이라서

 - 엑셀만 해도 OK


=> 실제 데이터로 예시를 보여주면서 설명해주셨으면 더 좋았을텐데...



*데이터 분석의 세가지 유형: 언제 무엇을 쓸까?

탐색적 분석: 현상에 대한 실증적인 이해

인과적 분석: 거시적인 의사 결정(정책 도입)

예측 모델링: 미시적인 의사 결정(개별 면담)


*데이터는 무엇인가?

현상의 불완전한 반영

현실을 이해하고 변화시키는 힘

이해당사자를 설득하는 힘


=> 이번 강연에서 내가 생각했을 때 중요했던 부분인 것 같다. 본질과 마인드를 잘 잡아야 좋은 방향성을 찾을 수 있을 것 같다



*데이터 과학의 1단계: 좋은 재료 준비하기

문제의 현상을 정확히 반영하는 데이터

수집 방법 및 특성이 담긴 메타데이터


*데이터 과학의 2단계: 정성껏 요리하기

데이터 특성과 분석 과정에 맞는 도구 사용

복잡한 도구만 고집X


=> 사실 내가 다루는 데이터들은 빅데이터가 아니다. 그래서 굳이 하둡이나 이런 것들을 쓸 필요가 없다. 오히려 낭비다. 그런데 취준생으로써 뭔가를 해보기 위해 이것저것 해보는데... 막상 해봐도 눈에 띄는 결과물이나 성능차이가 없다. 그리고 어떤 것이 효율적인지 방법인지 모르기 때문에 막막한 느낌만 든다



*엑셀에서 R로 넘어가야 할 신호들

1. 데이터의 양이 많고 복잡하다

2. 반복적인 데이터 처리 및 분석 작업이 많다

3. 고급 분석 및 시각화 기능이 필요하다





오랜만에 강연을 들었다. 또 다시 고민만 늘어난다. 누구한테 뭘 물어봐야하는 것일까? 몇개월동안 제자리 걸음하고 있는 것 같다

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Posted by 허성오

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