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데이터 과학 입문자를 위한 가이드데이터가 곧 경쟁력인 시대, ‘데이터 과학(Data Science)’은 IT 산업을 넘어 모든 분야의 핵심 역량으로 자리 잡고 있습니다.하지만 처음 입문하려는 사람들에게는 너무 넓고 복잡하게 느껴질 수 있죠.오늘은 데이터 과학 입문자를 위한 기초 가이드를 정리해 보았습니다. 📘 데이터 과학이란?데이터 과학은 데이터를 수집·분석하여 의미 있는 인사이트를 도출하는 학문이자 기술 분야입니다.즉, 데이터를 기반으로 비즈니스 의사결정, 예측, 자동화 등을 가능하게 하는 역할을 합니다.데이터 과학의 주요 구성 요소 1. 통계학 – 데이터의 패턴을 이해하고 인사이트를 얻는 기초 도구2. 프로그래밍 – 데이터를 처리하고 시각화하는 기술 (Python, R 등)3. 머신러닝 – 데이터를..

데이터 과학 입문자를 위한 완벽 가이드데이터 과학은 오늘날 가장 주목받는 분야 중 하나입니다. 인공지능, 머신러닝, 빅데이터 분석 등 수많은 산업에서 데이터 기반의 의사결정이 핵심이 되면서, 데이터 과학자의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. 하지만 입문자 입장에서는 어디서부터 시작해야 할지 막막할 수 있습니다. 오늘은 데이터 과학 입문자를 위한 기본 로드맵과 공부 방법을 정리해드리겠습니다. 🎯 데이터 과학이란?데이터 과학(Data Science)은 데이터를 수집하고, 정제하고, 분석하여 의미 있는 인사이트를 도출하는 학문입니다.이는 단순히 통계나 프로그래밍 기술만으로 이뤄지지 않습니다.데이터 과학은 다음 세 가지 요소가 결합된 복합적인 영역입니다.데이터 과학의 핵심 구성요소 설명통계학데이터를 이..

머신러닝과 딥러닝 차이 – 인공지능의 핵심 기술 비교인공지능(AI)은 이미 우리의 일상과 산업 전반에 깊숙이 들어와 있습니다. 자율주행 자동차, 음성 인식 서비스, 추천 시스템, 챗봇 등은 모두 AI 기술을 기반으로 만들어졌습니다. 하지만 AI라는 큰 범주 안에는 여러 세부 기술이 존재하며, 그중 대표적인 것이 바로 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)입니다. 두 개념은 종종 혼용되지만, 실제로는 접근 방식과 활용 범위에서 큰 차이가 있습니다. 이번 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 차이를 쉽게 이해할 수 있도록 정리해 보겠습니다. 머신러닝(Machine Learning)이란?머신러닝은 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측하는 알고리즘을 만드는 기술입니다. 사람이 일일이 ..

☁️ 클라우드 서비스 3대장 : AWS, Azure, GCP의 핵심 비교클라우드 컴퓨팅 시장은 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드 플랫폼(GCP)이 주도하고 있어요. 이 세 플랫폼은 각각의 강점과 특징을 가지고 있어 사용 목적에 따라 적합한 선택이 달라져요. 1. 시장 점유율 및 역사 : '원조' AWS, '도전자' Azure와 GCPAWS (Amazon Web Services) : 클라우드 시장의 선구자예요. 2006년 서비스를 시작해 가장 오랜 기간 시장을 지배해왔어요. 가장 넓은 서비스 포트폴리오와 가장 많은 글로벌 리전을 보유하고 있어, 오랜 기간 검증된 안정성과 방대한 자료를 바탕으로 해요.Azure (Microsoft Azure) : 2010년 출시된 ..