방명록을 남겨주세요!

  1. Favicon of http://zepy.tistory.com BlogIcon zepy 2017.01.06 23:45 신고 Modify/Delete Reply

    안녕하세요 요즘 화두가 되고 있는 '빅데이터'를 이리저리 알아보다가 블로그를 방문하게 되었습니다.
    컴퓨터 공학 및 데이터 관련해서 상당한 지식을 가지고 게신것 같아서 질문을 몇가지 해보려고 합니다.

    빅데이터에 관심이 많이 가서 여러 검색을 해왔습니다. 여태 검색했던 것 중 제가 궁금했었던 몇 가지들이 있었는데답변을 받을수 있나 싶어 질문을 남겨 봅니다.

    1. '빅데이터'가 생각보다 융합적인 학문이고 또한 사용목적에 따라 사용가치가 다 다르다 보니 '빅데이터'입문을
    어떤 분은 컴퓨터 공학을 베이스로 하시라는 분도 게시고 어떤 분은 통계학(수학)을 바탕으로 하시라는 분도 게시고
    의견이 다양했었습니다. 전 인문학부생으로 전과나 복수전공을 생각하고 있습니다. 그렇다면 전 어느과로 전과나 복수 전공을 하는게 알맞을까요?

    2. '빅데이터'를 검색하다보면 당연하게 따라오는게 '미래 유망 직종'이라는 타이틀 입니다. 많은 사람들이 '빅데이터'와 관련된 직업들이 유망직종으로 보고 있습니만 하지만 일부는 잠깐 뜨다 말 것이라고 이야기 하기도 하며, 다른 사람들은 예전부터 데이터와 관련된 직업들이 이름만 바꼇을 뿐이라고 이야기도 합니다. '빅데이터' 또는 이 와 관련된 직업, 산업 등에 대해서 어떻게 생각 하시나요?

    아직 '빅데이터'와 관련된 깊은 수준의 질문이 아니다보니 가볍게 여기실수 있습니다만.. 입문자로서 정말 궁금했던 것 중의 일부입니다. 소중한 답변 부탁드리겠습니다.

    • Favicon of http://bahnsville.tistory.com BlogIcon Bahniesta 2017.01.10 12:27 신고 Modify/Delete

      길게 적을 것 같아서 별도로 포스팅했습니다. 참고하세요.
      http://bahnsville.tistory.com/1136

  2. Favicon of http://choodata.tistory.com BlogIcon Chooooo 2015.08.18 13:59 신고 Modify/Delete Reply

    안녕하세요?
    현재 산업공학부 4학년으로 내년에 동대학교 대학원에 데이터 마이닝을 전공할 학부생입니다.
    데이터 마이닝에 관한 글을 보기 위해서 정보를 검색하던 도중 우연히 블로그를 방문하게 되었고
    현재까지 쓰신 데이터 마이닝에 관한 대부분의 글들을 다 읽어 보았습니다.
    저에게 많은 정보가 되고 힘이 되는 자료들이 많았습니다.
    제가 하고자 하는 분야에서 종사하고 계셔서 앞으로의 방향에 대해 조언을 들을 수 있을까하여 글을 남겨봅니다.

    저는 지방 국립대에서 산업공학부 출신으로 데이터마이닝 및 빅데이터에 관한 연구를 하고자 하고 동대학교 대학원에서 석사 과정을 마치고 해외로 박사 과정을 하고자 합니다.
    해야 할 공부들이 많이 있지만 현재 머신러닝에 대해서 공부를 하고 있습니다.
    머신러닝을 공부하면서 학부에서 배웠던 것과는 달리 학문적인 깊이에 있어서 많은 차이가 있었고 관련 주제에 관한 국내 자료가 많이 적다는 생각이 들었습니다. 그래서 국외 자료들을 참고하여 공부하여도 해당 주제에 관한 이론적인 설명이 대부분이고 실제 적용과 간단한 예제들이 거의 없는 것 같아 이해를 하는데 많은 어려움을 겪고 있습니다.
    현재 RBM을 공부하고 있습니다. 여기서 질문을 하겠습니다.

    1. Deep Learning에 관한 공부를 하기 위해서는 Perceptron, Back Propagation, Neural Net, BM, RBM ,Class RBM 등을 순차적으로 거쳐가야 Deep Learning을 이해할 수 있다고 생각하는데 그전에 관련 공부들을 함에서 있어서 저희 산공인들이 각각에 해당하는 이론에서 나오는 알고리즘에 대해 깊게 다 알고 있어야 하는지 아니면 알고리즘의 사용방법에 관해서만 알면 되는지가 궁금합니다.

    2. 글에서 말씀하신 것 처럼 지방대에서 데이터 마이닝에 관한 수업도 잘 없을 뿐더러 관련 공부는 거의 혼자서 찾아서 하거나 지도 교수님을 통해 조금의 피드백을 통해서 공부를 할 수 있는 것 같습니다. 이에 대한 방안이 있는지 궁금합니다.

    답변 부탁 드리겠습니다!

    • Favicon of http://bahnsville.tistory.com BlogIcon Bahniesta 2015.08.18 18:20 신고 Modify/Delete

      아직 학생이라면 당연히 이론부터 차근차근 공부하는 게 맞다고 생각하고, 당장 애플리케이션을 고민할 시기는 아닌 듯합니다. DL이 조금 복잡해 보이지만 기본적으로 (로지스틱)회귀분석의 확장이기 때문에 회귀분석의 이론적 배경부터 공부하는 게 좋을 것같습니다. 산업공학에서 회귀분석을 가르치지만 이론적인 것보다는 당장 X-Y 데이터로 모델피팅하는 것이 치우쳐있기 때문에 추측컨대 이론적인 상세에는 취약할 듯합니다. 여기에 최적화 (산공에서 말하는 최적화보다는 뉴턴-랩슨 메소드나 그래디언트 디선트 방식 등의 최적화) 기법에 대한 이해가 우선이라 생각합니다. 이런 기본 이론적 백그라운드를 가진 후에 ANN 및 변종을 공부하는 게 맞다고 봅니다.
      일단 머신러닝 텍스트북을 한권정도는 제대로 마스터하고, ANN 관련 최신 텍스트북을 추가로 공부하고, 이후에는 필요한 다양한 관련 논문들을 읽어나가면서 나름 학문체계를 잡아가는 것이 혼자 독학하는 정도가 아닐까?라는 생각을 합니다. 물론 주변에 (과내에서나 수학/컴공과에) 관련 분야의 교수님이 계시다면 그분의 수업을 들으면서 조언을 구하는 것은 당연히 도움이 됩니다. 그 외에도 외국의 주요 대학에서 제공하는 동영상 강의나 코세라나 유다시티 등의 MOOC 강의를 듣는 것도 추천합니다. 요즘 MOOC가 일반 대학의 강의보다 더 나을 수 있습니다. 기본 텍스트북을 먼저 마스트하고 관련 논문들을 많이 읽는 거 외에는 다른 길이 없을 듯합니다.
      지금 또는 유학 가서 저명한 교수님의 연구실에 들어가더라도 결국 위의 방법으로 스스로 깨우쳐야 합니다. 교수님은 단지 조언자이고 어쩌면 조금 쉽게 전체 틀을 잡아줄 뿐, 세부 사항을 학습하는 것은 결국 본인의 몫입니다. 이 질문에 관해서는 교과서적인 답변을 해드릴 수 밖에 없습니다. 물론, 연구실에서 실제 (데이터) 문제를 가지고 알고리즘을 적용하고 개발하다 보면 단순 이론만 공부하는 것보다 실력이 더 많이 늘기는 합니다. 그렇지만, 단순 공부를 위해서 인터넷 등에 돌아다니는 문제를 가져와서 테스트해보는 것은 한계가 있습니다. (의지의 문제이기도 하고...)

  3. Favicon of http://superbright.tistory.com BlogIcon 빛나는수수 2015.07.08 20:42 신고 Modify/Delete Reply

    안녕하세요.
    데이터마이닝에 관련해서 검색해보다 우연히 님의 블로그를 발견했는데 내용이 너무 좋아서 글을 계속 읽고 있는 사람입니다. 현실적이면서 좋은 답변을 얻을 수 있을 것 같아 실례를 무릅쓰고 글 남깁니다.

    범위를 넒게 잡는다면 저도 동종업계 종사자라고 할 수가 있겠네요.
    저는 2000년대 초반부터 현재까지 10년 이상의 경력을 가진 웹개발자입니다. 연배는 제가 더 위일 것 같습니다.
    요즘 빅데이터 붐이 아니더라도 데이터 수집, 분석 등의 중요성에 대해 체감하고 있기 때문에 데이터마이닝 관련 일을 하고 싶긴 했으나 기회가 나질 않네요.

    그래서 대학원에 가서 데이터마이닝을 전공하면 기회를 잡을 수 있지 않을까 하는 생각에 고민만 하는 중이어서
    질문을 드리려고 합니다.

    1. 고민의 원인은 제 나이(40대 초반)가 가장 큽니다. 지금 도전해도 데이터마이닝 업무로 전환이 될 지 현실적인 조언 듣고 싶습니다. (나이 들어서도 등교하는 것은 아무렇지 않습니다. ^^;;)

    2. 갖춰야 할 학문적 범위를 대략 컴공과 통계로 잡을 수 있을 것 같은대요. 마이닝 시스템 구축보다는 데이터분석 쪽에 관심이 많습니다. 분석업무를 하고자 한다면 컴공과 통계 어느 쪽 전공을 해야 할까요?


    괜히 방명록을 어지럽혀 드렸다면 정말 죄송합니다.
    좋은 하루 보내시구요.

    • Favicon of http://bahnsville.tistory.com BlogIcon Bahniesta 2015.07.08 22:12 신고 Modify/Delete

      일단 짧게 답변 드리면...
      단순히 최근 나오는 빅데이터 기술들을 활용한 시스템/서비스 구축이 아닌 분석 업무로 전환을 모색하신다면 좀 더 신중하실 필요가 있습니다. 그냥 옆에서 보기에 분석 업무가 재미있어 보이지만 실제 업무를 담당했을 때는 느낌이 다릅니다. 그리고 분석도 진출하려는 분야에 따라서 의미/업무가 많이 다릅니다. 2번 질문과 연결되겠지만, 금융이나 제조업의 프로세스 최적화 등에서는 통계적 지식이 더 많이 필요하고, 일반 인터넷 서비스에서는 수학적 모델링/접근도 중요하지만 다른 휴리스틱에 의한 접근이 많을 수도 있습니다. 더 복잡한 AI 쪽은 또 머신러닝 기법에 더 특화된 것도 있습니다. 향후 어떤 분야로 나갈 것인가?에 대한 명확한 정립없이 그냥 학교를 다니는 것은 리스크가 너무 커보입니다. 오히려 현재 업무에서 분석 연관도가 높은 서비스를 담당하는 게 더 나을 수도 있습니다.
      학교에는 아직은 데이터마이닝이라는 명확한 코스워크가 별로 없습니다. 관련된 많은 분야를 아울러서 데이터마이닝 코스라고 부르고, 또는 그런 코스들을 수강하다보니 데이터마이닝 방법들을 활용하게 된 것이지, 명확한 데이터마이닝 코스로 이름붙일 커리큐럼이 별로 없습니다. 향후 어떤 업무를 하고 싶은지에 따라서 전공선택을 달리할 필요가 있습니다. 좀더 수치적 접근을 원하시면 통계쪽으로, 인공지능/머신러닝을 원하시면 컴공쪽으로 선택하는 게 맞을 듯합니다. 통계와 컴공의 관점이 너무 다릅니다. 빅데이터를 다루는 걸 원하신다면 통계보다는 컴공 쪽이 더 나을 듯도 하지만, 기초 지식 함양을 위해서는 통계쪽 수업도 많이 들어야할 듯합니다. 학교에서 다루는 스킬과 현장에서 다루는 데이터 사이의 괴리도 꽤 큽니다. 현장에 필요한 모든 것을 가르쳐주는 그런 커리큘럼이 없는 상황에서 진학하시라고 강력히 권해드리기는 어렵습니다. ABCD를 배우면 데이터마이너가 된다 등의 명확한 코스가 있다면 쉽게 권하겠지만, 그렇지 못하기 때문에 쉽게 권해드리기 어렵습니다. 제가 있었던 학교는 좀더 연구적인 부분을 강조했기 때문에 (학계/연구 쪽으로 가는 것이 아니라) 다시 현업으로 돌아오는 걸 고려한다면 데이터마이닝을 공부한다는 게 어떤 의미가 될지 잘 가늠하기 어렵습니다.
      내년 학기를 생각하신다면 하반기에 데이터를 분석하고 다루는 업무를 한 번 맡아보시고, 계속 할 것인지를 결정하는 것도 나쁘지는 않을 듯합니다. ... 그리고 학교에서 다루는 데이터는 사실 좀 짜쳐서...

  4. 2015.02.25 11:28 Modify/Delete Reply

    비밀댓글입니다

  5. Favicon of http://ninjattle.tistory.com BlogIcon ninjattle 2014.12.17 17:05 신고 Modify/Delete Reply

    답변 감사합니다!

  6. Favicon of http://ninjattle.tistory.com BlogIcon ninjattle 2014.12.17 01:50 신고 Modify/Delete Reply

    안녕하십니까..

    매번 블로그에서 매우 유용한 정보를 얻어 감에 항상 감사한 마음 갖고 있습니다.

    죄송하지만 조언 하나를 부탁드리고 싶습니다.

    현재 대학교 4학년으로 졸업예정입니다.
    인천에 있는 대학교 경영학과 주전공에 산업경영공학과 복수전공으로 졸업예정입니다.
    제조업에서 물류업, 제조업쪽에서 일을 하고 싶다는 생각을 하고 있습니다.
    뭐 취직도 취직이지만 공부하고 배우는 것에 흥미가 있어서 대학원 진학을 계획하고 있습니다.
    데이터 다루는 것에 흥미도 상당히 많고, 앞으로 물류쪽과 IT쪽이 결합된 4PL이 많이 등장하면서 IT에 대한 중요성도 많이 높아지고 있다고 생각하기 때문에...
    데이터 마이닝 쪽으로 대학원 진학하고 싶습니다.
    컴퓨터공학과와 산업공학과가 있는데, 데이터 마이닝을 통한 응용, 적용 등을 다뤄야 하기 때문에 산업공학과 대학원으로 진학하는 게 낫다는 결론을 스스로 내렸습니다.

    현재 상황을 말씀드리자면 산업공학과에서 실험계획법 수업을 듣고, 통계 관련 수업도 많이 들었기 때문에 통계는 어느정도 기초가 있다고 생각합니다.


    IT쪽은 자신이 없습니다. 기초도 거의 없다고 볼 수 있습니다. C언어도 배우지 않았고, 데이터베이스는 MS sql정도 조금 다뤄봤습니다.

    앞으로 제가 데이터마이닝 관련 랩실로 진학학기 위해서 제가 지금 준비해야 할 것들이 어느 것이 있습니까?(ex) R언어 라든지, C언어 라든지.)

    그렇다면 프로그래밍은 전문 교육기관에서 받아야 합니까? 그렇다면 어느 교육기관이 효과적입니까?
    제가 이러이러한 공부를 추가적으로 했다고 대학원 진학 시에 어필 할 수 있는 방법은 어떤방법이 있습니까?

    감사합니다!

    • Favicon of http://bahnsville.tistory.com BlogIcon Bahniesta 2014.12.17 11:51 신고 Modify/Delete

      대학원에 진학하면 수업/숙제를 위해서 또는 프로젝트를 위해서 관련된 언어나 통계툴을 웬만큼 익히게 됩니다. 너무 걱정할 필요는 없을 것같습니다. 학교에서는 논문 작성을 위해서는 매트랩을 많이 사용하지만, 라이센스 비용 등도 있고 현장에서 계속 사용하기 위해서는 R을 배우는 것을 추천합니다. 그리고 일반 법용랭귀지를 배우고 싶다면 C나 자바보다는 요즘은 파이썬으로 시작하는 것도 추천합니다. 매트랩이나 R보다는 파이썬 책이나 한권 사서 먼저 익혀보세요.

  7. Favicon of http://tarry.tistory.com BlogIcon tarry 2014.06.27 09:55 신고 Modify/Delete Reply

    답변 감사합니다!

  8. Favicon of http://tarry.tistory.com BlogIcon tarry 2014.06.26 18:26 신고 Modify/Delete Reply

    안녕하세요 추천 시스템에 대한 연구를 시작하려고 하는 석사과정 학생입니다.
    추천 관련 연재글 잘 보고 있습니다. 더 많은 글을 기대하고 있습니다!
    추가적으로 혹시 recommender system관련해서 추천해주실만한 도서가 있으신지요?
    프로그래밍을 따라 해볼만 한 그런 도서라면 더 좋을것 같습니다.
    한글이면 더 좋고 영문도 상관없습니다.
    감사합니다~

    • Favicon of http://bahnsville.tistory.com BlogIcon Bahniesta 2014.06.27 09:22 신고 Modify/Delete

      책으로 잘 정리된 경우를 못 봤습니다.
      핸드북은 봤지만 여러 사람들이 각자 연구결과를 합쳐놓은 것이었고... 또 계속 새로운 알고리즘들이 추가되는 분야라서 책보다는 논문들 위주로 보는 게 맞을 듯합니다.
      석사과정이신데 리뷰논문 몇편을 먼저 보시고 그 중에서 집중할 분야를 선택해서 깊게 파고들어가는 게 좋을 듯합니다.
      알고리즘이 어려운 것도 아니고 그래서 구현이 복잡한 것도 아니니...
      자바나 C로 프로그래밍할 거라면 오픈소스를 확인해보시고,
      그렇지 않다면 matlab 등에서도 구현이 문제가 되지는 않을 것같네요.

  9. Favicon of http://tournote.tistory.com BlogIcon tournote 2014.02.22 16:58 신고 Modify/Delete Reply

    답변 감사드립니다.
    다음에 계신가 봐요~
    지난 주에 업무차 제주에 갔었는데 미리 연락을 드렸다면 뵙고 올라올 수 있었을텐데 아쉽네요. 다음에 제주갈때 미리 연락드리겠습니다.
    메일을 알려주시면 메일을 보내고, 아니면 페이스북으로 연락을 드릴께요.
    감사합니다.

  10. Favicon of http://tournote.tistory.com BlogIcon tournote 2014.02.19 20:32 신고 Modify/Delete Reply

    안녕하세요, 추천시스템에 대한 연재글 잘읽었습니다.
    해박한 지식에 깜짝 놀랐습니다.
    추천시스템에 대한 문의를 드리고 싶어서 한번 만나뵙고 싶습니다.
    제 메일주소는 wook2010@gmail.com 입니다.
    이쪽으로 연락처를 보내주시면 제가 연락을 드리고 싶습니다.
    꼭 뵙고 싶네요. 감사합니다.

    • Favicon of http://bahnsville.tistory.com BlogIcon Bahniesta 2014.02.19 21:50 신고 Modify/Delete

      제가 좀처럼 제주를 떠나지 않습니다.
      혹시 제주 오시는 길에 약속 잡으시면 시간은 낼 수 있습니다.

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