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데이터ㆍ분석

산업 현장에서의 DATAOPS : 데이터 분석 파이프 라인 구축 사례

복잡한 데이터는 업무혁신 걸림돌입니다. 가트너 설문조사에 따르면, 퍼블릭 클라우드를 사용하는 응답자의 80%가 두 개 이상의 클라우드 서비스를 사용하고 있습니다. 멀티클라우드와 엣지에 복잡하게 분산된 데이터를 효과적으로 수집 및 분석하려면 어떻게 접근해야 할까요? DevOps와 데이터사이언스의 결합인 DataOps를 통해 효과적인 데이터 분석 파이프라인을 구축한 사례를 살펴보고 데이터 분석의 전 과정과 파이프라인을 자동화하고 구축과 운영을 단순화하는 all-in-one 분석 플랫폼의 필요성을 알아봅니다.
 

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주요 어젠다
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  • 데이터 사이언스 대중화의 필요성
  • 산업현장에서의 머신러닝
  • DataOps를 위한 ML 파이프라인
  • 현장에서의 AI 적용
이홍돈
권동수, 전문위원, 효성인포메이션시스템

그루아이티에서 SI개발 업무를 담당하며 경력을 시작한 권동수 전문위원은 다우기술 빅데이터 사업팀 팀장, 소프트센 빅데이터 솔루션팀 팀장을 역임했습니다. 현재는 효성인포메이션시스템 데이터솔루션팀에서 전문위원으로 활동하고 있습니다. Pentaho 기반 빅데이터 분석 프로젝트뿐 아니라 Splunk, opensource 기반 프로젝트, BA(Business Analytics) 프로젝트 등 다수의 프로젝트를 진행한 경험이 있습니다.

 

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