어떻게 생각하시나요? 비약이 많아도 너무 많은 것 같은데, 마케팅 메시지가 너무 과한 곳은 원래 싫어하는데, 원탑인 것 같네요. 잘못된 인식을 가진 채로 시장에 들어오는 인력도 점점 많아지는 것 같고, 짜증납니다.

기술은 사실 중요한게 아니고. 콘텐츠와 데이터 활용에 대한 사고력이 중요하다는 실감을 절실하게 하는 요즘입니다. 문제는 이걸 기르기가 쉽지 않다는 건데요, 어떻게 기를 수 있을까요? 어떻게 가르칠 수 있을까요?

데이터를 다룰수록 통계의 중요성을 느끼게 됩니다.. 통계분석과 머신러닝의 정확한 차이점이 뭔가요?

회원님의 커리어에서 가장 큰 결정은 무엇이었나요? 커리어에서 우리는 수많은 갈림길을 마주합니다. 어떤 프로젝트를 맡을 것인지와 같은 작은 결정도 있고 이직이나 부서 이동 등 큰 전환점을 만드는 결정도 있죠. 그 결정들이 모여 지금의 모습을 만들어냈을 텐데요, 지금 회원님은 어떤 커리어를 걷고 계신가요? 🔻댓글로🔻지금의 커리어를 만든 결정은 어떤 것이었는지 나눠주세요. 그리고 서로의 기록에 댓글💬과 좋아요👍로 격려와 응원을 나눠보면 어떨까요?

보면 오픈소스 ai알고리즘은 급격하게 발전하는 것 같습니다 일반 기업 입장에서 알고리즘을 자체 개발하는건 이제 경쟁력을 갖추기 어려울거같아보여요 그렇다맨 기업에선 전략을 어찌 세워야할까요? 알고리즘을 활용한 유즈케이스나 사업모델을 만드는 것도 속도를 따라가기엔 벅차질거 같기도 하고요. 알고리즘 기반의 솔루션이나 서비스를 제공하는 것도... 자고일어나면 더 좋은게 나와있을거같고. 경쟁력을 확보하는 전략을 어떻게 생각하시는지요

요즘 관련 과가 많이들 신설되고 있는 것 같은데... 어떻게 보시나요? 실효성이 있을까요? 향후 진로라던가. 베이스가 탄탄해질지 반대일지? 궁금합니다.

인프라운영 하시면서 모니터링의 편의성을 위해 직접 툴을 만드시거나 스크립트를 작성해두시는 부분이 않으신지요? 또는 분석을 위해서 파이썬스크립트를 사용하시는 부분이 있으실까요? 운영 업무에 파이썬사용의 중요성이 높아져가는듯 하네요.

뭐가 있을까요? 특히 스타트업일수록 아예 사업아이템을 AI BD로 잡고 나오는 경우가 많은데, 어떤 점을 판단 기준으로 잡아야할지 모호한 것 같습니다. 돈이 많은지 여부.. 혹은 CEO 성향? 뭐가 가장 중요하다고 생각하시나요?

클라우드가 활성화 되면 될수록 인프라라고 부르는건 테크니션에 가까운 직종만 나오고..... 결국은 그쪽 업계에 넘어가기 위해서 익혀야 하는 기술들이 매우 많고 네트워크나 서버만 하던 사람들이 넘어가기에는 해야하는 일이나 알아야하는게 매우 많은거 같아요 다른 분들도 이런 고민이 많으실까요?

리멤버 <인공지능/빅데이터 커뮤니티>에는 각계 각층에서 관련 업무를 하는 사람들이 모여있습니다. 매일 의견이 오가는 이 공간에서 회원님이 ‘리더'가 되어 토론을 주도해 보는 것은 어떨까요? 각 커뮤니티당 두 명씩 선정해 활동비 '10만 원 상당의 신세계 상품권'을 드립니다! ✔️ 신청 기간 : 8/11(화)~8/17(월) ✔️ 활동 기간 : 선정 시점으로부터 4주간 ✔️ 선정 결과 발표 : 8/20(목) 예정 🔻신청하기 (2분 소요)🔻 https://dramancompany.typeform.com/to/uUAJrVNL

틱톡만큼 10대 데이터를 가진 회사가 없을 테니. 또 MS는 밀레니얼 세대에게는 굉장히 낯설거니까요.(거의다 구글 애플을 접하면서 성장해왔겠죠) 여기에 미국과 중국의 이해관계가 껴들고 있는 거고. 다만 틱톡의 데이터는 태생적 특성때문에... spoil되지 않을까 걱정이네요

비밀번호 intel123으로 풀렸답니다 출시 전인 타이거레이크 설계도가 유출됐다고 ㅋㅋㅋ https://www.techtimes.com/articles/251627/20200806/intel-hacked-20gb-data-including-secret-files-accessble-using-password.htm

저희 회사에서 나타나는 현상인데 다들 그런가 궁금해서 올립니다. 리서치 직무로 오신 신입(학사, 석사)분들이 1~2년이 지나면 ai 쪽 엔지니어링 직무로 많이 가려고 하는데요. 보통 연구보단 엔지니어링이 더 맞다던가 커리어가 별로라던가 하는 이유더라고요. 저희 회사에서만 나타나는 현상인지 다들 공통적으로 겪는 현상인지 궁금하네요.

머신러닝이나 인공지능을 사용하기 위해서는 데이터가 충분히 잘 갖추어져 있어야 합니다. 그러기 위해서는 데이터를 전문적으로 다루는 프로그래머가 필요한데 이를 위한 데이터 엔지니어는 어떤 업무들을 할까요?

어떤 기술들이 필수적인 기술일까요?