저는 처음 sql배울때 소문자로배워서 요게 더 익숙해지긴했는데 대문자가 원래 정석이라고하더라구요~ 주변에 근데 대소문자파가 반반 섞여있어서 다른분들은 어떠실까 궁금합니다 ㅋㅋ 대문자로 써볼까했는데 쿼리작성하면서 대소문자 변환하는게 좀 번거롭더라구요.. 소문자로 쭉써도 별일은 없겠죠??

이쪽 유관 부서 KPI 어떤 식으로들 정하시나요, 잘은 모르지만 모델이나 알고리즘 정확도나 성능 가지고 성과평가 한다고 하면 난리날 거 같고, 먼저 안을 가지고들 오면 검토하겠지만 전략은 전략대로 기준이 있고 좀 잘 알고서 협의를 해야 할 터라, 이런 부서들 성과 측정 지표와 평기기준들 어떻게 가져가세요? 거꾸로 불합리한 기준의 예를 들어 주셔도 도움이 될 듯요.

알라후 아크바르... 중동의 테러 단체는 가성비 높은 무기로 RPG-7 같은 무기를 사용한다고 합니다. 마케팅, 프로모션 비용이 작은 소기업에서 알라의 요술봉같은 가성비 높은 영업(?)효과를 보기 위하여, 데이타 분석되어서 고객을 척척 대령해주는 서비스가 있을까요? 걍.. 상상해봅니다.

안녕하세요. 데이터분석 분야에 문외한에 가까운 금융권 (m&a 및 사모펀드) 인력입니다. 몰라도 너무 모르니 데이터분석 전문가분들의 양해를 먼저 구합니다. 어느 회사의 의미있는 재무데이터를 뽑아내려면 여태까지 excel에서 피벗테이블을 만들거나 민감도 분석으로 원하는 수치와 ratio를 뽑아냈는데 요새 SQL Hive 이야기 많이해서 금융 및 재무 분석에서도 앞으로 이거 모르면 도태된다고 보시는지도 궁금해요. 혹은 실제로 위의 프로그램을 이용하면 현행 해온 엑셀 기능 내에서 돌리는것 이상의 필수적이고 의미있는값을 뽑아낼수 있는지 실제로 금융권에서 활용이 많이 되는지 궁금합니다.

빅데이터 AI 등이 트랜드며 흐름이 되면서 경영진 중에 착각하는 사람들이 늘어나네요 데이터를 잘 분석해서 광고도 하고 세일즈도 하면 비용 없이 성공할 수 있다는. 하지만 실무에서 데이터는 광고든 프로모션이든 캠페인이든 그 성과를 높이는 과정이지 그걸로 적은 광고비나 배네핏없는 캠페인이 성공하는 건 아닌데 말이죠

low code나 no code 류의 플랫폼 어디가 좋은가요? 시장 전망은 어떤가요? 여기저기 많이 한다고 하고 스타트업들도 나오는것 같은데 어디가 좋은지 과연 실제로 유용한지 궁금합니다.

제 경험상 FGI를 해보면 지엽적이거나 개인적인 경험을 과잉해서 말하는 패널들이 많은 것 같습니다. 거기에 본인이 패널임을 인지해서 문제가 아니지만 문제로 다른 패널을 이끌어가기도 해서 설문 등의 결과가 달라 난감하곤 하네요

y_lab = a_1 x_1 + a_2 x_2 + a_3 x_3 + a_0 데이터 자체가 error 거의 없이 아주 깔끔하게 리니어하게 나오는 실험 결과. 그런데, x_4, x_5를 측정할 수 없는 상황에다 x_1 ~ x_3만 가지고 y를 예측해 볼 수 없는가 하는 상황입니다. x_4랑 x_5가 implicit하게 영향을 주는 y값을 얻어 보니 (y_real이라 하죠) linear하긴 마찬가지, 기울기와 절편이 x_3까지만 세 개 썼을 때와 다를 뿐. 그런데, reproducibility는 얼마나 좋을지 모르는 이 때 y_lab, x_1 ~ x_3만 측정한 데이터만 가지고 y_real을 최대한 가깝게 예측하려면, 팁 좀 부탁해요. 데이터 포인트는 200개 정도, 그런데 이게 샘플 종류별로 합친 거라 종류별로는 약 40~60개 정도(즉, 샘플 종류가 한 4~5종). 굳이 y_real은 얻는 데 너무 오래 걸리고 x_4, x_5는 전혀 확보 못함요, 그렇다고 y_lab을 굳이 더 모을 필요는 없어 보이는 게 linear regression 결과가 꽤 괜찮으므로요.

리멤버 커뮤니티 런칭 1년, 습관처럼 접속하는 유저가 많아졌습니다. 티마님도 그런 유저 중 한 명입니다. 리멤버 팀이 만나 인터뷰를 진행했습니다. 👇 금융/투자 커뮤니티 티마님과의 인터뷰 전문 리멤버: 어떤 일을 하시나요? 티마: 올해 14년차로, 증권사에서 근무중입니다. 지금은 미국에서 MBA 과정을 밟고 있습니다. 리멤버: 미국에 계신 거군요. 해외에서는 리멤버를 많이 쓰진 않을 텐데요. 티마: 그렇죠. 저도 미국에 와서는 명함 교환할 일이 적어져서 잘 안 썼어요. 커뮤니티 아니었으면 한동안 안 들어갔을 거예요. 리멤버: 지금은 오직 커뮤니티 때문에 리멤버를 쓰고 계신 거군요. 티마: 오히려 명함 관리만 할 때보다 훨씬 자주 들어가는 것 같습니다. 리멤버: 자주 들어오는 이유가 뭔가요? 티마: 뭐랄까. 커뮤니티에 들어오는 유저들의 수준이 높습니다. 대화하면 자극을 받을 수 있는 사람들입니다. 리멤버: 어떤 대화를 나누나요? 티마: 아무래도 금융/투자 커뮤니티에서 금융권에 대한 얘기를 많이 하고, 해외 생활에 대한 이야기도 자주 합니다. 또 제가 스타트업에 관심이 많아서 경영전략, 스타트업 커뮤니티에서도 종종 댓글을 답니다. 리멤버: 자극이란 건 구체적으로 어떤 건가요. 티마: 지적 자극입니다. 자기보다 박식한 사람들과 대화하면 받는 자극 있잖아요. 네트워킹도 종종 이뤄지고요. 리멤버: 네트워킹이라 하면? 티마: 인맥이죠. 여기서 대화하다가 소통이 쌓여 이메일도 주고 받고, 그렇게 더 깊은 대화를 하는 관계요. 스타트업에서 10년 넘게 일하시는 분께 해외 MBA 정보를 드린 적도 있고 금융권에 종사하는 분과 긴 대화를 나눈 적도 있습니다. 리멤버: 지적 대화와 네트워킹이 모일 수록 티마님껜 자산이 되겠군요. 티마: 그렇죠. 리멤버: 사실 온라인 커뮤니티에서는 수준 높은 대화를 찾기가 어렵지 않습니까. “나 00 커뮤니티 한다”고 공개적으로 말하는 사람은 드문 것 같은데요. 티마: 익명성 때문에 어쩔 수 없는 거 아닐까요. 얼굴 한 번 본적 없는, 이름도 모르는 사람에게 굳이 예의를 갖출 필요를 못 느끼는 거죠. 리멤버: 리멤버 커뮤니티는 그렇지 않다는 말인가요. 티마: 여기는 좀 더 선의로 차 있습니다. 그렇게 느껴집니다. 리멤버: 선의로 가득찬 분위기란게 어떤 건가요. 티마: 도움을 청하는 질문이 많고, 질문에 실질적인 도움을 주는 사람이 많습니다. 일종의 동질감이 있는 것 같습니다. 일을 더 잘하고 싶고 커리어를 잘 이어나가고 싶어하는 사람들 끼리의 동질감. 리멤버: 30만 명 넘게 모여있는데 이상한 사람이 없을 수가 있나요. 티마: 물론 본 적 있습니다. 별 이유없이 욕하는 사람이 있었어요. 아마 다른 온라인 커뮤니티의 분위기를 생각하고 온 것 같은데… 얼마 못 가 댓글을 삭제하고 탈퇴하더라고요. 분위기가 다른 걸 느낀 거겠죠. 리멤버: 최근 유명인들도 리멤버 커뮤니티에 종종 등장하고 있습니다. 기억하시나요. 어땠나요? 티마: 네 토스 이승건 대표 AMA(Ask Me Anything: 무엇이든 물어보세요) 세션이 참 좋았습니다. 유명인과 그 정도의 현장감있는 소통은 하기 힘들죠. 참고: https://community.rememberapp.co.kr/post/38725 리멤버: 처음에는 리멤버 팀에서 열심히 준비하고 섭외했습니다. 그러다 어느 순간부터 다른 분들도 나서시더군요. 티마: 더 많은 사람들이 해줬으면 좋겠습니다. 리멤버: 다른 온라인 커뮤니티와 다르게 리멤버 커뮤니티가 수준높은 소통을 유지할 수 있는 이유는 뭐라고 생각하시나요. 티마: 리멤버만이 쌓아온 신뢰라는 자산이 이런 차별점을 만들어낸 것 아닐까요. 리멤버는 명함 기반으로 프로필을 생성해야하고, 이 명함으로 연결되는 사람들도 많고 내 명함을 등록한 사람들도 많잖아요. 리멤버: 명함 기반 프로필이 신뢰로 이어진다는 말이군요. 티마: 커뮤니티에 참여한 대부분의 유저들도 마찬가지니 신뢰가 높을 수밖에 없어요. 가짜로 전문가인척 행세를 하거나 익명이라고 아무 말이나 할 수 없죠. 그런 인식이 모여 수준높은 직장인들의 소통공간을 만들어가고 있는 것 같아요. 리멤버: 분위기가 충분히 잡힌 것 같나요? 티마: 아직 시작 단계라고 생각합니다. 일종의 자부심도 있습니다. 역사의 시작을 함께 하는... 👇 티마님의 활동내역 캡처 / 근무중인 증권사 모습

내부고객자료 외 시장이나 산업 시장동향 분석 볼 수 있는 곳 있을까요? 오픈서베이의 리포트를 받아보는데 이런류의 소스가 더 있을지 해서 혹시 좋은 소스 있으시면 알려주세요!

빅데이터 활용을 적극적으로 하라고 하는데 외주 업체 분석 프로그램 이용하보고 나니 세부 브랜드나 상품의 흐름을 파악하는데에는 큰 도움이 되지는 않는것 같아요 혹시 어떤 프로그램 다들 쓰시는지 빅데이터를 어떻게 활용하시는지 궁금해요~!

회사 동료 중 카이스트 정보경영석사 지원하는 친구가 있어 저도 요즘 대학원에 가야하나 고민 중인 회사 5년차입니다 현재 AI 회사 다니고 있고 아마 계속 이쪽 산업에 계속 있을것 같습니다. 정보경영석사는 너무 이과 느낌이라 비지니스 직무한테 도움이 되는지요? 만약 AI 회사내에서 비지니스/관리 파트면 MBA랑 비교 했을때 어떤게 더 나은가요? 이쪽 분야에 계신 분들 의견 부탁드립니다. 참고로 대학원을 가려는 목적은 배움도 있지만 (문과 출신) 롱텀 커리어를 위해서 입니다

raw 데이터는 엑셀로 되어 있습니다. 비식별화 진행하려고 하는데 가이드라인이나 참고할만한 서적이 있을까요?

요새 AI 트렌드는 어떤가요? 그리고 업계에서 이직 등 커리어를 위해선 어떤 분야를 파는게 좋을까요? vision / NLP / Robotics 등등.. 조언 부탁드립니다 헌직에서 ai 한 2년 만지작 거리다가 결과가 잘 안나와서 다시 그냥 통계기반 분석플랫폼 만들고있어서.. 앞으로의 커리어를 어떻게 방향을 잡아야하나 고민입니다

혹시 오픈 리파인, 오렌지등 이런 툴이나, 파이썬 팁등 쓸만한거 알고 계신것들이 있을까요? 오픈 리파인 : 데이터 전처리에 사용, 데이터 표준화 오렌지 : 데이터마이닝과 머신러닝을 쉬운 GUI로구현