SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 40
Descargar para leer sin conexión
What will come next?
http://NUMBERWORKS.io
하용호
yongho.ha@gmail.com
빅데이터, 클라우드, IoT, 머신러닝. 뭐가 이리 많아? 왜 자꾸 나타나?
하
2
용호
용 호
안녕하세요. 하용호입니다.
이번에 SKTelecom을 나와서,
동료 데이터과학자들과 데이터회사를 만들었습니다.
http://numberworks.io 재미난 일을 만들어볼게요
Cloud BigData
IoT
Data Analytics
개념들의 홍수개념들의 홍수
Machine
Learning
Everything is Connected
저 많은 개념들이 나오게 된
큰 흐름이 존재한다.
차례차례 알아봅시다.
Cloud
웹 & 모바일
서비스
범람의 시대
Network
Smart phone
이것이 가져온 결과는
오프라인 온라인
일상생활
기록되지 않던 사람들의 생활이 데이터로 남기 시작
앱
웹사이트
교통카드
신용카드
스마트폰
서비스
경쟁은
어디에서 일어나는가?
이 와중에 패러다임 쉬프트
기술 가격 기회 
Data
기회
데이터로
유저를 알아내자!
사람들의 관심이
가장 소중한 자원
눈길을 받는 법이 필요
눈길을 받았을 때
원하는 것을 제시해야 함
빅데이터와
데이터 분석의 대중화
이것이가능해진것에는클라우드의기여가상당함
저장비용의감소와
계산용클러스터보유비용의감소
때문에
BigData
Data Analytics
‘소녀시대’에서 중요한 게
‘소녀’이듯
참고)
중요한 것은
‘데이터에 기반해 판단하는 자세’BigData
(꼭 데이터가 크지 않아도 됨. 업계 선수들은 BigData보다 Data-driven이란 말을 씁니다)
요즘 사용자들이 변하고 있다!
더 이상 MP3를 다운 받지 않는다. streaming
영화와 TV프로도 streaming 이용자가 급속 증가
저 서비스에서 실시간으로 봐도 끊기지가 않는데?
LTE, Giga Wi-Fi, 저렴한 고속통신의 보급
저 서비스에 다 저장되어 있는데?
클라우드, 대형 인터넷 서비스의 등장
트렌드 변화
 streaming
2014/3 구글드라이브
2014/8 드랍박스
2014/9 애플icloud
+ 클라우드 가격인하 러시
영화나 음악뿐 아니라
개인의 데이터도
이 흐름은 무엇을 말하는가?
데이터란 데이터는
모두 클라우드에 맡겨라!
Cloud로의 이행은
여전히 진행형
이전에는 기업의 ‘서버 이전’이였다면
지금은 개인의 ‘데이터 이전’이 진행중
시간이
흐를수록
now future
단말은 Input/Output 장치에 가깝게 된다.
실체는 언제나 클라우드에.
궁극의 예
휴대폰을 쓰다가 바다에 집어던지고
새 폰을 사서
로그인만 하면 그대로
Cloud가 유일한 저장장치!
‘데이터라는 것은 클라우드에 모이는 것’ 으로 재정의
개인 저장 장치의 용도는 cache개념으로 전환
개인 저장장치의 종말.
결국에는..
모바일 트렌드가
진화시킨 두가지 기술
컴퓨터 통신
500Mhz CPU
1기가 램
무선랜, 블루투스 내장
4기가 플래시 메모리
(By Intel)
문제는 크기와 가격!
스펙이 별로다?
가격 5만원, 우표크기의
부품이 아닌 완전한 컴퓨터
Edison
컴퓨터가 변했다
6.5원/0.5KB
0.01원/0.5KB
2004년
2014년
약 1000배 싸짐
무제한 요금제도 있음
(현재가치로 따지면 약 10원/0.5KB)
위 계산은 통신사들의 평균 가격을 사용
이동통신 데이터 요금
패킷당 10원  0.01원
통신이 저렴해졌다.
컴퓨터의 모래알화(작다, 싸다) 통신의 공기화(어디서나, 싸다)
저렴한 물건들 마저 똑똑해지고, 네트웍을 품기시작
물건들 끼리 통신을 하고 판단을 하기 시작
Internet of Things
물건들끼리이야기를시작한다.
어떤 것이 가능해질까?
잃어버린우리고양이가여기있구나!
GPS목줄
10000원
$5
IoT의 핵심 중 하나  많은 센서(sensor)
센서의 특징
숨만 쉬어도 데이터를 뿜어낸다.
IoT  모든 기기가 데이터를 뿜어내고 주고 받는다.
IoT가
활성화 될수록
데이터 양의
대폭발!!
넘치는 데이터. 어떻게 감당할 것인가?
분석가들
사람이 다 감당할 수 X
Machine Learning
똑똑한 기계를 만들어
“생각의 아웃소싱”
Cloud BigData
Machine Learning
산업혁명–물건생산을위해육체노동을기계로자동화하자
머신러닝–정보추출을위해정신노동을기계로자동화하자
(특히 deep learning)
머신러닝이 잘 동작할 수 있는 조건은?
많은 데이터 좋은 컴퓨터멋진 알고리즘
기존의
학습 알고리즘들
요즘 뜨는
Deep Learning
클라우드에
집약된 데이터들
Public 또는 private
클라우드에 있는
수백대의 컴퓨터들
사람들의 생활이
디지털로 기록됨
때는 지금이다!
+ 수많은 회사가 머신러닝에 집중!
흐름을 4가지로 정리하면
때문에 모든 기계는 ‘임시저장소’ 에 불과.
Input/Output 장치가 되어간다.
세상의 모든 정보는 클라우드로 모여 커진다.
Cloud
디바이스 발달 통신 발달
BigData
엄청난 정보량을 처리, 분석하기 위해
‘생각의 아웃소싱’이 필요.
컴퓨터가 사람의 지적노동을 흉내낸다.
Data Analytics Machine Learning
더 많은 장치들이 통신과 센서를 품고
정보를 수집하고 상호작용 한다.
그렇게 정보량이 폭발적으로 증가한다.
IoT BigData
Cloud
BIgData
IoT
Machine Learning
Devices
데이터가 흐르는 길에 개념이 발생
Data-centric Era
‘지금 사람이 원하는 데이터’를 생활에 바로 적용되기 위한 IoT
어디서 발생하는 데이터라도 쏘아 올릴 수 있는 자유롭고 빠른 통신
그렇게 발생한 많은 데이터를 받아들일 수 있는 충분한 클라우드
더 많은 곳에서, 데이터가 나오지 않던 곳에서 데이터가 나오게 하는 IoT
쌓여서 거대해진 데이터에서 숨은 패턴을 찾아내려 하는 데이터 분석
지능을 모사해서 데이터 분석의 능력과 수준을 끌어올리기 위한 인공지능
데이터
데이터
데이터
데이터
데이터
데이터
지금의 세상은
무엇으로 이루어져 있는가?
무엇으로 변해가는가?
세상을이해하기위한기초지식
(敎養)교양
하버드 신입생들에게
가장 인기가 높은 과목은?
전산학 개론!
(경제학 개론을 물리침)
무엇이 지금의 교양인가?
데이터를 다루는 능력
데이터의 방향을 보는 눈

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Spark 의 핵심은 무엇인가? RDD! (RDD paper review)
Spark 의 핵심은 무엇인가? RDD! (RDD paper review)Spark 의 핵심은 무엇인가? RDD! (RDD paper review)
Spark 의 핵심은 무엇인가? RDD! (RDD paper review)Yongho Ha
 
Data Engineering 101
Data Engineering 101Data Engineering 101
Data Engineering 101DaeMyung Kang
 
Bigquery와 airflow를 이용한 데이터 분석 시스템 구축 v1 나무기술(주) 최유석 20170912
Bigquery와 airflow를 이용한 데이터 분석 시스템 구축 v1  나무기술(주) 최유석 20170912Bigquery와 airflow를 이용한 데이터 분석 시스템 구축 v1  나무기술(주) 최유석 20170912
Bigquery와 airflow를 이용한 데이터 분석 시스템 구축 v1 나무기술(주) 최유석 20170912Yooseok Choi
 
2011 H3 컨퍼런스-파이썬으로 클라우드 하고 싶어요
2011 H3 컨퍼런스-파이썬으로 클라우드 하고 싶어요2011 H3 컨퍼런스-파이썬으로 클라우드 하고 싶어요
2011 H3 컨퍼런스-파이썬으로 클라우드 하고 싶어요Yongho Ha
 
텐서플로우로 배우는 딥러닝
텐서플로우로 배우는 딥러닝텐서플로우로 배우는 딥러닝
텐서플로우로 배우는 딥러닝찬웅 주
 
[MLOps KR 행사] MLOps 춘추 전국 시대 정리(210605)
[MLOps KR 행사] MLOps 춘추 전국 시대 정리(210605)[MLOps KR 행사] MLOps 춘추 전국 시대 정리(210605)
[MLOps KR 행사] MLOps 춘추 전국 시대 정리(210605)Seongyun Byeon
 
인공지능과 딥러닝에 대한 소개
인공지능과 딥러닝에 대한 소개인공지능과 딥러닝에 대한 소개
인공지능과 딥러닝에 대한 소개Young-Min kang
 
[시각화] 통계로 본 서울시 유기동물 정보 시각화
[시각화] 통계로 본 서울시 유기동물 정보 시각화[시각화] 통계로 본 서울시 유기동물 정보 시각화
[시각화] 통계로 본 서울시 유기동물 정보 시각화BOAZ Bigdata
 
Time series classification
Time series classificationTime series classification
Time series classificationSung Kim
 
대용량 로그분석 Bigquery로 간단히 사용하기
대용량 로그분석 Bigquery로 간단히 사용하기대용량 로그분석 Bigquery로 간단히 사용하기
대용량 로그분석 Bigquery로 간단히 사용하기Jaikwang Lee
 
Spark & Zeppelin을 활용한 머신러닝 실전 적용기
Spark & Zeppelin을 활용한 머신러닝 실전 적용기Spark & Zeppelin을 활용한 머신러닝 실전 적용기
Spark & Zeppelin을 활용한 머신러닝 실전 적용기Taejun Kim
 
머신러닝 해외 취업 준비: 닳고 닳은 이력서와 고통스러웠던 면접을 돌아보며 SNU 2018
머신러닝 해외 취업 준비: 닳고 닳은 이력서와 고통스러웠던 면접을 돌아보며 SNU 2018머신러닝 해외 취업 준비: 닳고 닳은 이력서와 고통스러웠던 면접을 돌아보며 SNU 2018
머신러닝 해외 취업 준비: 닳고 닳은 이력서와 고통스러웠던 면접을 돌아보며 SNU 2018Taehoon Kim
 
인공지능추천시스템 airs개발기_모델링과시스템
인공지능추천시스템 airs개발기_모델링과시스템인공지능추천시스템 airs개발기_모델링과시스템
인공지능추천시스템 airs개발기_모델링과시스템NAVER D2
 
딥 러닝 자연어 처리를 학습을 위한 파워포인트. (Deep Learning for Natural Language Processing)
딥 러닝 자연어 처리를 학습을 위한 파워포인트. (Deep Learning for Natural Language Processing)딥 러닝 자연어 처리를 학습을 위한 파워포인트. (Deep Learning for Natural Language Processing)
딥 러닝 자연어 처리를 학습을 위한 파워포인트. (Deep Learning for Natural Language Processing)WON JOON YOO
 
성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게
성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게
성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게Seongyun Byeon
 
인공신경망
인공신경망인공신경망
인공신경망종열 현
 
Massive service basic
Massive service basicMassive service basic
Massive service basicDaeMyung Kang
 
[KAIST 채용설명회] 데이터 엔지니어는 무슨 일을 하나요?
[KAIST 채용설명회] 데이터 엔지니어는 무슨 일을 하나요?[KAIST 채용설명회] 데이터 엔지니어는 무슨 일을 하나요?
[KAIST 채용설명회] 데이터 엔지니어는 무슨 일을 하나요?Juhong Park
 
[팝콘 시즌1] 이윤희 : 다짜고짜 배워보는 인과추론
[팝콘 시즌1] 이윤희 : 다짜고짜 배워보는 인과추론[팝콘 시즌1] 이윤희 : 다짜고짜 배워보는 인과추론
[팝콘 시즌1] 이윤희 : 다짜고짜 배워보는 인과추론PAP (Product Analytics Playground)
 
[D2]java 성능에 대한 오해와 편견
[D2]java 성능에 대한 오해와 편견[D2]java 성능에 대한 오해와 편견
[D2]java 성능에 대한 오해와 편견NAVER D2
 

La actualidad más candente (20)

Spark 의 핵심은 무엇인가? RDD! (RDD paper review)
Spark 의 핵심은 무엇인가? RDD! (RDD paper review)Spark 의 핵심은 무엇인가? RDD! (RDD paper review)
Spark 의 핵심은 무엇인가? RDD! (RDD paper review)
 
Data Engineering 101
Data Engineering 101Data Engineering 101
Data Engineering 101
 
Bigquery와 airflow를 이용한 데이터 분석 시스템 구축 v1 나무기술(주) 최유석 20170912
Bigquery와 airflow를 이용한 데이터 분석 시스템 구축 v1  나무기술(주) 최유석 20170912Bigquery와 airflow를 이용한 데이터 분석 시스템 구축 v1  나무기술(주) 최유석 20170912
Bigquery와 airflow를 이용한 데이터 분석 시스템 구축 v1 나무기술(주) 최유석 20170912
 
2011 H3 컨퍼런스-파이썬으로 클라우드 하고 싶어요
2011 H3 컨퍼런스-파이썬으로 클라우드 하고 싶어요2011 H3 컨퍼런스-파이썬으로 클라우드 하고 싶어요
2011 H3 컨퍼런스-파이썬으로 클라우드 하고 싶어요
 
텐서플로우로 배우는 딥러닝
텐서플로우로 배우는 딥러닝텐서플로우로 배우는 딥러닝
텐서플로우로 배우는 딥러닝
 
[MLOps KR 행사] MLOps 춘추 전국 시대 정리(210605)
[MLOps KR 행사] MLOps 춘추 전국 시대 정리(210605)[MLOps KR 행사] MLOps 춘추 전국 시대 정리(210605)
[MLOps KR 행사] MLOps 춘추 전국 시대 정리(210605)
 
인공지능과 딥러닝에 대한 소개
인공지능과 딥러닝에 대한 소개인공지능과 딥러닝에 대한 소개
인공지능과 딥러닝에 대한 소개
 
[시각화] 통계로 본 서울시 유기동물 정보 시각화
[시각화] 통계로 본 서울시 유기동물 정보 시각화[시각화] 통계로 본 서울시 유기동물 정보 시각화
[시각화] 통계로 본 서울시 유기동물 정보 시각화
 
Time series classification
Time series classificationTime series classification
Time series classification
 
대용량 로그분석 Bigquery로 간단히 사용하기
대용량 로그분석 Bigquery로 간단히 사용하기대용량 로그분석 Bigquery로 간단히 사용하기
대용량 로그분석 Bigquery로 간단히 사용하기
 
Spark & Zeppelin을 활용한 머신러닝 실전 적용기
Spark & Zeppelin을 활용한 머신러닝 실전 적용기Spark & Zeppelin을 활용한 머신러닝 실전 적용기
Spark & Zeppelin을 활용한 머신러닝 실전 적용기
 
머신러닝 해외 취업 준비: 닳고 닳은 이력서와 고통스러웠던 면접을 돌아보며 SNU 2018
머신러닝 해외 취업 준비: 닳고 닳은 이력서와 고통스러웠던 면접을 돌아보며 SNU 2018머신러닝 해외 취업 준비: 닳고 닳은 이력서와 고통스러웠던 면접을 돌아보며 SNU 2018
머신러닝 해외 취업 준비: 닳고 닳은 이력서와 고통스러웠던 면접을 돌아보며 SNU 2018
 
인공지능추천시스템 airs개발기_모델링과시스템
인공지능추천시스템 airs개발기_모델링과시스템인공지능추천시스템 airs개발기_모델링과시스템
인공지능추천시스템 airs개발기_모델링과시스템
 
딥 러닝 자연어 처리를 학습을 위한 파워포인트. (Deep Learning for Natural Language Processing)
딥 러닝 자연어 처리를 학습을 위한 파워포인트. (Deep Learning for Natural Language Processing)딥 러닝 자연어 처리를 학습을 위한 파워포인트. (Deep Learning for Natural Language Processing)
딥 러닝 자연어 처리를 학습을 위한 파워포인트. (Deep Learning for Natural Language Processing)
 
성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게
성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게
성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게
 
인공신경망
인공신경망인공신경망
인공신경망
 
Massive service basic
Massive service basicMassive service basic
Massive service basic
 
[KAIST 채용설명회] 데이터 엔지니어는 무슨 일을 하나요?
[KAIST 채용설명회] 데이터 엔지니어는 무슨 일을 하나요?[KAIST 채용설명회] 데이터 엔지니어는 무슨 일을 하나요?
[KAIST 채용설명회] 데이터 엔지니어는 무슨 일을 하나요?
 
[팝콘 시즌1] 이윤희 : 다짜고짜 배워보는 인과추론
[팝콘 시즌1] 이윤희 : 다짜고짜 배워보는 인과추론[팝콘 시즌1] 이윤희 : 다짜고짜 배워보는 인과추론
[팝콘 시즌1] 이윤희 : 다짜고짜 배워보는 인과추론
 
[D2]java 성능에 대한 오해와 편견
[D2]java 성능에 대한 오해와 편견[D2]java 성능에 대한 오해와 편견
[D2]java 성능에 대한 오해와 편견
 

Destacado

오늘 밤부터 쓰는 google analytics (구글 애널리틱스, GA)
오늘 밤부터 쓰는 google analytics (구글 애널리틱스, GA) 오늘 밤부터 쓰는 google analytics (구글 애널리틱스, GA)
오늘 밤부터 쓰는 google analytics (구글 애널리틱스, GA) Yongho Ha
 
데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다.
데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다.데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다.
데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다.Yongho Ha
 
스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판)
스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판)스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판)
스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판)Yongho Ha
 
어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?
어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?
어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?Yongho Ha
 
[DataDay] 지표의 개념과 활용
[DataDay] 지표의 개념과 활용[DataDay] 지표의 개념과 활용
[DataDay] 지표의 개념과 활용Alex Suh
 
실전 스타트업 데이터분석: 소셜데이팅 이음은 이렇게 한다
실전 스타트업 데이터분석: 소셜데이팅 이음은 이렇게 한다실전 스타트업 데이터분석: 소셜데이팅 이음은 이렇게 한다
실전 스타트업 데이터분석: 소셜데이팅 이음은 이렇게 한다승화 양
 
프라이머(등록용)
프라이머(등록용)프라이머(등록용)
프라이머(등록용)Tony park
 
[154] 데이터 센터의 오픈 소스 open compute project (ocp)
[154] 데이터 센터의 오픈 소스 open compute project (ocp)[154] 데이터 센터의 오픈 소스 open compute project (ocp)
[154] 데이터 센터의 오픈 소스 open compute project (ocp)NAVER D2
 
보고서 쓸 때 문장 줄이기 연습
보고서 쓸 때 문장 줄이기 연습보고서 쓸 때 문장 줄이기 연습
보고서 쓸 때 문장 줄이기 연습Sungchul CHOI
 
스타트업 데이터분석 - 퍼널분석과 코호트분석
스타트업 데이터분석 - 퍼널분석과 코호트분석스타트업 데이터분석 - 퍼널분석과 코호트분석
스타트업 데이터분석 - 퍼널분석과 코호트분석Seonggwan Lee
 
실리콘 밸리 데이터 사이언티스트의 하루
실리콘 밸리 데이터 사이언티스트의 하루실리콘 밸리 데이터 사이언티스트의 하루
실리콘 밸리 데이터 사이언티스트의 하루Jaimie Kwon (권재명)
 
객체지향 개념 (쫌 아는체 하기)
객체지향 개념 (쫌 아는체 하기)객체지향 개념 (쫌 아는체 하기)
객체지향 개념 (쫌 아는체 하기)Seung-June Lee
 
AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017
AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017
AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017Carol Smith
 

Destacado (13)

오늘 밤부터 쓰는 google analytics (구글 애널리틱스, GA)
오늘 밤부터 쓰는 google analytics (구글 애널리틱스, GA) 오늘 밤부터 쓰는 google analytics (구글 애널리틱스, GA)
오늘 밤부터 쓰는 google analytics (구글 애널리틱스, GA)
 
데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다.
데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다.데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다.
데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다.
 
스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판)
스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판)스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판)
스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판)
 
어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?
어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?
어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?
 
[DataDay] 지표의 개념과 활용
[DataDay] 지표의 개념과 활용[DataDay] 지표의 개념과 활용
[DataDay] 지표의 개념과 활용
 
실전 스타트업 데이터분석: 소셜데이팅 이음은 이렇게 한다
실전 스타트업 데이터분석: 소셜데이팅 이음은 이렇게 한다실전 스타트업 데이터분석: 소셜데이팅 이음은 이렇게 한다
실전 스타트업 데이터분석: 소셜데이팅 이음은 이렇게 한다
 
프라이머(등록용)
프라이머(등록용)프라이머(등록용)
프라이머(등록용)
 
[154] 데이터 센터의 오픈 소스 open compute project (ocp)
[154] 데이터 센터의 오픈 소스 open compute project (ocp)[154] 데이터 센터의 오픈 소스 open compute project (ocp)
[154] 데이터 센터의 오픈 소스 open compute project (ocp)
 
보고서 쓸 때 문장 줄이기 연습
보고서 쓸 때 문장 줄이기 연습보고서 쓸 때 문장 줄이기 연습
보고서 쓸 때 문장 줄이기 연습
 
스타트업 데이터분석 - 퍼널분석과 코호트분석
스타트업 데이터분석 - 퍼널분석과 코호트분석스타트업 데이터분석 - 퍼널분석과 코호트분석
스타트업 데이터분석 - 퍼널분석과 코호트분석
 
실리콘 밸리 데이터 사이언티스트의 하루
실리콘 밸리 데이터 사이언티스트의 하루실리콘 밸리 데이터 사이언티스트의 하루
실리콘 밸리 데이터 사이언티스트의 하루
 
객체지향 개념 (쫌 아는체 하기)
객체지향 개념 (쫌 아는체 하기)객체지향 개념 (쫌 아는체 하기)
객체지향 개념 (쫌 아는체 하기)
 
AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017
AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017
AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017
 

Similar a 빅데이터, 클라우드, IoT, 머신러닝. 왜 이렇게 많은 것들이 나타날까?

교육정보서비스 사물인터넷 강의 6주
교육정보서비스 사물인터넷 강의 6주교육정보서비스 사물인터넷 강의 6주
교육정보서비스 사물인터넷 강의 6주JM code group
 
201133271 조용진 io t 발표
201133271 조용진 io t 발표201133271 조용진 io t 발표
201133271 조용진 io t 발표용진 조
 
2016.07.28 제65회 sw공학 technical_세미나(7월28일)_발표자료2(가톨릭대ᄒ...
2016.07.28 제65회 sw공학 technical_세미나(7월28일)_발표자료2(가톨릭대ᄒ...2016.07.28 제65회 sw공학 technical_세미나(7월28일)_발표자료2(가톨릭대ᄒ...
2016.07.28 제65회 sw공학 technical_세미나(7월28일)_발표자료2(가톨릭대ᄒ...지훈 서
 
사물인터넷(Internet of Things) 시대의 공개SW
사물인터넷(Internet of Things) 시대의 공개SW사물인터넷(Internet of Things) 시대의 공개SW
사물인터넷(Internet of Things) 시대의 공개SW정명훈 Jerry Jeong
 
4차 산업혁명과 io t 20170919
4차 산업혁명과 io t  201709194차 산업혁명과 io t  20170919
4차 산업혁명과 io t 20170919봉조 김
 
차이커뮤니케이션 PAGE180
차이커뮤니케이션 PAGE180차이커뮤니케이션 PAGE180
차이커뮤니케이션 PAGE180CHAI
 
4차 산업혁명과 ict
4차 산업혁명과 ict4차 산업혁명과 ict
4차 산업혁명과 ict활 김
 
Sensor - Data Processing API rachel skyler
Sensor - Data Processing API rachel skylerSensor - Data Processing API rachel skyler
Sensor - Data Processing API rachel skylerSkyler Shin
 
IoT가 4차 산업혁명에 미치는 파급효과 및 정책적 대응방안 - 2019.07.25
IoT가 4차 산업혁명에 미치는 파급효과 및 정책적 대응방안 - 2019.07.25IoT가 4차 산업혁명에 미치는 파급효과 및 정책적 대응방안 - 2019.07.25
IoT가 4차 산업혁명에 미치는 파급효과 및 정책적 대응방안 - 2019.07.25Hakyong Kim
 
Softbox coding - raspberrypi3 b+ 2019 Lecture File
Softbox coding - raspberrypi3 b+ 2019 Lecture File Softbox coding - raspberrypi3 b+ 2019 Lecture File
Softbox coding - raspberrypi3 b+ 2019 Lecture File 봉조 김
 
사물인터넷과 주변 생태계의 변화
사물인터넷과 주변 생태계의 변화사물인터넷과 주변 생태계의 변화
사물인터넷과 주변 생태계의 변화atelier t*h
 
사물인터넷 강의 - 사물인터넷과 비즈니스 2016.02.24
사물인터넷 강의 - 사물인터넷과 비즈니스   2016.02.24사물인터넷 강의 - 사물인터넷과 비즈니스   2016.02.24
사물인터넷 강의 - 사물인터넷과 비즈니스 2016.02.24Hakyong Kim
 
사물 인터넷 뽀개기(취업 준비생 용)
사물 인터넷 뽀개기(취업 준비생 용)사물 인터넷 뽀개기(취업 준비생 용)
사물 인터넷 뽀개기(취업 준비생 용)Donghyung Shin
 
4차 산업혁명과 소프트웨어 강의
4차 산업혁명과 소프트웨어 강의 4차 산업혁명과 소프트웨어 강의
4차 산업혁명과 소프트웨어 강의 Hakyong Kim
 
사물인터넷 비즈니스 사례 분석을 통한 사업화 전략 수립
사물인터넷 비즈니스 사례 분석을 통한 사업화 전략 수립사물인터넷 비즈니스 사례 분석을 통한 사업화 전략 수립
사물인터넷 비즈니스 사례 분석을 통한 사업화 전략 수립Hakyong Kim
 
Sensor - Data Processing API rachel skyler
Sensor - Data Processing API rachel skylerSensor - Data Processing API rachel skyler
Sensor - Data Processing API rachel skylerSkyler Shin
 
미래 가전기술 5대테마 분석 퍼셉션
미래 가전기술 5대테마 분석 퍼셉션미래 가전기술 5대테마 분석 퍼셉션
미래 가전기술 5대테마 분석 퍼셉션PERCEPTION
 
미래 2020 가전기술 테마
미래 2020 가전기술 테마미래 2020 가전기술 테마
미래 2020 가전기술 테마bruce 문형철
 

Similar a 빅데이터, 클라우드, IoT, 머신러닝. 왜 이렇게 많은 것들이 나타날까? (20)

교육정보서비스 사물인터넷 강의 6주
교육정보서비스 사물인터넷 강의 6주교육정보서비스 사물인터넷 강의 6주
교육정보서비스 사물인터넷 강의 6주
 
201133271 조용진 io t 발표
201133271 조용진 io t 발표201133271 조용진 io t 발표
201133271 조용진 io t 발표
 
2016.07.28 제65회 sw공학 technical_세미나(7월28일)_발표자료2(가톨릭대ᄒ...
2016.07.28 제65회 sw공학 technical_세미나(7월28일)_발표자료2(가톨릭대ᄒ...2016.07.28 제65회 sw공학 technical_세미나(7월28일)_발표자료2(가톨릭대ᄒ...
2016.07.28 제65회 sw공학 technical_세미나(7월28일)_발표자료2(가톨릭대ᄒ...
 
사물인터넷(Internet of Things) 시대의 공개SW
사물인터넷(Internet of Things) 시대의 공개SW사물인터넷(Internet of Things) 시대의 공개SW
사물인터넷(Internet of Things) 시대의 공개SW
 
4차 산업혁명과 io t 20170919
4차 산업혁명과 io t  201709194차 산업혁명과 io t  20170919
4차 산업혁명과 io t 20170919
 
차이커뮤니케이션 PAGE180
차이커뮤니케이션 PAGE180차이커뮤니케이션 PAGE180
차이커뮤니케이션 PAGE180
 
4차 산업혁명과 ict
4차 산업혁명과 ict4차 산업혁명과 ict
4차 산업혁명과 ict
 
Sensor - Data Processing API rachel skyler
Sensor - Data Processing API rachel skylerSensor - Data Processing API rachel skyler
Sensor - Data Processing API rachel skyler
 
IoT가 4차 산업혁명에 미치는 파급효과 및 정책적 대응방안 - 2019.07.25
IoT가 4차 산업혁명에 미치는 파급효과 및 정책적 대응방안 - 2019.07.25IoT가 4차 산업혁명에 미치는 파급효과 및 정책적 대응방안 - 2019.07.25
IoT가 4차 산업혁명에 미치는 파급효과 및 정책적 대응방안 - 2019.07.25
 
Hacking IoT
Hacking IoTHacking IoT
Hacking IoT
 
Softbox coding - raspberrypi3 b+ 2019 Lecture File
Softbox coding - raspberrypi3 b+ 2019 Lecture File Softbox coding - raspberrypi3 b+ 2019 Lecture File
Softbox coding - raspberrypi3 b+ 2019 Lecture File
 
2015 SW마에스트로 100+ 컨퍼런스_Hacking IoT
2015 SW마에스트로 100+ 컨퍼런스_Hacking IoT2015 SW마에스트로 100+ 컨퍼런스_Hacking IoT
2015 SW마에스트로 100+ 컨퍼런스_Hacking IoT
 
사물인터넷과 주변 생태계의 변화
사물인터넷과 주변 생태계의 변화사물인터넷과 주변 생태계의 변화
사물인터넷과 주변 생태계의 변화
 
사물인터넷 강의 - 사물인터넷과 비즈니스 2016.02.24
사물인터넷 강의 - 사물인터넷과 비즈니스   2016.02.24사물인터넷 강의 - 사물인터넷과 비즈니스   2016.02.24
사물인터넷 강의 - 사물인터넷과 비즈니스 2016.02.24
 
사물 인터넷 뽀개기(취업 준비생 용)
사물 인터넷 뽀개기(취업 준비생 용)사물 인터넷 뽀개기(취업 준비생 용)
사물 인터넷 뽀개기(취업 준비생 용)
 
4차 산업혁명과 소프트웨어 강의
4차 산업혁명과 소프트웨어 강의 4차 산업혁명과 소프트웨어 강의
4차 산업혁명과 소프트웨어 강의
 
사물인터넷 비즈니스 사례 분석을 통한 사업화 전략 수립
사물인터넷 비즈니스 사례 분석을 통한 사업화 전략 수립사물인터넷 비즈니스 사례 분석을 통한 사업화 전략 수립
사물인터넷 비즈니스 사례 분석을 통한 사업화 전략 수립
 
Sensor - Data Processing API rachel skyler
Sensor - Data Processing API rachel skylerSensor - Data Processing API rachel skyler
Sensor - Data Processing API rachel skyler
 
미래 가전기술 5대테마 분석 퍼셉션
미래 가전기술 5대테마 분석 퍼셉션미래 가전기술 5대테마 분석 퍼셉션
미래 가전기술 5대테마 분석 퍼셉션
 
미래 2020 가전기술 테마
미래 2020 가전기술 테마미래 2020 가전기술 테마
미래 2020 가전기술 테마
 

빅데이터, 클라우드, IoT, 머신러닝. 왜 이렇게 많은 것들이 나타날까?