데이터 사이언티스트 ... Data Scientist ... 데이터 과학자
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무어라 쓰고 무어라고 읽든...
( 포스터를 누르면 홈페이지로 연결되고,
발표자료 PDF 버전을
다운로드 받을 수 있음 )
대체 무엇을 하고, 어떻게 생겼는지를 아는 것이 아마도
Machine Learning 책 열권 읽는 것보다
<데이터 사이언티스트>가 되기 위해
중요하고 먼저
되어야 할 일 일 것... 싶어서
준비한 컨퍼런스
"데이터 사이언티스트의 현실과 미래"
... 2014년 10월 8일 입니다.
SK텔레콤, AXA, 리비젼컨설팅, 오라클, 데이터베이스진흥원 에서
<데이터사이언티스트>에 대해
직접 이야기 합니다.
국내는 그리고 해외는 무엇을 어떻게 하고 있고
그 일을 하는 사람들은 누구인가에 대해서
사진을 눌러... 컨퍼런스 안내페이지를 보시면
세부 내용이 있습니다.
리비젼컨설팅에서 후원합니다. | | | 
| | | 데이터 사이언티스트가 말하는 '데이터 사이언티스트의 현실과 미래' 빅 데이터에 대한 관심이 뜨겁습니다. 하지만 실행에 옮기려는 조직들은 데이터 사이언티스트가부족하다고 이야기 합니다.
과연 그들은 어디에서 있으며, 무엇을 하고 있으며, 어디로 가고 있는가를 따져볼 시점입니다. 이번 "데이터 사이언티스트의 현실과 미래" 컨퍼런스는 국내 정상급 데이터 사이언티스트들의 목소리를 통해 국내뿐 아니라 전세계의 상황과 사례, 동향, 이슈와 방향성, 과제를 종합적으로 공유할 것입니다. 빅 데이터의 성공을 위한 데이터 사이언티스트의 역할을 살펴보면서, 데이터 사이언티스가 필요한 조직과 데이터 사이언티스트가 되고자하는 사람들이 만나 진정한 가치를 만들어낼 수 있는 장이 될 것입니다. 여러분들의 많은 관심과 참여 바랍니다. • 일시 : 2014년 10월 8일(수) 09:30 ~ 17:30
• 장소 : 포스코P&S 타워 3층 (역삼동)
• 주최 : 아이티데일리 , 빅데이터전문가협의회
• 후원 : 한국데이터베이스진흥원 , 리비젼컨설팅 | | | | 프로그램 | | | Times | | | | | 급변하는 Asian Area의 Data Science – Singapore과 China의 추세와 동향 / Julian Lee - Lead Data Scientist (Revolution Analytics) | | [Keynote] 데이터 사이언티스트로 입신(立身) 하기 / 허명회 교수(고려대 | | AXA 손해보험의 CRM과 데이터 사이언스 / 금기돈 팀장(AXA) | | | | 빅데이터 시장에서의 데이터 사이언티스트의 역할과 비젼 / 유충현(R Techcenter) | | 글로벌 시장에서의 데이터 사이언티스트 실제 모습 : 상상과 현실 / 전용준 박사(리비젼컨설팅) | | --- Lunch Break --- | | Global and Domestic Big Data Analytics and Science in Action / 임상배 부장(오라클) | | 기계학습에서 시작한 사람이 생각하는 데이터 사이언스의 미래 / 이현봉 대표(마이엔진) | | --- Coffee Break --- | | '정량분석과 정성분석, 오피니언 마이닝' - 데이터 사이언티스의 자질과 필요역량 / 김정선 부장(SKT) | | 빅데이터 아카데미를 통한 데이터 사이언티스트 양성방안 / 이정현 실장(데이터베이스진흥원) | | [패널 Discussion] 대한민국의 데이터 사이언티스트, 어디에 서있으며 어디로 가야하는가? / (사회: 전용준 박사) |
| | | | 발표내용 | | | | | [키 노트 2] 10:00 - 10:40 |  | 데이터 사이언티스트로 입신(立身)하기 / 허명회(고려대학교 교수 / 통계학) 데이터 사이언스는 관측수집 데이터로부터 정보를 추출하고 추출 정보로부터 지식을 창출한다.
‘Data Science & Engineering’ 즉, 데이터 → 정보지식에서 고유의 역할을 한다.
이러한 학문기술의 영역화 정의에서 간과되기 쉬운 점은 ‘정보지식 → 데이터’의 되먹임 과정이다.
데이터 기반 정보지식은 새로운 데이터보완 데이터가 필요함을 알려준다. |
이런 일을 할 데이터 사이언티스트에게는 요구되는 자질은
- 능동적 태도 (proactive attitude)
- 문제해결 (problem solving)
- 창의력 (creative mind)
- 소통능력 (communication skill)이다. 문제는 이들 각각에 우리가 취약하다는 것. 선행학습, 반복풀이, 쉬운 난이도, 폐쇄형 평가, 한 줄 경쟁 등이 모두 장애요소이다. 이번 강의에서는 데이터 사이언티스트에게 요구되는 통계학, 컴퓨터, 수학, 적용분야의 지식 등을 살펴보고, 데이터 사이언티스트가 되기 위한 적성과 데이터 사이언티스트를 키우는 사회적 환경 등에 대해 정보를 공유키로 한다. |
| | | [발표 1] 10:40 - 11:20 |  | AXA 손해보험의 CRM과 데이터 사이언스 / 금기돈 팀장(AXA) AXA 손해보험의 Biz 모델 이해
- AXA의 Biz Model : 2001년10월 최초의 다이렉트 자동차보험을 한국내 출시, 비대면 채널인 전화와
인터넷으로 보험 상품을 계약체결 하는 다이렉트 보험의 선두 주자
- 다이렉트 마켓의 성장 Trend : 2001년 10월 시작으로 2014년 6월말 현재 다이렉트 자동차 보험이
전체 30% 정도 수준으로 급성장.. |
1. AXA 손해 보험내 CRM 역할
- CRM Team의 추구 방향 : Biz Intelligence 구현을 위한 당사의 추진 방안에 대한 Blueprint 소개
- CRM team의 Biz scope : 현재 업무상에서 수행하는 CRM team의 Biz scope에 대한 세부적인 소개
- CRM team 멤버의 Biz 역량 : Analytical 한 분석을 수행 및 활용하기 위한 3가지 핵심 Biz 역량 2. AXA 손해 보험의 CRM 구축 사례
- Customer Journey 분석을 위한 Customer Experience Platform
- Sales agent 역량 진단 시스템
- Fraud Detection scoring 시스템
- Center of Excellence 의 구성 및 운영 3. AXA 손해 보험의 향후 CRM 전략
- Accelerate Digitalization
. Web digital friendly scoring
. Customized Product offer by channel
- Enforce advanced analysis linked with Big data
. SNS를 활용한 신규 채널 분석 (Kakao Talk)
. Socio geo graphic information을 활용한 분석 |
| | | [발표 2] 11:30 - 12:10 |  | "빅데이터 시장에서의 데이터사이언스의 역할과 비젼/
유충현 (R TechCenter) 빅데이터 분석이라는 용어가 회자되면서 데이터 사이언티스트라는 직업에 관심이 고조되고 있다. 그러나 빅데이터 시장에서의 데이터 사이언티스트에게 요구되는 역할과 비젼에 대해서는 다분히
추상적이고 현실감이 떨어진다. |
이에 빅데이터 분석 프로젝트의 경험을 통해서 국내 빅데이터 시장에 대한 조명과 데이터 사이언티스트들이 갖추어야 할 역량에 대해서 이야기 하고자 한다. 아울러 공공기관 및 기업에서 효과적인 빅데이터 분석 인프라의 도입과 성공적인 프로젝트의 수행을위한 요소들을 공유키로 한다.
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| | | [발표 3] 12:10 - 12:50 |  | 글로벌 시장에서의 데이터 사이언스 실제 모습: 상상과 현실
/ 전용준 박사 (리비젼컨설팅 대표) * 유통, 금융, 서비스, 제조 등 다양한 업종에서의 CRM, 고객분석, 예측모델개발, 시장예측, 비정상패턴발견 등의 데이터 분석 활용 분야에서 20년간 실무를 진행해온 Specialist. 이번 발표에서는 해외에서의 데이터 사이언티스트 실제 모습을 다각적으로 살펴보고 공유하려고 한다. |
데이터 사이언티스트에 대한 관심도는 최근 몇 년 사이에 급격히 증가해왔다. 그 변화가 어떻게 진행되었는가를 살펴보고, 어느 나라에서 어떻게 관심이 어떤 식으로 변해가고 있는가를 비교해 살펴 본다. 대표적으로 미국, 인도, 중국, 유럽 등의 지역을 우리나라와 비교, 차이를 탐색해본다.
한편 근본적인 문제로 다소 거품이 많고 추상적이라 할 수 있는 빅 데이터 보다 오히려 데이터 사이언스가 더 주목 받게 될 것이라는 전망의 근거와 논리를 살펴보면서, 대체 어떤 사람들이 스스로 내지는 타칭 데이터 사이언티스트라고 이야기되고 있는지를 실제 당사자에 대한 프로파일을 통해 확인해본다. 그들은 어디 주로 사는가? 학력은, 인종은, 연령대 분포는, 또 어떤 업종에서 일하는가, 어떤 업무기능을 다루는가 등 다양한 궁금한 부분을 살펴본다. 그와 더불어, 대체 어떤 내용의 무엇을 분석하는지와 어떤 Tool이나 언어를 주로 사용하는가, 그리고 경제적으로 얼마나 수입이 되는지를 경력수준별로 살펴 본다. 잘 알려진 데이터 사이언티스트들의 행보를 통해 데이터 사이언티스트들이 가지는 꿈과 비젼은 무엇인지 그리고 실제로 데이터 사이언티스트의 시간은 어떤 일들에 어떤 비중으로 사용되는지와 같은 현실적인 부분을 구체적으로 들여다 본다. |
| | | [발표 4] 14:00 - 14:40 |  | Global and Domestic Big Data Analytics and Science in Action
/ 임상배 부장(오라클) 빅데이터에 대한 다양한 관점과 많은 관심은 최근 데이터 기반 의사결정으로 수렴되고 있습니다. 데이터 기반 의사결정이 새로운 개념은 아니나 요즘처럼 그 필요성과 가능성 및 효과에 대해서 전 산업에걸쳐 광범위하게 공감대가 형성되었던 때는 없었습니다. |
현재 대다수의 기업에서 데이터 기반으로 중요한 의사결정을 내리려 하고 있고 이를 위해서 데이터를 자유롭게 다룰 수 있는 데이터전문가를 찾고 있으며, 기업 내에서 인력을 양성하기도 합니다. 본 발표에서는 오라클이 국/내외에서 경험을 토대로 Big Data Analytics의 Best Practice 중 데이터 사이언스의 단계를 설명합니다.
그리고 데이터전문가와 기존의 IT 인력이 반드시 이해야할 할 빅데이터 분석 및 활용에 필요한 Core Technology 및 Use-cases를 전달하여 빅데이터 분석에 대한 이해 제고 및 기업 내 분석 프로젝트의 성공 가능성을 높이는데 도움을 드리고자 합니다. |
| | | [발표 7] 16:20 - 17:00 |  | "빅데이터 아카데미를 통한 데이터 전문가 양성 방안" 소개
/ 이정현 실장 (한국데이터베이스진흥원) 빅데이터가 가치 창출 도구로 집중조명을 받으며, 어느 때 보다 데이터 전문가에 대한 관심과 직무능력 향상에 대한 열망이 고조되고 있는 시점이다. 하지만 이러한 열기에 비해 아직까지 명확한 개념이나 양성 방법에 대해서는 아직까지도 국내외 전문가의 이론이 분분한 상황이다. |
이에 정부차원에서 실시중인 빅데이터 전문가 양성체계인 빅데이터 아카데미의 추진 배경과 운영 현황 그리고 향후 발전 방향을 살펴봄으로써, 향후 데이터 전문가로 성장하기 위한 방법을 모색할 수 있도록 한다.
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| | | [패널토론] 17:00 - 17:30 사회 : 전용준 박사(리비젼컨설팅 대표) |  | 대한민국의 데이터 사이언티스트, 어디에 서있으며 어디로 가야하는가? - 조직에 기여할 수 있는 데이터 사이언티스트는 어떤 특성을 가진 사람인가? - 얼마나 많은 수의 어떤 유형의 데이터 사이언티스트가 필요한가? - 데이터 사이언티스트가 되기 위한 가장 좋은 방법은? - 데이터 사이언티스트 양성을 위해 정부/공공기관과 학계, 민간에서 무엇을 해야하는가? |
| | | | Conference 등록신청 | 데이터 사이언티스들이 말하는 '데이터 사이언티스트의 현실과 미래' 컨퍼런스는 사전 온라인등록과 현장결제로
참여하실 수 있습니다. | • 참여 대상 : 제한 없음
• 등록 마감 : 사전등록 마감 : 2014년 10월 7일 17 : 00시까지 / 행사 당일 현장결제는 가능)
• Special Gift 증정 : 선착순 입장 100분에게 특별 제작된 "SEXY"한 컬러의 Data Scientist
티셔츠 증정
• 참가 비용 (부가세포함. 계산서 발행) :
1. 일반인 :
1) 온라인 사전결제 : 80,000 원
2) 현장 결제 : 100,000 원
2. 학부 및 대학원생 :
1) 온라인 사전결제 : 50,000 원
2) 현장 결제 : 50,000 원
• 문 의 : 아이티데일리 사무국 02-2029-7200 |  | 
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| | | 리비젼컨설팅 http://www.revisioncon.co.kr | | |
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