Statistical Thinking
인과와 상관, 회귀 해석, 표본·누락·선택 편향 등 통계적 의사결정에 필요한 기본 원칙.
DATA SCIENCE INSIGHTS
기술보다 중요한 것은,
검증 가능한 분석이다.
데이터 전처리, 통계모형, 자연어처리, AI 제품 개발 및 모델 평가에 관한 실무 중심의 기술 인사이트를 소개한다.
TECHNICAL THEMES
Applied methods & engineering notes.
아래는 향후 게시할 기술 콘텐츠의 분류이며 현재 게시된 글이나 고객 사례를 의미하지 않는다.
Natural Language Analytics
코퍼스 구축, 형태소·복합명사 처리, 텍스트 분류, 토픽 모델링, 공기어 네트워크.
Machine Learning in Practice
예측 성능 측정, 교차검증, 데이터 누수 방지, 설명 가능한 모델 설계.
Data Engineering
이질적 데이터 소스의 수집, 정규화, 중복 처리, 주기적 분석 자동화.
Visualization & BI
분석 결과를 정확하게 전달하는 데이터 시각화 및 대시보드 설계.
Trustworthy AI Systems
AI 위험평가, 평가 근거 관리, 증빙 준비 상태와 추적 가능한 운영 기록.
EXAMPLE CONTENT
앞으로 다룰 분석 주제.
아래 항목은 발행 예고 성격의 주제 제안이다.
뉴스 데이터로 산업 관심도 측정하기
키워드 빈도와 상대 빈도, 시계열 정규화, 주제 모델을 조합하는 분석 설계.
예측모델의 정확도를 어떻게 비교할까
훈련·검증·테스트 분리와 대안모델 평가, 모델 성능의 실무적 의미.
분석 결과를 반복 가능한 대시보드로
데이터 갱신, 품질 체크, 경고 신호, 시각화 설계의 연결.
AI 시스템을 증빙과 연결하는 방법
서비스 속성·관리요건·증빙문서 간 연결과 추가 검토 항목 정리.
데이터사이언스 관점에서 문제를 함께 해결한다.
기술 협업과 분석 프로젝트에 관해 문의해 달라.