SAS 언어 소프트웨어 환경을 현대화하려면 조직은 애플리케이션을 다른 언어로 다시 작성해야만 했습니다. 이제 조직이 SAS 언어로 구축된 애플리케이션을 그대로 활용하면서 현대화까지 하는 방법이 있습니다. 아번 포스팅을 통해, SAS언어 환경의 현대화가 어떻게 가능한지 알아보겠습니다. SAS Language(이하 SAS언어) SAS 언어는 원래 1970년대 초 노스캐롤라이나 대학교에서 농업 데이터를 분석하고 작물 수확량을 개선하기 위해 연방 연구 보조금을 받아 만든 언어입니다. 데이터 관리 및 통계 [...]
래피드마이너 셀프스터디 4편 : 전처리 (2) - 데이터 스케일링(Scaling)데이터의 용량이 커서 분할 저장된 경우,데이터가 각각 수집된 경우 등등여러 개로 분할된 데이터를 합치는 방법과 데이터의 행과 열을 바꾸는 방법을 래피드마이너로 실습해 보겠습니다!저번 포스팅 바로가기 : https://blog.altair.co.kr/rapidminer-self-study-3-data-integration출처 : 한국알테어 데이터 분석 인턴 조유진 수치형 데이터 전처리 기법 중 하나인 데이터 스케일링 방법을 알아보고,대표적인 스케일링 기법(표준화, 최소-최대 정규화)을래피드마이너로 실습해 보겠습니다!!스케일링 (Scaling)- 표준화- 정규화▶ 데이터 스케일링(Data [...]
위대한 경영 전문가인 W. 에드워드 데밍은 "데이터가 없다면 당신은 그저 자신의 의견을 가진 한 사람에 불과하다"고 말한 바 있습니다. 오늘날 데이터는 우리 시대의 가장 화려한 기술인 인공 지능(AI)을 가능하게 하는 원동력인 것은 분명합니다. 하지만 모든 데이터, 그리고 데이터를 보유한 모든 조직이 똑같이 생성되는 것은 아닙니다. 데이터가 모든 것이 되는 시대에도 많은 성공적인 비즈니스는 거의 전적으로 질적 경험과 직관, 즉 [...]
소비자 제품으로 등장한 생성형 인공지능(AI)은 거의 모든 산업에서 주목을 받으며, 대중이 머신러닝 기능을 새롭게 인식하게 만들었습니다. 이제 연구실을 넘어 공공 영역으로 발을 넓힌 생성형 AI는 다양하고 새로운 애플리케이션과 제품군을 선보이며우리가 컴퓨터와 소통하는 방식에 혁신적인 변화를 예고하고 있습니다. 본 eGuide 전문을 통하여 생성형 AI가 무엇이며, 어디서 시작되었는지, 어떻게 작동하는지, 할 수 있는 일과 할 수 없는 일에 대해 명확하고 간결하게 설명합니다. [...]
래피드마이너 셀프스터디 3편 : 데이터 병합 & 행열 전환 데이터의 용량이 커서 분할 저장된 경우,데이터가 각각 수집된 경우 등등여러 개로 분할된 데이터를 합치는 방법과 데이터의 행과 열을 바꾸는 방법을 래피드마이너로 실습해 보겠습니다! 저번 포스팅 바로가기 : https://blog.altair.co.kr/rapidminer-self-study-visualization-grouping/ 데이터 붙이기 - Append (실습을 위해 마케팅 캠페인 데이터(출처: Kaggle)에서 임의로 일부만 추출하여 구성함) 첨부파일 bank_split.xlsx(클릭) 파일 다운로드 위의 실습 데이터를 다운로드한 후, 래피드마이너에서 [...]
올 여름 알테어 DA(Data Analytics)본부에 4명의 인턴들이 합류했습니다! 데이터 분석 역량을 쌓고, Altair RapidMiner(알테어 래피드마이너)를 활용하며, 금금융 및 여러 분야 프로젝트를 수행했습니다. 인턴 지원 후기 부터 활동 소감까지 미래 데이터 분석 산업을 선도할 인턴 엔지니어들을 이야기를 소개합니다! 치열한 경쟁을 뚫고 최종 선발된 4명의 알테어 데이터 분석 인턴 엔지니어들입니다! 인턴 엔지니어들은 두 달동안 여러 업무를 수행하였고, 또한 알테어 래피드마이너를 배우면서 래피드마이너 브랜드와 [...]
래피드마이너 셀프스터디 2편 : 시각화와 그룹핑으로 데이터 탐색하기 - 한국알테어 데이터분석 인턴 조유진 - 저번 포스팅에 이어서 바로 시작합니다! 저번 포스팅 바로가기 : https://blog.altair.co.kr/rapidminer-self-study-visualization-grouping/ 래피드마이너로 데이터의 기본적인 통계값을 탐색해보는 과정을 실습해보겠습니다. 데이터 탐색하기 (2) - 상관 분석 - 집계표 / 빈도표 - 피벗 테이블 위 과정에서 기초 통계량과 그래프로 각각 데이터의 분포를 확인하였다면, 지금부터는 두 개 이상의 변수를 조합하여 데이터를 탐색해보겠습니다. [...]
래피드마이너 셀프스터디 2편 : 시각화와 그룹핑으로 데이터 탐색하기 아직 래피드마이너 다운로드를 받지 않으신 분들은 해당 영상 및 하단의 링크를 참조해주세요! https://www.youtube.com/watch?v=_NNKhBoLhRw 래피드마이너로 데이터의 기본적인 통계값을 탐색해보는 과정을 실습해보겠습니다. · 단일 데이터 탐색 - 품질 확인 - 기초 통계량 - 시각화 · 변수 조합 및 그룹핑 - 상관관계 - 그룹핑 (집계표 & 피벗 테이블) - 데이터 작성 데이터 탐색을 통해 데이터를 [...]
이제 Maplesoft의 Maple Flow를 APA(Altair Partner Alliance)로 활용하실 수 있습니다. Maple Flow는 엔지니어가 설계 계산을 쉽게 개발하고 문서화할 수 있도록 하는 수학 툴입니다. Maplesoft는 설계 복잡성을 관리하는 데 도움이 되는 모델 기반 혁신 프로세스를 지원하는 데 필요한 툴과 전문 지식을 엔지니어에게 제공합니다. Maplesoft 제품 및 서비스는 기계 설계, 로봇 공학, 항공 우주, 자동차 분야의 엔지니어가 복잡한 문제에 직면하는 다양한 분야에서 [...]
올해도 어김없이 알테어 최적화 대회가 돌아왔습니다!! 16회를 맞이하는 알테어 최적화 대회(AOC2023)에는 약 500만원 상당의 상금과 상장이 준비되어 있습니다. 5월 말까지 참가 신청을 받고 있으니 많은 관심과 참여 부탁드립니다. :) 주제 자유 주제 - 알테어 솔루션을 활용하여 "최적 설계가 된 제품 개발" ★ 다른곳에 사용했던 결과물을 제출하실 경우, 수상이 취소될 수 있습니다. 참가 자격 전국의 대학(원)생이 개인 또는 팀으로 참가 [...]