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https://www.youtube.com/watch?v=Ta2xatM9UBE
영상의 요약 및 정리
데이터 양이 엄청나게 커짐에 따라 이러한 데이터를 바탕으로 어떻게 해야 효율적인 정보를 이끌어내는가? 에 주목하기 시작했다.
하지만 local로 이러한 정보를 다룬다면
제한된 자원, 느린 프로세스 작업, 하나의 실수가 작업정지까지 이르는 파급력(single point of failure), 실시간 작업 미반영 등 어려움이 따른다.
그렇다면 server를 구축하는 것도 대안이 될 수 있다.
Server는 그렇지만 초기 비용이 너무 크게 든다.
그에 따른 또 다른 방안이 cloud이다.
Cloud는 초기 비용이 거의 들지 않을 뿐더러 접근성이 뛰어나고
서버와 다르게 쓴 만큼 비용을 내니까 경제적이다.
이러한 클라우드를 잘 이용하게 하고 운영하려면
Algorithms, hypotheses, Data utilization등을 잘 검증해야한다.
이는 기업간의 격차를 줄여줄 것이고 Cloud를 이용하는 작업은 시간을 줄여주고 효율은 높여주는 혁신이 되었다.
그래서 이러한 cloud를 더 잘 이용할 수 있는 방법 중에 cloud machine learning이 있다. 이러한 방법을 이용하면 실시간으로 데이터를 분석하고 실시간으로 대안을 제시하는 시스템을 만들 수 있고 이것은 수익을 최대화하고 시간을 아낄 수 있다. 이러한 것들을 하기 위하여 우리는 Data Science를 배울 필요가 있다.
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