발표자: 미국 통계학회 펠로우, 펜실베이니아 주립대학교 명예교수, Gongjin Lin 박사
연사: Dennis KJ Lin , 펜실베이니아 주립 대학교 명예교수
주제: 빅데이터: 중요한 것은 데이터의 크기나 데이터 자체가 아니라 통계적 사고다
주제: 빅데이터가 중요한 것이 아니라 통계가 중요합니다
요약:
맛있는 음식을 요리하려면 세 가지 요소가 필요합니다. 좋은 재료, 좋은 조리도구, 좋은 요리 방법이죠. 빅데이터를 연구할 때도 마찬가지입니다. 빅데이터를 잘 활용하려면, 요리재료는 빅데이터이고, 요리도구는 컴퓨터이며, 가장 중요한 조리방법은 통계적 사고입니다. 재료와 요리 도구는 돈을 쓸 의향이 있다면 구입할 수 있지만, 요리 방법은 당신이 결정해야 합니다. 직접 배워야 합니다. 이 보고서에서는 몇 가지 간단한 사례 분석을 통해 맛있는 빅데이터 요리를 만드는 방법을 알려드리고, 특히 사물 인터넷의 미래 개발과 관련된 빅데이터의 미래에 대한 개인적인 견해를 제시합니다.
추상적인:
좋은 요리를 하려면 좋은 재료, 사용하기 쉬운 조리 도구, 좋은 조리 방법의 세 가지 요소가 필요합니다. 빅데이터를 활용한 연구도 마찬가지입니다. 재료는 빅데이터이고, 조리 도구는 컴퓨터이며, 가장 중요한 조리 방법은 통계적 사고입니다. 재료와 조리 도구는 살 수 있지만, 좋은 조리 방법은 스스로 배우고 개선해야 한다는 점을 언급할 가치가 있습니다. 이 강연에서는 몇 가지 간단한 사례 연구를 다루고, 통계적 사고로 요리하는 방법을 가르치고, 빅데이터(특히 사물 인터넷)의 미래에 대한 전망을 제시하며, 개인적인 견해를 제공합니다.
