빅데이터가 말하는 꿈과 공부의 미래

빅데이터가 말하는 꿈과 공부의 미래

빅데이터 전문가는 디지털 역술가라고도 한다

이유는 지나간 과거의 데이터를 기반으로 현재를 이해하고 미래를 예측하기 때문이다

꿈에 대해서 각자의 기준 본인이 처한 상황에 따라 달라지지만

대한민국에서는 유독

꿈 = 직업

이라는 논리로 강압하고 있다

선진국에서는 10~20대에서 본인이 원하는 꿈을 탐색하고 그것에 덕후(Master)가 되기 위해 노력하지만,

대한민국에서는 중장년층부터 새로운 인생을 꿈꾼다 

왜냐하면 현실에 만족하지 못하기 때문에

새로 알게된 지식

레벨증후군

카공족의 특성

화이트 노이즈(50~70 데시벨)는 도움이 된다는 주장 보다는

데이터 분석 결과 레벨증후군의 현상

 - 카페에서는 남을 의식하게 됨

 - 자신의 힘든 상황의 배경을 바꾸기 위해

 - 내가 변화 했을때 변화를 받아드리기 어려우면 결국 적응 하지 못하는 세대

K3 Security robot 

경비 로봇 렌트비 시급 7달러 

시큐리티가드 경비원 시급 13.68달러

사람이 로봇으로부터 대체되는 분야가 확대 되고 있다

http://www.koreadaily.com/news/read.asp?page=49&branch=la&source=la&category=economy&art_id=4577974

생존자 편향의 오류

2차 세계대전 당시 미군 전투기가 격추되는 것을 줄이기 위해 전장에서 돌아온 전투기들의 외상을 분석하여 취약 부분을 보강하는 계획을 세웠다고 한다. 분석 결과 비행기의 외상 대부분이 날개 및 꼬리 부분에 집중되어 있었고, 이에 당연히 해당 부분에 추가 장갑을 설치하려 하는데 분석을 총괄한 연구원이 당장 조종석과 엔진 부분을 집중 보완해야 한다는 뜬금없는 주장을 했다고 한다. 그의 분석에 의하면 비행기의 각 부분들이 적군의 총탄에 손상을 입을 확률이 비슷한데, 조종석과 엔진 부분에 총탄의 흔적이 없다는 것은 그 부분이 적군에 의해 손상을 받으면 치명타를 입고 돌아오지 못했다는 증거라는 것. 만약 이 훌륭한 연구원이 아니었으면 편향된 데이터 분석으로 쓸데 없는 곳에 두꺼운 갑판을 덧 댈 뻔 했던 이 사건을 일반화 시켜 ‘생존자 편향의 오류 (survivorship bias)’라고 한다.