HOME / ¹®¼°øÀ¯ / ºñÁî´Ï½º / ±âŸ/ÀϹÝ
0
µî·ÏÀÚ
ch*****
µî±Þº° ÇýÅú¸±â
HR°ú ºòµ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ëÇØ ±â¼úÇÑ Âü°íÀÚ·áÀÔ´Ï´Ù.
ºòµ¥ÀÌÅÍ ±âÃÊ Çٽɳ»¿ë ¿ä¾à
°æ¿µÁ¤½Ã½ºÅÛ - ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ ÀÌÇØ ¹× »ç·Ê º¸°í¼
±â¾÷°æ¿µ¿¡¼ ºòµ¥ÀÌÅÍ È°¿ë¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
°æ¿µÁ¤º¸-»õ·Î¿î ½Ã´ë¸¦ ¿©´Â ºòµ¥ÀÌÅÍ
ºòµ¥ÀÌÅÍ,°æ¿µÀ» ¹Ù²Ù´Ù
ºòµ¥ÀÌÅÍ¹× R¿¡¼ÀÇ ºòµ¥ÀÌÅÍ È°¿ë2
ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÅëÇÑ °í°´ ¸¸Á·
ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±â¹ý
ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ °¡Ä¡¿Í Àü¸Á
ºòµ¥ÀÌÅͱ׸®°í ºòµ¥ÀÌÅÍ
ÄÄÇ»ÆÃ-ºòµ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ëÇؼ
Á¤º¸Åë½Å-ºò µ¥ÀÌÅÍBig data
ºòµ¥ÀÌÅÍ ±â¹ÝÀÇ END-TO-END APM°ú ºñÁ¤Çü µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® º¸°í¼
ºòµ¥ÀÌÅÍ¿ÍÈ°¿ë¹æ¾È
ºòµ¥ÀÌÅÍ È°¿ë»ç·Ê ºÐ¼®
ºòµ¥ÀÌÅÍ MINING MINDS
ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® Á¢±Ù¹ý
ºòµ¥ÀÌÅÍ ±¸Ãà ¹× ¼Ö·ç¼Ç Á¦¾È °¡ÀÌµå º¸°í¼
ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ ½Ã°¢ÈVisualization for Big Data ¿ä¾à
ºòµ¥ÀÌÅÍ »ê¾÷°ú °³ÀÎÁ¤º¸º¸È£ º¸°í¼
ºòµ¥ÀÌÅÍ È°¿ë°ú ºÒÈ®½Ç¼º ¼Ò°í
ºòµ¥ÀÌÅÍ µµÀÔ°¡´É¿©ºÎ¿¡ ´ëÇÑ Å½»ö¿¬±¸
ºòµ¥ÀÌÅÍÀü¹®°¡ µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ðƼ½ºÆ® Ä¿¸®¾î¿¡ ´ëÇÑ °í·Á »çÇ×°ú »ç·Ê
ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ ÇöȲ°ú ¹Ì·¡
ºòµ¥ÀÌÅÍ·Î º¸´Â ¼¼Á¾±Ç¿ª ±³ÅëÈ帧 Åë°è Áö¸®Á¤º¸¼ºñ½º º¸°í¼
ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÅëÇÑ À¯¿ëÇÑ Á¤º¸ ȹµæ ¹æ¾È ¼³°è
ºòµ¥ÀÌÅͰ濵À» ¹Ù²Ù´Ù µ¶ÈÄ°¨ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ ½Ã´ë°¡ ¿Â´Ù
ºòµ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý ¾Ç¼ºÄÚµå ÀÚµ¿ ºÐ¼® Ç÷§Æû
µ¥ÀÌÅÍ º£À̽º ºòµ¥ÀÌÅÍ
ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¹× È°¿ë º¸°í¼
ºòµ¥ÀÌÅÍ ½º¸¶Æ®tv ½º¸¶Æ®Æù Á¤¸®
ºòµ¥ÀÌÅÍ È°¿ë ±¤°í¼ºñ½º »ç·Ê ¿¬±¸
ºòµ¥ÀÌÅÍ °³³äºÎÅÍ »ç·Ê±îÁö º¸°í¼
ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ °¡Ä¡¿Í ÇâÈÄÀü¸Áº¸°í¼
ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ Çü¼º°ú ÀüÀ¯Ã¼Á¦ºñÆÇ
¸¶ÀÌÅ©·Î¼ÒÇÁÆ® ºòµ¥ÀÌÅÍ¿Í AI Àü·«·Îµå¸Ê
¼Ò»ó°øÀÎ µ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý °æ¿µÀ» À§ÇÑ ºòµ¥ÀÌÅÍ Ç÷§Æû±¸Ãà¹æ¾È
ÀΰøÁö´É°ú ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®
ºñÁ¤Çü ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÇÁ·¹ÀÓ°ú ´ëÈÇü 꺿 º¸°í¼
¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î°øÇкò µ¥ÀÌÅÍBig Data
4Â÷»ê¾÷ R&D »ç¾÷°èȹ¼ºòµ¥ÀÌÅÍ ¸Ó½Å·¯´× Çù¾÷ ÇÊÅ͸µ ¾Ë°í¸®Áò ƯȰ˻ö Å¥·¹À̼Ç
ºòµ¥ÀÌÅͰ濵À» ¹Ù²Ù´Ù µ¶ÈÄ°¨
ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °úÁ¤ º¸°í¼
ºòµ¥ÀÌÅͰ濵À» ¹Ù²Ù´Ù µ¶ÈÄ°¨2
ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ Çѱ¹ µµÀÔÇʿ伺
ºòµ¥ÀÌÅÍ È¯°æÀÇ °í±ÞºÐ¼®±â¹ý°ú Áö¿ø ±â¼ú µ¿Çâ
ºòµ¥ÀÌÅÍ ±¸ÇöData Scientist °üÁ¡ÀÇ Á¢±Ù ¹æ¹ý
ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÅëÇÑ °Ü¿ïö ½ÄŹÀÇ º¸¾à »ý°
ºòµ¥ÀÌÅÍ ½Ã´ëÀÇ ¼±°Å Æз¯´ÙÀÓÀǺ¯È
ºòµ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý ±Ó¼Ó Áúº´ Áø´Ü½Ã½ºÅÛ »ç¾÷°èȹ¼
½ÅÇÑÄ«µåºòµ¥ÀÌÅÍ
ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ ±âº» °³³ä
ºòµ¥ÀÌÅÍ¿Í ´º¹Ìµð¾î Á¤º¸¼ºñ½º º¸°í¼
ºòµ¥ÀÌÅÍ¹× AI½Ã´ë °³ÀÎÁ¤º¸ÀÇ ¾ÈÀüÇÑ È°¿ëÀ» À§ÇÑ ¹ýÁ¦µµ°³¼±
Á¤º¸ÀÚ¿ø°ü¸®¿Í µ¥ÀÌÅÍÀÚ¿ø°ü¸®
ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ °³³ä°ú È°¿ë¹ý
ºòµ¥ÀÌÅÍ ½Ã´ëÀÇ Àü¸Á°ú ´ëÀÀÀü·«
ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ ±âÃÊ
ºòµ¥ÀÌÅÍ ½Ã´ëÀÇ °æ¿µÀÇ »õ·Î¿îÆз¯´ÙÀÓ
ºòµ¥ÀÌÅÍ°¡ ¸¸µå´Â¼¼»ó µ¶¼°¨»ó¹®
ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ ÀÌÇØ
ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ È°¿ë
¼³³¯ ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú dz½À ¼Ò°³
ºòµ¥ÀÌÅÍ·Î ÃßÀûÇÑ ±¹³» ³ó»ê¹° ¼Òºñ½ÇÅÂ
ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ »ýÈ°¹ÐÂøÇü¼ºñ½º È°¿ë¿¡ µû¸¥ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã Ãë¾àÁ¡°ú ±¸Á¶Ç÷
ºòµ¥ÀÌÅÍ¿Í ±â¼úÆ®·»µå ±×¸®°í °³²½ºÅ¸ÀÏ°ú Ÿ°Ù¸¶ÄÉÆÃ
ºòµ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÌ¿ëÇѼ¿ï½Ã ÁßÁõÀå¾ÖÀÎ ÄÝÅýà ´ë±â½Ã°£
ºòµ¥ÀÌÅÍ·Î º¸´Â¼¼Á¾±Ç¿ª ±³ÅëÈ帧 ¼ºñ½º
ºòµ¥ÀÌÅÍ°¡ ¸¸µé°íÀΰøÁö´ÉÀÌ ¿î¿µÇÏ´Â °Ë»ö±¤°í ÃÖÀûÈ
ºòµ¥ÀÌÅͶõ ¹«¾ùÀΰ¡
ºòµ¥ÀÌÅÍ¿Í µö·¯´×
ºòµ¥ÀÌÅÍ º¸°í¼
´ëÇ¥ÀûÀÎ º½Ã¶ ä¼Ò¿Í ³ª¹°
ºòµ¥ÀÌÅͰ濵À» ¹Ù²Ù´Ù µ¶ÈÄ°¨3
ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ ±âº»°³³ä¹× È°¿ë»ç·Ê º¸°í¼
ºòµ¥ÀÌÅ͸¦ ÅëÇÑ ¾Ë°í ¸ÔÀ¸¸é ´õ ÁÁÀº ÇÑ¿ì À̾߱â
ºòµ¥ÀÌÅÍ¿Í ÀΰøÁö´É ±â¹Ý ´ÙÀÚ°£ °Å·¡ ¸ÅĪ °ü¸® ½Ã½ºÅÛ Æ¯Çã Ãâ¿ø¼
ºòµ¥ÀÌÅÍ ½Ã´ëÀÇ ¸¶ÄÉÆÃÈ°¿ë
ºòµ¥ÀÌÅͰ濵À» ¹Ù²Ù´Ù µ¶¼°¨»ó¹®
ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®º¸°í¼
ºòµ¥ÀÌÅÍ·Î ¾Ë¾Æº» °Ü¿ïö °Ç° ±â´É¼º ¹è
ºòµ¥ÀÌÅͽô뿡 È¿°úÀûÀÎ ½Ã°¢Ä¿¹Â´ÏÄÉÀ̼ÇÀ» À§ÇÑ ÀÎÆ÷±×·¡ÇÈ
ºòµ¥ÀÌÅÍ¿Í ÄÄÇ»Æñâ¼ú
±Ó¼Ó Áúº´ Áø´Ü °ü¸®½Ã½ºÅÛ ÅõÀÚÁ¦¾È¼
ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ ½Ã´ë°¡ ¿Â´Ù
¹ÞÀº º°Á¡
0/5
0°³ÀÇ º°Á¡
¹®¼°øÀ¯ ÀڷḦ µî·ÏÇØ ÁÖ¼¼¿ä.¹®¼°øÀ¯ Æ÷ÀÎÆ®¿Í Çö±ÝÀ» µå¸³´Ï´Ù.
Æ÷ÀÎÆ® : ÀÚ·á 1°Ç´ç ÃÖ´ë 5,000P Áö±Þ
Çö±Ý : ÀÚ·á 1°Ç´ç ÃÖ´ë 2,000¿ø Áö±Þ
ÈıâÀÛ¼º»ç¿ëÈı⸦ ÀÛ¼ºÇÏ½Ã¸é ¹®¼°øÀ¯ 100 point¸¦ Àû¸³ÇØ µå¸³´Ï´Ù.
0/120
»ç¿ëÈıâ (0)
µî·ÏµÈ ¸®ºä°¡ ¾ø½À´Ï´Ù.
ù¹ø° ¸®ºä¾î°¡ µÇ¾îÁÖ¼¼¿ä.