Microsoft Azure Machine Learning 스터디는 성공적으로 종료 되었습니다. 아래의 링크를 클릭하시면, 스터디 발표 자료를 살펴보실 수 있습니다.
자료에 대하여 궁금하신 점은 우상단 [연락처] 메뉴를 통하여 저에게 문의하여 주십시요.
Last Updated : 2017-12-17
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범위
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일자
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발표자료
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0. Introduction
1. Power BI Desktop Data Transformations
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2월 22일(수) 20:00
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2. Power BI Desktop Modelling
3. Power BI Desktop Visualization
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2월 28일(화) 20:00
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3월 7일(화) 20:00 |
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6. Organization Packs, Security and Groups
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3월 15일(수) 20:00 |
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3월 22일(수) 20:00 |
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내용에 대하여 궁금하신 점은 우상단 [연락처] 메뉴를 통하여 저에게 메일로 문의하여 주십시요.
Last Updated : 2017-03-22
두 번째 주제인 Power BI의 마지막 시간이었습니다.
8장에서는 Power BI를 다른 어플리케이션에 통합하는데 사용되는 다음과 같은 개발과 관련 주제가 소개 되었습니다.
- REST API / 간단 데모
- 어플리케이션 또는 웹서비스 수정시 설명 문서 및 참조 자료
- 사용자 정의 시각화 적용 방법
- PubNut 실시간 시각화 예제
이어서 9장에서는 앱스토어에서 다운 받아 사용할 수 있는 Windows 및 Mobile 앱도 간략하게 살펴 보았습니다. Windows 앱의 타일 기능과 Mobile 앱에서 주석을 추가 후 공유하는 기능, 그리고 QR 코드를 생성하여 활용하는 방법 등 흥미로운 내용들이 다루어 졌습니다.
무렵에 중반부에 전원 문제로 발표 녹화용 노트북이 다운되어 후반부 추가 세션이었던 IoT 기반의 실시간 보고서 구현 과정은 이번 동영상에서 그만 누락되었습니다만 다행이 eDX 내용은 모두 포함되었습니다.
이번 스터디를 통해서 저는 한달이 조금 넘는 시간동안 요즘 핫한 Power BI의 전반을 꼼꼼히 챙겨볼 수 있어서 좋았고 무엇보다도 참 즐거웠습니다.
그리고 다음 주제가 결정되면 블로그 및 페이스북 등을 통하여 다시 공지드리도록 하겠습니다.
늦은 시간까지 온라인 오프라인으로 참여해 주신 여러분께 진심으로 감사 드립니다.
6장에서는 Power BI 서비스에서 O365 기반의 그룹을 생성하여 공동 작업을 하는 방법과 전문가 그룹이 작성한 컨텐츠 팩을 조직 내 그룹에 배포하는 방법, Row 수준의 접근 권한 설정, 정보 중요도 표기를 위한 태깅이 주요 주제였습니다. 이어지는 7장에서는 Direct Conncetivity 영역으로 별도의 데이터 새로 고침 없이 상호 작용 시에 데이터 원천으로 Query가 이루어 지는 매커니즘을 살펴 보았습니다.
어느덧 두번째 주제도 막바지에 이르러 다음주 이제 한 번의 모임만이 남았습니다. 차주 수요일에는 마지막까지 잘 마무리하고, 세번째 주제 선정 및 운영 방식에 대하여 논의드릴 예정입니다.
늦은 시간까지 온라인 오프라인으로 참여해 주신 여러분께 진심으로 감사 드립니다.
이번 주는 작성된 분석 보고서를 클라우드 SaaS인 Power BI Service로 업로드 후에, Dashboard를 구성하는 방법 및 Excel과 Power BI Service를 연동하는 방법들이 주제였습니다.
Power BI를 서비스를 사용하게 되면, 시간과 공간이라는 물리적인 제약을 상당 부분 뛰어넘어 정보 접근 및 활용이 가능해 집니다. 오늘 세미나에서 충분히 다루지 못한 내용으로 다양하게 제공되는 Power BI 앱이 있습니다. 위도우즈용 앱은 물론, 안드로이드 및 아이폰 앱을 마켓에서 무료로 제공하기 때문에, 추가적인 클라이언트 도구 개발 없이도 소지하고 있는 다양한 디바이스에서 클라우드로 배포된 분석 보고서를 쉽게 접근할 수 있습니다.
그 밖에 엑셀 연동 부분은 기존에 엑셀 분석에 더 익숙한 사용자의 경우, 해당 역량을 그대로 Power BI 서비스와 함께 적용할 수 있는 기능입니다. 저의 경우 두 번째 LAB 문제는 엑셀의 Power Pivot 기능을 이용하여 해결하였습니다. ^^;
늦은 시간까지 온라인 오프라인으로 참여해 주신 여러분께 진심으로 감사 드립니다.
Power BI의 두 번째 시간으로, 분석 보고서 작성시 핵심이 되는 2.Power BI Desktop Modelling과 3.Power BI Desktop Visualization이 오늘의 범위 었습니다.
eDX 코스를 보면 2장은 12개, 3장은 29개의 10분 미만의 짧은 동영상들로 구성되어 있는데 난이도는 매우 쉬운 편이지만 분량이 많은 데다가 초반 설명하지 못했던 구현상의 미스테리(?)한 부분등으로 어느 정도 지연이 발생하는 등 오늘은 조금 진행이 매끄럽지 못했던 것 같습니다. 다루지 못했던 부족한 부분은 eDX의 본강좌를 통하여 개별적으로 꼼꼼히 살펴보실 것을 권고 드립니다.
매트릭스 챠트에서 전년 YTD 값이 표시가 안 되었던 부분은 원인을 규명하여 별도 동영상 또는 설명 자료를 올릴 예정입니다.
다음 시간은 4.Power BI Service와 5.Working with Excel을 대상으로 3월 7일(화)에 진행될 예정입니다.
늦은 시간까지 온라인 오프라인으로 참여해 주신 여러분께 진심으로 감사 드립니다.
안녕하세요,
오늘은 DI Study 두 번째 주제인 Power BI의 첫 시간이었습니다. 1시간이 조금 넘는 온라인 진행 이후에, 오프라인에서 30분 정도 발표 내용과 관련된 실무 주제로 추가 토의가 이루어 졌습니다.
전반부는 Power BI eDX 과정에 대한 개략적인 설명과 Power BI 공식 사이트의 전반적 내용 확인이, 후반부는 최초 데이터 원본 연결 부터 내장된 데이터 변환 도구를 사용하는 첫번째 eDX LAB의 3가지 주제를 중심으로 내용이 진행되었습니다.
Power BI는 지금까지 나온 BI 소프트웨어 중에서 단연 최고라고 감히 이야기 드릴 수 있으며, 짧은 시간이지만 최대한 많은 내용을 소개드리기 위해 노력하였습니다.
차주는 화요일에 두 번째 모임이 있으며, 분석을 위한 가장 핵심 부분인 모델링이 논의됩니다.
오늘 참석하신 분 모두 수고 많으셨습니다.
감사합니다.
처음 스터디 주제였던 eDX의 Analyzing Big Data with Microsoft R Server 는 성공적으로 종료 되었습니다. 아래의 링크를 클릭하시면, 스터디 발표 자료를 살펴보실 수 있습니다.
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범위
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일자
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발표자료
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1. Introduction
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1월 5일(목) 20:00
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2. Reading and Preparing Data
- Reading the Data
- Preparing the Data
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1월 12일(목) 20:00
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3. Examining and Visualizing Data
- Examining the Data
- Visualizing the Data
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1월 19일(목) 20:00 |
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4. Clustering and Modeling
- Clustering
- Predictive Modelling
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2월 2일(목) 20:00 |
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5. Deploying and Scaling
- Deploying to SQL Server
- Working with Spark
- Wrap-up & Next
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2월 9일(목) 20:00 |
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자료에 대하여 궁금하신 점은 우상단 [연락처] 메뉴를 통하여 저에게 문의하여 주십시요.
Last Updated : 2017-02-16
어느새 금방 한 달이 지나간 것 같습니다.
이번 스터디에서는 아래의 내용들이 진행되었습니다.
- 후반부 주요 LAB 정리
- SQL Server 컨텍스트에서 RevoScaleR 수행
- eDX 내용 정리
- Fraud Detection 적용 예제 소개
- HDInsight Spark 컨텍스트에서 RevoScaleR 수행
- HDInsight / R Server 설정 방법
- Spark 컨텍스트에서 RevoScaleR 처리
그동안 관심 가져주시고, 성공적으로 종료되도록 도와주신 많은 여러분들께 진심으로 감사드립니다.
이어지는 뒷풀이 모임에서, 다음 스터디 주제가 "Power BI"로 결정되었습니다.
최초 클라우드 Hadoop 쪽으로 계획이 있었으나, 보다 실용적인 주제로 변경하자는 의견이 대부분이어서 논의 끝에 "Power BI"가 주제로 선정되었습니다.
다음주 한 주간 컨텐츠와 일정을 정리한 이후에, 2월 22일 수요일 부터 매주 수요일에 새로운 스터디를 시작할 계획이며 별도 공지를 드릴 예정입니다.
김환태
짧지 않은 설연휴를 마치고 오래간 만에 4차 모임을 가졌습니다. 메인 주제인 Machine Learning Topic이 본격적으로 다루어 졌으며, 이주경님과 김은정님께서 각각 RevoScaleR 패키지를 사용하는 Clustering과 Predictive Modelling에 대해서 알기 쉽게 잘 설명해 주셨습니다.
주로 논의되었던 Clustering과 Linear Regression 모델은 특히 RevoScaleR 적용에 있어서 대량 병렬 연산 기능이 돋보이는 항목이었으며, 실전에서 아주 유용하게 쓰일 수 있을 트릭으로 초기 소량 데이터로 클러스터 center들을 가늠한 이후 대용량의 본 데이터 적용하는 것 같은 흥미로운 내용들이 다루어 졌습니다.
본격적인 개발 부분은 오늘로서 어느 정도 마무리가 되었으며, 차주는 SQL Server 및 Spark에 배포하는 내용을 중심으로 이번의 스터디 과정을 마무리 하고자 합니다.
차주는 스터디 종료 후, 간단한 Beer와 함께 이후 스터디 내용과 일정을 논의드리고자 하오니 많은 관심 부탁드립니다.
DI Study는 열린 스터디로 누구나 참여하실 수 있습니다.
오늘도 수고 많으셨습니다.