[Brightics Studio] #01 코딩 없이 데이터 분석을 한다고?? 설치부터 체험까지!

 

 

 

안녕하세요!!

삼성 SDS Brightics 서포터즈 3기 이상민입니다.

 

해당 포스팅은

삼성 SDS에서 주관하는 Brightics 서포터즈를 합격하고 난 후,

Brightics를 소개하고 체험해보는 첫 포스팅입니다 :)

 

오늘 포스팅할 내용은

1. Brightics란 무엇인지!

2. Brightics는 어떻게 사용하는지

두 가지에 대해 간단하게 알아보는 시간을 가져보겠습니다~!

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Brightics란 무엇인가?

먼저 Brightics AI란 누구나 쉽고 빠르게 AI분석을 하고 활용할 수 있도록

삼성 SDS에서 개발한 통합 AI 플랫폼입니다.

 

데이터 수집/전처리부터 정형/비정형 데이터 분석, 시각화 및 배포/운영까지!

데이터 분석의 모든 과정을 자동화하여 진행할 수 있는 장점이 있습니다.

 

이 Brightics AI를 경량화하여

좀 더 간편하게 무료로 사용할 수 있도록 한 것이

바로 Brightics Studio입니다!

 

AI와 Studio를 헷갈리지 않도록 한 번

정리해볼까요??

 

	Brightics AI	Brightics Studio
가격	유료	무료
프로그래밍 언어	Scala, SQL, R, Python	Python
특징	214개의 함수 지원 * 자동, 진단 및 실시간 스트림 처리 함수 포함	182개의 함수 지원
최소 요구사항	메모리 16GBM RAM 디스크 공간 100GB	메모리 4GB RAM 디스크 공간 1GB

 

오늘 저희가 설치하고 체험해보고자 하는 것은

AI가 아닌 Studio버전이니 꼭 기억해주세요 :)

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Brightics는 어떻게 사용해??

1. Brightics 홈페이지 회원가입 및 로그인

https://www.brightics.ai/download

 

Brightics를 사용하기 앞서

먼저 회원가입과 로그인을 진행해야 하는데요

우측 상단의 Sign In 버튼을 누르고!!

화면에 보이는 회원가입 버튼을 클릭해주셔야 합니다.

 

그리고 해당 인적사항을 입력한 뒤 신청하기 버튼을 누르면

적은 이메일 주소의 메일을 활용해

인증해주시면 회원가입은 끝!

 

다시 로그인을 한 뒤

 

Download 카테고리를 누르면

해당 창이 뜨게 되는데요.

 

여기서 가운데 Brightics Studio,

여러분의 컴퓨터 운영체제 맞는 버전을

다운로드 해주시면 됩니다!

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2. 다운로드 및 설치

다운로드 한 파일을 클릭하면 아래와 같이 뜨게 되는데요.

여기서 원하는 설치하고자 하는 경로를 설정한 뒤,

Start 버튼을 누르면 설치가 진행됩니다.

 

모두 설치가 완료되면

위와 같은 Launcher가 뜨게 되는데요.

해당 창이 뜨면 설치가 정상적으로 된 겁니다!

여기서 "Start All Services for ML" 버튼을 클릭해

Brightics Studio를 시작해주세요 :)

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3. Brightics Studio 작동법

Studio를 시작하면

위처럼 웹 형태로 창이 뜨게 되는데요.

 

간단히 Project를 만들어보겠습니다.

My Projects의 + 버튼을 클릭하면

Create Project 팝업창이 뜨게 되고

여기서 원하는 프로젝트명을 입력해서 생성할 수 있습니다!

 

Brightics Studio에는 초보자분들을 위해

데이터와 파이프라인이 구축되어 있는

템플릿이 있습니다.

Project를 생성하고 나서 New버튼을 누르면

위와 같이 기존템플릿 중에 하나를 클릭하고,

 

어떤 데이터와, 변수, Target, 간단한 성능들이 모두 나오게 됩니다.

 

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4. 데이터 로드

분석을 진행하기 위해 데이터는 필수겠죠??

Data Load를 클릭한 후,

기본적으로 제공하는 iris데이터를 불러올 수 있습니다.

위와 같이 Path를 클릭한 후

iris 데이터 외에 다른 데이터를 입력할 수도 있기 때문에

참고하시면 좋을 것 같아요!

Load를 하면 위와 같인 행,열 형태의

DataFrame을 보게 됩니다.

 

데이터에 대해 간단히 설명하자면

4개의 feature로 species(종)을 분류하거나 특징을 뽑아내는 데이터입니다.

 

여기서 4개의 feature는

꽃받침의 넓이, 길이, 꽃잎의 넓이와 길이를 가지고 있습니다.

 

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5. 데이터 분석

 

Data를 Load했으니 이제 본격적으로

데이터를 분석해봐야겠죠??

Brightics Studio에는 여러 함수가 있는데,

적절한 함수를 선택하여 분석을 진행할 수 있습니다.

 

input을 넣으면 output을 자동으로 출력해주는 형태로

여기서는 각 변수들의 관계를 보기 위해

scatter 형태로 Pair Plot을 그려봤습니다.

 

이 산점도를 통해 feature와의 관계,

분류를 진행할 때 적절한 분류 기준을 형성할 수 있겠죠??

 

 

다른 방법으로는 clustering(군집화)를 진행할 수도 있습니다.

군집화라는 것은

비슷한 특징을 가진 집단을 묶는 비지도학습 기법을 말합니다!

위와 같이 파라미터도 선정할 수 있네요!!

정말 편리한 기능입니다 :)

 

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Brightics Studio 체험 후기

 

코딩이 필요없는 데이터 분석, Brightics Studio에 대해 알아보았는데요.

환경 구축부터 데이터 분석까지 "코딩 없이" 진행하며 정말 편리했습니다.

 

기존 Python이나 R로 진행할 때는

공식 문서도 봐야하고.. 구글링도 해야 하고.. 오류도 하나하나..

매우매우 힘들었죠??

 

Brightics Studio는 모든 게 자동화되어 있기 때문에

비전공자도, 초보자도 모두 클릭 몇 번으로 분석을 쉽게 진행할 수 있습니다.

 

다시 정리를 해보자면

1) 무료로 이용할 수 있다는 점

2) 쉬운 환경 세팅

3) 코딩이 필요 없는 데이터 분석 툴

4) 직관적인 UI/UX

5) 모든 게 자동화되어있는 MLOps

 

 

지금까지 삼성 SDS Brightics 서포터즈 3기 이상민이었습니다.

귀한 시간 내어 읽어주셔서 감사합니다!

 

 

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* 본 포스팅은 삼성SDS Brightics 서포터즈 3기 활동의 일환으로 작성하였습니다.