LangGraph, n8n, Make 모두 워크플로우 자동화 및 시스템 통합을 지원하지만, 각기 다른 목적과 강점을 가지고 있습니다. 아래에서 주요 비교 포인트를 정리해 보았습니다.목적 및 초점LangGraph특화 분야: AI 에이전트 구축과 대화형 프로세스 설계에 초점을 맞춥니다.핵심 기능: 인간-에이전트 상호작용(human-in-the-loop), 중단점, 체크포인트, 동적 브레이크포인트 등 AI 워크플로우의 복잡한 상태 관리와 개입을 지원합니다.n8n특화 분야: 오픈소스 기반의 범용 워크플로우 자동화 도구로, 다양한 앱과 API를 연결하는 데 강점을 보입니다.핵심 기능: 시각적 편집기를 통해 노드를 드래그 앤 드롭 방식으로 연결하며, 커스텀 코드 노드를 추가하여 복잡한 로직을 구현할 수 있습니다.M..

1. Descriptive analisys 기술적 데이터 분석 주어진 데이터를 요약/집계해서 결과를 도출 과거의 데이터를 단순 계산/집계해서 얻은 사실이므로 분석 결과를 따로 해석하지 않는다 이달의 매출액, 평균 세션 타임, 설문조사의 남녀비율 등 시각화 : 그래프(Pie chart, Box plot, Bar plot), 요약 형식의 테이블 2. Exploratory analysis(EDA) 탐색적 데이터 분석 REF EDA(Exploratory Data Analysis) 탐색적 데이터 분석 데이터를 분석하기 전에 그래프나 통계적인 방법으로 자료를 직관적으로 바라보는 과정 주요 목표 : 여러 변수 간 트렌드나 패턴, 관계를 찾는 것 그래프를 통한 사실 확인이 주된 작업 : 주로 Plot 데이터 분석 초기..

데이터 분석가 REF 데이터 분석가(Data scientist)에게 꼭 필요한 4가지 역량 (2016.02.26) 데이터 싸이언티스트, 데이터 애널리스트, 데이터 엔지니어, 비즈니스 애널리스트 등 다양한 직군 → 여기에서는 데이터 분석하는 사람을 '데이터 분석가'로 통칭 필요한 역량 데이터에 대한 이해 데이터베이스에서 데이터 추출 능력 : RDBMS(SQL), MongoDB(JSON) 등 통계 및 분석 방법에 대한 이해 데이터 분석을 하기 위해서는 통계적 지식이 필수 다양한 분석 기법 습득 : 온라인 강의 참고{:target='_blank'} 지도학습, 비지도학습 영역 별로 사실 자주 사용되는 기본 분석 방법론 최신 분석 방법 습득 : Kaggle 또는 유명 데이터 분석가 블로그 팔로잉 등 다양한 방법으..

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