데이터 과학이란 무엇입니까? 데이터 과학자는 누구입니까? 분석이란 무엇입니까?

데이터는 오늘날 기업과 산업의 핵심입니다. 빅 데이터의 부상으로 전 세계의 기업과 조직은 데이터의 잠재력을 활용하여 무엇보다도 성장을 주도하고 수익성을 확대하며 고객 만족도를 높이고 전반적인 운영 프로세스를 개선하고 있습니다. 그리고 이 모든 것 뒤에는 하나의 중요한 비밀이 있습니다. 바로 데이터 과학입니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 데이터 추론, 알고리즘 개발 및 기술과 같은 데이터의 여러 측면을 결합하여 날짜를 분석하고 복잡한 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 찾는 데 도움이 됩니다. 즉, 데이터 과학은 데이터를 분석하고 비즈니스 성장을 주도할 창의적인 방법을 찾는 것입니다.

"데이터 사이언스란 무엇인가"라는 질문을 완전히 이해하려면 기본부터 시작해야 합니다. 기본 수준에서 데이터 과학은 데이터 세트 내의 숨겨진 패턴을 드러내려고 합니다. 이러한 유용한 데이터 통찰력을 통해 기업은 의사 결정 프로세스를 개선하고 판매 및 마케팅 전략을 간소화하며 수익을 확대하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, Netflix는 사용자 데이터를 마이닝하여 고객의 영화 시청 패턴, 관심을 높이는 요소, 그리고 제작해야 할 쇼와 영화의 종류를 결정하는 특정 장르를 이해합니다.

또한 데이터 과학에는 데이터 제품의 개발도 포함됩니다. '데이터 제품'이란 데이터를 사용하고 처리하여 알고리즘 지향적인 결과를 생성하는 기술 자산을 의미합니다. 추천 엔진은 데이터 제품의 가장 훌륭한 예입니다. 예를 들어, Amazon의 추천 엔진은 사용자 데이터를 수집하여 이전 구매 또는 본 항목을 기반으로 개인화된 추천 목록을 제공합니다. 마찬가지로 Spotify는 소비자 행동을 추적하여 음악 선호도를 이해함으로써 개별 사용자를 위한 맞춤형 음악 목록을 제공합니다.

"데이터 과학이란 무엇입니까?"라고 답할 때 해결해야 할 또 다른 중요한 사항은 데이터 과학의 구성 요소입니다. 같은 것을 봅시다.

데이터 과학은 무엇으로 구성되어 있습니까?

데이터 과학은 기본적으로 수학, 기술 및 비즈니스 통찰력의 세 가지 핵심 전문 영역의 혼합을 포함합니다.

1. 수학

수학과 통계는 데이터 과학의 핵심입니다. 데이터를 성공적으로 마이닝하려면 데이터를 양적 관점에서 볼 필요가 있습니다. 데이터의 상관 관계, 숨겨진 패턴 및 복잡한 경향을 찾는 데는 어느 정도의 전문 지식이 필요합니다. 몇 가지 예를 들면 고전 통계, 베이지안 통계 및 선형 대수와 같은 수학적 개념입니다.

2. 기술과 해킹

많은 양의 데이터를 다룰 때 기술에 대한 소질이 있어야 함은 당연하다. 데이터 과학자의 업무 중 상당 부분은 기술 도구를 활용하여 데이터 내에서 가치 있는 패턴을 발견하는 것입니다. Java, Scala, Python, R 및 SQL과 같은 프로그래밍 언어에 정통해야 합니다. 데이터 과학자는 철저한 알고리즘 해커여야 하며, 그렇다고 해서 불법적으로 컴퓨터를 해킹하는 것은 아닙니다. 즉, 복잡한 코드를 해킹하여 더 이해하기 쉽고 읽기 쉬운 형식으로 나눌 수 있어야 합니다.

3. 비즈니스 통찰력

데이터 과학 분야에서 두각을 나타내려면 강력한 비즈니스 마인드를 가져야 합니다. 데이터 과학은 대규모 데이터 세트 작업에 익숙해지는 것 외에도 비즈니스의 가치 창출을 주도하는 것을 목표로 하기 때문에 데이터 과학자도 전술적 비즈니스 마인드를 가질 필요가 있습니다. 그/그녀는 데이터를 자세히 살펴보고, 그 데이터에서 유용한 정보를 추출하고, 비즈니스 조직에 해당 정보를 이익으로 사용할 수 있는 방법에 대해 조언해야 합니다.

위의 세 가지를 제거하면 "데이터 과학이란 무엇인가"에 대한 대답이 "아무것도"로 줄어 듭니다.

데이터 과학자는 누구입니까?

데이터 과학자는 본질적으로 분석 데이터 전문가로서 복잡한 문제를 해결하는 데 필요한 기술과 해결해야 할 다양한 문제를 탐구하려는 끊임없는 갈증을 보완합니다. 그들은 IT와 비즈니스의 장점을 결합한 고도로 숙련된 개인입니다. 따라서 데이터 과학자는 일부는 컴퓨터 과학자, 일부는 수학자, 일부는 추세 분석가입니다.

데이터 과학자의 주요 목표는 방대한 양의 데이터를 수집, 분석 및 구성하고 그 과정에서 조직의 비즈니스 전략을 형성하는 데 도움이 되는 귀중한 통찰력을 발견하는 것입니다. 오늘날 기업이 그 어느 때보다 빅 데이터 및 데이터 분석에 의존함에 따라 데이터 과학자의 직업에 대한 수요가 높아졌습니다. 실제로 Harvard Business Review는 데이터 과학자의 직업을 "21세기의 가장 섹시한 직업"이라고 선언했습니다.

이제 데이터 과학자의 직무 책임을 살펴보겠습니다.
데이터 과학 수행(Doing Data Science)이라는 책에서 저자 C. O'Neil과 R. Schutt는 데이터 과학자 의 의무를 다음과 같이 자세히 설명합니다.

“… 데이터 과학자는 데이터에서 의미를 추출하고 데이터를 해석하는 방법을 아는 사람입니다. 이를 위해서는 통계와 머신 러닝의 도구와 방법뿐 아니라 인간이기도 합니다. 데이터는 절대 깨끗하지 않기 때문에 그녀는 데이터를 수집, 정리 및 정리하는 과정에서 많은 시간을 보냅니다. 이 프로세스에는 지속성, 통계 및 소프트웨어 엔지니어링 기술이 필요합니다. 일단 데이터를 구체화하면 시각화와 데이터 감각을 결합하는 탐색적 데이터 분석이 중요한 부분입니다.”

데이터 과학자의 가장 기본적인 의무는 다음과 같습니다.

• 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 수집하여 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다.
• 조직의 성장을 주도할 가장 중요한 잠재력을 지닌 데이터 분석 솔루션을 식별합니다.
• 텍스트 분석, 머신 러닝, 딥 러닝과 같은 분석 기술을 사용하여 데이터를 분석함으로써 숨겨진 패턴과 추세를 밝혀냅니다.
• 복잡한 비즈니스 문제를 해결하기 위한 데이터 중심 접근 방식을 권장합니다.
• 데이터 정확성과 효율성을 최적화하기 위해 데이터를 정리하고 검증합니다.
• 데이터 시각화를 통해 모든 생산적인 관찰 및 결과를 회사 이해 관계자에게 전달합니다.

분석이란 무엇입니까?

이제 분석이 데이터 과학의 중요한 측면을 형성한다는 것을 알고 계실 것입니다. 데이터 과학자는 원시 데이터 내에서 의미 있는 패턴을 발견하기 위해 분석에 의존해야 합니다. 그러나 Analytics는 정확히 무엇을 의미합니까?

분석은 여러 소스에서 데이터를 수집하고 의미 있는 통찰력을 얻기 위해 데이터를 처리, 검사 및 해석하는 프로세스입니다. 수학, 통계, 예측 모델링 및 ML과 같은 다차원 도구를 활용하여 데이터에서 유용한 패턴을 발견하는 분야입니다. 분석은 두 가지 범주로 분류할 수 있습니다.

• 정량적 데이터 분석 – 이 유형의 분석은 통계적으로 측정할 수 있는 수량화 가능한 변수를 사용하여 수치 데이터를 분석합니다.
• 정성적 데이터 분석 – 이 분석은 데이터에 대한 보다 해석적인 접근 방식을 취합니다. 즉, 숫자가 아닌 데이터(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)의 패턴을 '이해'하는 것을 목표로 합니다.

전 세계의 다양한 산업에 걸쳐 점점 더 많은 데이터가 축적됨에 따라 분석은 점점 더 비즈니스의 필수적인 부분이 되고 있습니다. 치열한 경쟁 시장에서 살아남기 위해 기업은 원하는 대로 데이터를 활용하여 경쟁에서 앞서 나갈 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 그리고 이에 대한 답은 물론 데이터 분석입니다. 의료 및 교육 부문에서 스포츠 및 스마트 홈에 이르기까지 분석은 비즈니스를 빠르게 폭풍으로 몰아넣고 있습니다.

이 기사가 "데이터 과학이란 무엇인가"에 대한 질문에 답하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 그리고 더!

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