[데이터 이해] 06. 데이터 사이언스

06. 데이터 사이언스

1. 데이터 사이언스의 의미

• 데이터 사이언스는 데이터 공학, 수학, 통계학, 컴퓨터 공학, 시각화, 해커 사고방식, 해당 분야의 전문 지식을 종합한 학문이다.

• 정형, 반정형, 비정형의 다양한 데이터를 대상으로 하며 총체적 접근법을 사용한다.

 

2. 데이터 사이언스의 핵심 구성요소

IT (Data Managerment)	• 시그널 프로세싱 • 프로그래밍 • 데이터 엔지니어링 • 데이터 웨어하우징 • 고성능 컴퓨팅
분석	• 수학 • 확률 모델 • 분석학 • 패턴인식과 학습
비즈니스 컨설팅	• 커뮤니케이션 • 프리젠테이션 • 스토리텡링 • 시각화

◈ 다른 학문과의 차이점

	데이터 사이언스	통계학	데이터 마이닝
분석 대상	정형, 반정형, 비정형 등 다양한 데이터	정형화된 데이터
분석 방법	분석, 시각화, 전달을 포함한 포괄적 개념		분석에 초점
학문 접근	종합적 학문 또는 총체적 접근법

 

2. 데이터 사이언티스트의 역량

가트너(Gartner) : 데이터 사이언티스트는 데이터 관리, 분석 모델링, 비즈니스 분석, 소프트 스킬 역량이 있어야 되며 이것들의 공통점은 호기심에서 시작된다.

하드 스킬	• 빅데이터에 대한 이론적 지식 • 데이터 처리나 분석 기술 관련 숙련 기술 • Machine Learning, Modeling, Data Technical Skill
소프트 스킬	• 통찰력 있는 분석 : 창의적 사고, 호기심, 논리적 비판 • 설득력 있는 전달 : 스토리텔링, visulizatioin • 다분야간 협력 : 커뮤니케이션

 

3. 최근 사회경제적 환경의 변화

1) 단순 세계에서 복잡한 세계로 변화

2) 비즈니스 중심이 제품 생산에서 서비스로 이동

3) 경제 산업의 논리가 생산에서 시장 창조로 바뀜

 

☞ 빅데이터 회의론을 넘어 가치 패러다임의 변화 3단계

디지털화(Digitalizatioin) → 연결(Connection) → 에이전시(Agency)

 

 

 

※ 예제 및 기출문제

1. 데이터 사이언티스트가 갖추어야 할 역량은 빅데이터 처리 및 분석에 필요한 이론적 지식과 기술적 숙련과 관련된 능력인 하드 스킬, 그리고 데이터 속에 숨겨진 가치를 발견하고 새로운 발전 기회를 만들어 내기 위한 능력인 소프트 스킬로 나누어진다. 다음 중 성격이 다른 하나는 무엇인가?

① Machine Learning

② Modeling

③ Storytelliing

④ Data Technical Skill

 

2. 다음 중 인문학 열품의 이유가 아닌 것은?

① 단순 세계에서 복잡한 세계로 변화

② 빅데이터 분석 기법 및 방법론의 확대

③ 비즈니스 중심이 제품 생산에서 서비스로 이동

④ 경제 산업의 논리가 생산에서 시장 창조로 바뀜

 

 

 

정답 : 1 - ③, 2 - ②