데이터 사이언스(Data Science)란 데이터 마이닝(Data Mining)과 유사하게 정형, 비정형 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는데 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합분야다.
개요
데이터 사이언스는 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는 방법론을 통합으로 하는 개념으로 정의할 수 있다. 데이터의 구체적인 내용이 아닌 서로 다른 성질의 내용이나 형식의 데이터에 공통으로 존재하는 성질, 또는 그것들을 다루기 위한 기술의 개발에 착안점을 둔다는 특징을 가진다. 사용되는 기술은 여러 분야에 걸쳐있으며 수학, 통계학, 계산기 과학, 정보공학, 패턴 인식, 기계 학습, 데이터마이닝, 데이터베이스 등과 관련이 있다. 데이터 사이언스는 생물학, 의학, 공학, 사회학, 인문학과 등의 여러 분야에 응용되고 있다.[1]
데이터 사이언티스트
데이터에서 통계나 머신러닝(Machine Learning) 기술을 활용하여 비즈니스 기회를 찾고, 이를 현실화 하는 사람이 바로 데이터 사이언티스트(Data Scientist)이다. 데이터 사이언스에서 '사이언스(Science)'는 과학을 말한다. 과학은 가설을 세우고, 실험을 설계한 뒤 수행하고, 그 결과를 분석하는 과정을 계속 해서 반복한다. 즉, 데이터 사이언티스트는 실험을 통해 문제를 개선하고 그 개선 결과를 분석하여 다음 실험과 액션을 도출하는 사람을 말한다. [2]
데이터 사이언스 작업흐름도
데이터 사이언스 구성원
주로 데이터 사이언스 팀은 크게 4가지의 역활로 나눌 수 있다.
- 데이터 엔지니어(Data Engineer) : 기본적으로 대량의 데이터를 수집, 저장, 관리하는 역할이 주된 업무로 한다. 이를 위해서 SQL(Structured Query Language)이 기본 기술이고 데이터 수집과 자동 처리룰 위해서 자바(Java), 스칼라(Scala), 파이썬(Python)이 주된 기술로 전산 기본기가 특히 중요하다.
- 데이터 분석가(Data Analyst) :
데이터 사이언스 응용 분야
데이터는 산업의 필수 요소이기 때문에, 오늘날 세계에서 가장 인기 있는 분야인 데이터 사이언스는 많은 응용 분야를 가지고 있다.
은행
금융
제조업
수송
의료
전자 상거래
각주
참고자료
같이 보기
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