데이터 사이언스란

데이터 과학이란, 데이터 마이닝과 유사하게 정형, 비정형 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는데 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합분야다.

요약. 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는 분야다.

데이터 사이언스는 데이터와 연관된 모든 것을 의미

프로그래밍, 수학과 통계, 특정분야에 대한 전문성

프로그래밍은 데이터를 모으기위한 수단

수학과 통계를 논리적 접근.

특정분야에 대한 전문성을 통한 문제점 해결 

 

 

데이터 사이언티스트는 통계학자보다는 프로그래밍을 잘하고, 개발자보다는 통계를 잘하는 사람이다.

맥북으로 통계를 하면 그게 데이터 사이언티스트다.

 

 

데이터 사이언스의 오해

1. 데이터 사이언스에서 가장 중요한 건 인공지능, 딥러닝이다.

데이터 엔지니어링 : 데이터를 모으는 과정-데이터를 옮기고 저장하는 과정-데이터를 정리하는 과정

분석-A/B테스트-인공지능

 

데이터 사이언스의 순서, 기본기를 배우자

 

2. 데이터 사이언티스트는 왠지 하루종일 컴퓨터랑 수학만 하는 사람일 것 같다.

수학과 통계가 가장 중요할까?

 데이터 사이언스의 목표 = 가치를 더할수 있는 문제 +데이터로 해결

인사이트

커뮤니케이션

프로그래밍도 중요하지만, 그 외에 능력이 많이 필요하다.