데이터 과학은 수학, 통계, 기계 학습, 컴퓨터 과학의 조합입니다. 데이터 과학은 의사 결정자가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 데이터에 대한 통찰력을 수집하기 위해 데이터를 수집, 분석 및 해석합니다.

데이터 과학은 오늘날 거의 모든 산업에서 고객 행동과 추세를 예측하고 새로운 기회를 식별하는 데 사용됩니다. 기업은 이를 사용하여 제품 개발 및 마케팅에 대해 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 사기를 탐지하고 프로세스를 최적화하는 도구로 사용됩니다. 정부는 또한 데이터 과학을 사용하여 공공 서비스 제공의 효율성을 향상시킵니다.

데이터 과학은 날이 갈수록 그 중요성이 커지고 있는 신흥 분야입니다. IT계의 최신 유행어이며, 시장에서의 수요는 꾸준히 증가하고 있습니다. 데이터를 통찰력으로 전환하려는 조직의 필요성에 따라 데이터 과학자에 대한 수요가 급증하고 있습니다. Google, Amazon, Microsoft, Apple과 같은 회사는 데이터 과학자를 가장 많이 채용하는 회사 중 하나입니다. 데이터 과학은 IT 전문가들에게도 인기 있는 분야가 되고 있습니다. 

최근 보고서에 따르면 선행 연구, 데이터 과학에 대한 수요는 16.43년부터 378.7년까지 예측 기간 동안 CAGR(연간 복합 성장률) 2022%로 성장하고 시장 가치가 무려 2030억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

간단히 말해서 데이터 과학은 통계 및 수학, 프로그래밍 기술, 주제 전문 지식을 결합하여 데이터를 분석하고 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 도움을 줍니다.

데이터 과학의 중요성

요즘 조직은 데이터로 가득 차 있습니다. 데이터 사이언스는 다양한 방법, 기술, 도구를 결합하여 그로부터 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 도움이 될 것입니다. 전자상거래, 금융, 의료, 인사 등의 분야에서 기업은 엄청난 양의 데이터를 접하게 됩니다. 데이터 과학 도구와 기술은 이 모든 것을 처리하는 데 도움이 됩니다.

데이터 과학의 역사

1960년대 초, 당시 수집되고 있던 막대한 양의 데이터를 이해하고 분석하는 데 도움을 주기 위해 '데이터 과학'이라는 용어가 만들어졌습니다. 데이터 과학은 다양한 산업 분야에서 통찰력을 얻고 가치 있는 예측을 생성하기 위해 컴퓨터 과학 및 통계 방법을 사용하여 끊임없이 발전하는 학문입니다.

데이터 과학 - 전제 조건

• 통계

데이터 과학은 복잡한 기계 학습 기술을 사용하여 데이터 패턴을 캡처하고 사용 가능한 증거로 변환하는 통계에 의존합니다.

체크 아웃 데이터 과학 통계 데이터 과학, 머신러닝, 비즈니스 인텔리전스 분야 통계의 주요 개념을 학습합니다.

• 프로그램 작성

Python, R 및 SQL은 가장 일반적인 프로그래밍 언어입니다. 데이터 과학 프로젝트를 성공적으로 실행하려면 일정 수준의 프로그래밍 지식을 습득하는 것이 중요합니다. 

무료 확인 R Studio 튜토리얼 과정 다양한 기술과 도구를 사용하여 원시 데이터를 처리하고 귀중한 통찰력을 얻는 방법을 배웁니다.

• 기계 학습

데이터 과학의 핵심 구성 요소인 머신러닝을 통해 정확한 예측과 추정이 가능해집니다. 데이터 과학 분야에서 성공하려면 머신러닝에 대한 확고한 이해가 있어야 합니다.

이 영역에서는 데이터베이스의 기능과 데이터 관리 및 추출 기술에 대한 명확한 이해가 필수입니다. 

이미 알고 있는 데이터를 바탕으로 수학적 모델을 활용하여 빠르게 계산하고 예측할 수 있습니다. 모델링은 특정 문제를 처리하는 데 가장 적합한 알고리즘과 이러한 모델을 교육하는 방법을 결정하는 데 도움이 됩니다.

또한 확인: 데이터 과학 수학

데이터 과학은 무엇에 사용되나요?

• 기술 분석

이는 모든 데이터 요구 사항을 충족하는 것으로 나타날 수 있는 패턴에 대한 데이터 포인트를 정확하게 표시하는 데 도움이 됩니다. 즉, 제공된 데이터에 대한 통찰력 있는 정보를 생성하기 위해 데이터를 구성, 정렬 및 조작하는 작업이 포함됩니다. 또한 원시 데이터를 쉽게 파악하고 해석할 수 있는 형식으로 변환하는 작업도 포함됩니다.

• 예측 분석

데이터 마이닝, 통계 모델링, 머신러닝 등 다양한 기술과 함께 과거 데이터를 활용하여 미래 결과를 예측하는 프로세스입니다. 기업은 이 데이터의 추세를 활용하여 예측 분석을 사용하여 위험과 기회를 파악합니다.

• 진단 분석

왜 어떤 일이 일어났는지를 심층적으로 조사하는 것입니다. 이를 설명하기 위해 드릴다운, 데이터 검색, 데이터 마이닝, 상관관계 등의 기술이 사용됩니다. 이러한 각 기술의 고유한 패턴을 발견하기 위해 주어진 데이터 세트에 대해 여러 데이터 작업 및 변환이 수행될 수 있습니다. 

• 처방적 분석

처방적 분석은 예측 데이터의 사용을 향상시킵니다. 이는 발생할 가능성이 가장 높은 상황을 예측하고 해당 결과를 처리하기 위한 최선의 조치를 제공합니다. 다양한 결정의 예상 효과를 평가하고 최적의 조치 과정을 제안할 수 있습니다. 기계 학습 추천 엔진, 복잡한 이벤트 처리, 신경망, 시뮬레이션, 그래프 분석 및 시뮬레이션을 활용합니다.

데이터 과학 프로세스란 무엇입니까?

• 데이터 가져오기

첫 번째 단계는 분석해야 할 데이터 유형을 식별하는 것이며, 이 데이터를 Excel 또는 CSV 파일로 내보내야 합니다.

• 데이터 스크러빙

데이터를 읽기 전에 실수가 없고 누락되거나 잘못된 값이 없는 완벽하게 읽을 수 있는 상태인지 확인해야 하기 때문에 필수적입니다.

• 탐색적 분석

데이터 분석은 데이터를 다양한 방식으로 시각화하고 패턴을 식별하여 비정상적인 것을 찾아내는 방식으로 수행됩니다. 데이터를 분석하려면 세부 사항에 세심한 주의를 기울여 잘못된 부분이 있는지 식별해야 합니다.

• 모델링 또는 기계 학습

데이터 엔지니어 또는 과학자는 분석해야 하는 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘이 따라야 할 지침을 기록합니다. 알고리즘은 이러한 명령을 반복적으로 사용하여 올바른 출력을 생성합니다.

• 데이터 해석

이 단계에서는 조사 결과를 찾아 조직에 제시합니다. 여기서 가장 중요한 기술은 결과를 설명하는 능력입니다.

다음은 데이터 과학자의 작업을 더 쉽게 만드는 데 도움이 되는 도구의 몇 가지 예입니다.

• 데이터 분석 – Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• 데이터 시각화 – 태블로, Qlikview, RAW, Jupyter
• 데이터웨어 하우징 – Apache Hadoop, Informatica/Talend, Microsoft HD 통찰력
• 데이터 모델링 – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

비즈니스에서 데이터 과학의 이점

• 비즈니스 예측 향상
• 복잡한 데이터 해석
• 더 나은 의사 결정
• 제품 혁신 
• 데이터 보안 향상
• 사용자 중심 제품 개발

데이터 과학의 응용

• 제품 추천

상품 추천 기법은 고객이 유사한 상품을 구매하도록 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 빅바자(Big Bazaar)의 한 영업사원은 제품을 묶음으로 묶고 할인을 제공하여 매장 매출을 늘리려고 합니다. 그래서 그는 샴푸와 컨디셔너를 묶음으로 묶어 할인해 주었습니다. 또한 고객은 할인된 가격으로 함께 구매할 수 있습니다.

• 미래 예측

데이터 과학에서 널리 적용되는 기술 중 하나입니다. 다양한 소스로부터 수집된 다양한 형태의 데이터를 기반으로 일기예보와 미래예측이 이루어집니다. 

• 사기 및 위험 감지

이는 데이터 과학의 가장 논리적인 적용 중 하나입니다. 온라인 거래가 급증하고 있기 때문에 데이터 손실이 발생할 수 있습니다. 예를 들어 신용카드 사기 탐지는 금액, 가맹점, 위치, 시간 및 기타 변수에 따라 달라집니다. 그 중 하나라도 부자연스러워 보일 경우 거래가 자동으로 취소되며, 24시간 이상 카드 사용이 차단됩니다.

• 자율주행차

자율주행차는 오늘날 세계에서 가장 성공적인 발명품 중 하나입니다. 우리는 이전 데이터를 기반으로 독립적으로 결정을 내리도록 자동차를 훈련합니다. 이 과정에서 모델이 잘 수행되지 않으면 페널티를 줄 수 있습니다. 자동차는 모든 실시간 경험을 통해 학습을 시작할 때 시간이 지남에 따라 더욱 지능화됩니다.

• 이미지 인식

일부 이미지를 인식하려는 경우 데이터 과학이 개체를 감지하고 분류할 수 있습니다. 이미지 인식의 가장 유명한 예는 얼굴 인식입니다. 스마트폰에 차단 해제를 지시하면 얼굴을 스캔합니다. 따라서 시스템은 먼저 얼굴을 감지한 다음 얼굴을 사람의 얼굴로 분류한 다음 전화가 실제 소유자의 것인지 여부를 결정합니다.

• 음성을 텍스트로 변환

음성 인식은 컴퓨터가 자연어를 이해하는 과정입니다. 우리는 Siri, Alexa 및 Google Assistant와 같은 가상 비서에 매우 익숙합니다. 

• 의료

데이터 과학은 의료 영상 분석, 신약 개발, 유전학 및 유전체학, 환자에게 가상 지원 제공 등 의료의 다양한 분야에 도움을 줍니다. 

• 검색 엔진

Google, Yahoo, Bing, Ask 등은 1초도 안 되는 시간 내에 많은 결과를 제공합니다. 다양한 데이터 사이언스 알고리즘을 활용하여 가능합니다.

되는 방법 데이터 과학자?

데이터 과학자의 역할

기업이 그 어느 때보다 더 많은 데이터를 생성함에 따라 데이터가 귀중한 자산이라는 것이 분명해졌습니다. 그러나 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하려면 데이터 분석이 필요하며, 이것이 바로 데이터 과학자가 필요한 부분입니다. 데이터 과학자는 데이터를 수집, 구성, 분석 및 해석하여 추세, 패턴 및 상관 관계를 찾는 전문가입니다.

데이터 과학자는 조직이 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있도록 하는 데 필수적인 역할을 합니다. 그들은 비즈니스 리더와 긴밀히 협력하여 고객 세분화 식별, 제품 및 서비스 개선 추진과 같은 특정 목표를 식별합니다. 데이터 과학자는 고급 기계 학습 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 대규모 데이터 세트를 조사하여 조직이 올바른 결정을 내리는 데 도움이 되는 패턴과 통찰력을 찾아낼 수 있습니다.

데이터 과학자는 일반적으로 데이터 해석 및 시각화에 대한 기술적 능력과 지식을 모두 갖추고 있습니다. 통계 분석, 프로그래밍 언어, 기계 학습 알고리즘 및 데이터베이스 시스템에 대한 전문 지식이 있어야 합니다. 

전문 데이터 과학자가 처리하는 책임에 대한 개요를 살펴보겠습니다.

• 예측 및 규정 모델에 사용할 데이터 수집, 정리 및 구성
• 방대한 양의 정보를 분석하여 추세와 패턴을 발견합니다.
• 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터를 구조화하고 이를 사용 가능한 정보로 변환합니다.
• 이해관계자와 협력하여 비즈니스 문제를 이해하고 데이터 기반 솔루션을 개발합니다.
• 미래 동향을 예측하기 위해 통계 모델을 활용한 예측 모델 개발
• 기계 학습 모델 구축, 유지 관리 및 모니터링
• 데이터 기반 솔루션을 만들기 위한 고급 기계 학습 알고리즘 및 기타 분석 방법을 개발하고 사용합니다.
• 이해관계자에게 데이터 기반 솔루션 전달
• 다양한 데이터 마이닝 도구를 사용하여 대규모 데이터세트에서 숨겨진 패턴과 추세를 발견하세요.
• 데이터 시각화, 보고서, 대시보드 및 프레젠테이션을 통해 데이터 솔루션 개발 및 검증

결론적으로, 데이터 과학자의 역할은 데이터 기반 결정을 내리려는 기업에 매우 중요합니다. 데이터 과학자는 추세와 상관 관계를 식별하기 위해 데이터를 수집, 구성, 분석 및 해석하는 일을 담당합니다. 또한 데이터 처리 파이프라인, 디자인 보고서, 대시보드를 개발하고 미래 동향을 예측하기 위한 모델을 개발합니다. 현장에서 성공하려면 비즈니스 상황과 고객의 요구 사항을 이해해야 합니다.

데이터 과학자가 되기 위한 단계

데이터 과학은 기술 산업에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나이며 숙련된 전문가에 대한 수요가 높은 분야입니다. 이 분야에서 진로를 생각하고 있다면 데이터 과학자가 되는 과정이 궁금할 것입니다. 여기서는 이 분야를 시작하고 성공하는 데 필요한 사항에 대한 개요를 제공합니다.

1. 기본 사항 배우기: 데이터 사이언티스트가 되기 위한 첫 번째 단계는 데이터 과학과 분석의 기본을 이해하는 것입니다. 데이터 관리, 통계, 수학, 프로그래밍 주제를 이해해야 합니다. 이러한 주제를 가르치는 온라인 리소스와 강좌를 많이 찾을 수 있습니다.

2. 실용적인 기술을 개발하십시오: 데이터 과학에 대한 기초적인 이해를 얻은 후에는 경력에 도움이 될 실용적인 기술을 개발해야 합니다. 예를 들어, R 및 Python과 같은 프로그래밍 언어, 코딩 및 데이터베이스 관리 시스템에 익숙해지세요. 기계 학습 및 데이터 분석 기술을 연습하고 싶을 수도 있습니다.

3. 대학원 수료증 또는 학위 취득: 대부분의 고용주는 컴퓨터 과학이나 응용 수학과 같은 해당 분야의 대학원 또는 석사 학위를 보유한 데이터 과학자를 고용하는 것을 선호합니다. 데이터 과학 또는 분석 학위를 취득하면 성공적인 데이터 과학자가 되기 위해 필요한 지식, 전문 지식 및 기술을 습득하는 데 도움이 될 수 있습니다.

4. 프로젝트 작업: 데이터 과학 기술을 개발하는 가장 좋은 방법 중 하나는 프로젝트에 참여하는 것입니다. 온라인에서 프로젝트를 찾거나 데이터 과학자를 찾는 조직에 연락할 수 있습니다. 프로젝트에 참여하면 데이터 분석, 기계 학습 및 기타 데이터 과학 활동에 대한 경험을 쌓는 데 도움이 됩니다.

5. 최신 상태 유지: 앞서 나가려면 최신 데이터 과학 동향을 파악하고 있어야 합니다. 업계 뉴스를 계속 확인하고 저명한 데이터 과학 간행물을 구독하세요.

데이터 과학자가 되는 것은 적절한 헌신과 노력을 통해 달성할 수 있습니다. 위에 설명된 팁을 따르면 수익성 있는 데이터 과학 경력을 쌓을 수 있습니다.

에 대한 자세한 내용을 읽어보십시오 9년 데이터 과학 세계의 상위 2023개 직무

결론

결론적으로, 데이터 과학은 데이터 중심 세계에서 중추적인 역할을 하는 역동적이고 빠르게 발전하는 분야입니다. 통계, 프로그래밍, 도메인 지식, 데이터 시각화 등 다양한 기술을 결합하여 방대하고 복잡한 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 추출합니다. 이 블로그에서 살펴본 것처럼 데이터 과학은 단순히 숫자를 계산하는 것이 아닙니다. 이는 데이터를 산업 전반에 걸쳐 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있는 실행 가능한 지식으로 변환하는 것입니다. 노련한 데이터 과학자이든, 이 매력적인 분야를 이제 막 탐구하기 시작한 사람이든, 데이터 과학의 기회와 영향력은 무한하며, 이는 우리의 미래를 심오한 방식으로 계속해서 형성해 나갈 것을 약속합니다. 따라서 데이터 과학을 사용하여 시장 동향을 분석하거나, 의료 결과를 개선하거나, 사용자 경험을 향상시키더라도 데이터 과학의 힘은 여전히 ​​존재하며 그 잠재력은 우리의 상상력과 혁신에 의해서만 제한된다는 것은 분명합니다.

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