데이터과학이란 무엇인가 [Data Science]

데이터과학의 중요성

데이터 과학은 도구, 방법 및 기술을 결합하여 데이터에서 의미를 생성하기 때문에 중요합니다. 현대 조직에는 데이터가 쇄도하며, 정보를 자동으로 수집하고 저장할 수 있는 디바이스가 급증하고 있습니다. 온라인 시스템과 지불 포털은 전자 상거래, 의료 및 금융 분야와 기타 인간 생활의 모든 측면에서 더 많은 데이터를 캡처합니다. 우리는 방대한 양의 텍스트, 오디오, 비디오 및 이미지 데이터를 사용할 수 있습니다. 

 

 

데이터 과학이란 무엇인가?

데이터 과학은 컴퓨터 과학, 통계 및 도메인별 지식을 결합하여 데이터에서 인사이트를 추출하는 학제 간 분야입니다. 여기에는 데이터 마이닝, 기계 학습 및 예측 모델링과 같은 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 생성하는 것이 포함됩니다. 데이터 과학은 의료, 금융, 마케팅 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

 

 

 

그러면 데이터 사이언스는 어떤 능력을 필요로 할까?

데이터 사이언티스트가 되려면 다음과 같은 다양한 기술을 배워야 합니다.

 

프로그래밍 언어

데이터 과학에는 Python, R 및 SQL과 같은 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다.

 

데이터 조작 및 분석

pandas, NumPy 및 SciPy와 같은 도구를 사용하여 데이터를 정리, 변환 및 분석할 수 있어야 합니다.

 

기계 학습

기계 학습은 데이터 과학의 중요한 구성 요소입니다. 지도 학습과 비지도 학습은 물론 다양한 기계 학습 알고리즘에 대한 확실한 이해가 있어야 합니다.

 

데이터 시각화

데이터 시각화는 데이터에서 얻은 통찰력과 결과를 제시하는 데 필수적입니다. Matplotlib, Seaborn 및 Tableau와 같은 도구에 능숙해야 합니다.

 

커뮤니케이션 및 프레젠테이션

효과적인 커뮤니케이션 및 프리젠테이션 기술은 데이터 과학에서 매우 중요합니다. 비기술적 이해 관계자에게 복잡한 아이디어와 결과를 전달할 수 있어야 합니다.

 

 

지금까지 데이터과학이란 무엇인가에 대해서 알아보았다.

다음 글부터는 데이터과학 안에 있는 내용들에 대해서 공부해 보겠다.