데이터 과학이란 무엇입니까?

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.  

인공 지능과 기계 학습 혁신은 데이터 처리를 더 빠르고 효율적으로 만들었습니다. 산업 수요는 데이터 과학 분야에서 과정, 학위 및 직위의 생태계를 만들었습니다. 필요한 다기능 기술과 전문 지식으로 인해 데이터 과학은 향후 수십 년 동안 큰 성장이 예상됩니다.

데이터 과학은 기업의 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 규모에 관계없이 많은 기업이 성장을 주도하고 경쟁 우위를 유지하기 위해 강력한 데이터 과학 전략을 필요로 합니다. 다음은 몇 가지 주요 이점입니다.

알려지지 않은 변형 패턴 발견

데이터 과학을 통해 기업은 조직을 변화시킬 가능성이 있는 새로운 패턴과 관계를 발견할 수 있습니다. 순이익률에 최대한 영향을 주기 위해 리소스 관리에 대한 저비용 변경 사항을 밝힐 수 있습니다. 예를 들어, 한 전자 상거래 회사에서 데이터 과학을 사용하여 업무 시간 이후에 너무 많은 고객 쿼리가 생성되고 있음을 발견했습니다. 조사에 따르면 고객은 다음 영업일에 답변을 받는 대신 즉각 답변을 받을 경우 구매 가능성이 더 높은 것으로 나타났습니다. 연중무휴 24시간 고객 서비스를 실현함으로써 기업의 수익이 30% 증가합니다.

새로운 제품 및 솔루션 혁신

데이터 과학은 눈에 띄지 않을 수 있는 격차와 문제를 드러낼 수 있습니다. 구매 결정, 고객 피드백, 비즈니스 프로세스에 대한 더 나은 인사이트는 내부 운영 및 외부 솔루션의 혁신을 주도할 수 있습니다. 예를 들어 온라인 결제 솔루션은 데이터 과학을 사용하여 소셜 미디어에서 회사에 대한 고객 의견을 수집하고 분석합니다. 분석에 따르면 고객은 구매 성수기에 암호를 잊어버리고 현재 암호 검색 시스템에 만족하지 못하는 것으로 나타났습니다. 회사는 더 나은 솔루션을 혁신하고 고객 만족도를 크게 높일 수 있습니다.

실시간 최적화

기업, 특히 대기업이 변화하는 상황에 실시간으로 대응하는 것은 매우 어려운 일입니다. 이로 인해 기업 활동에 심각한 손실이나 중단이 발생할 수 있습니다. 데이터 과학은 기업이 변화를 예측하고 다양한 상황에 최적으로 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 트럭 운송 회사는 데이터 과학을 사용하여 트럭이 고장 났을 때 가동 중지 시간을 줄입니다. 회사에서는 더 빠른 고장으로 이어지는 경로와 교대 패턴을 식별하고 트럭 일정을 조정합니다. 또한 트럭을 더 빨리 수리할 수 있도록 자주 교체해야 하는 일반적인 예비 부품의 재고 목록을 작성합니다.  

데이터 과학 전문가는 컴퓨팅 시스템을 사용하여 데이터 과학 프로세스를 따릅니다. 다음은 데이터 사이언티스트가 가장 많이 사용하는 기술입니다.

분류

분류는 데이터를 특정 그룹이나 범주로 정렬하는 것입니다. 컴퓨터는 데이터를 식별하고 정렬하도록 훈련되었습니다. 알려진 데이터 집합은 데이터를 빠르게 처리하고 분류하는 컴퓨터에서 결정 알고리즘을 구축하는 데 사용됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.  

• 인기 또는 비인기 상품 분류  
• 고위험 또는 저위험 보험 신청 분류  
• 긍정적, 부정적 또는 중립적 소셜 미디어 댓글 분류

데이터 과학 전문가는 컴퓨팅 시스템을 사용하여 데이터 과학 프로세스를 따릅니다. 

회귀

회귀는 겉보기에 관련이 없어 보이는 두 데이터 요소 간의 관계를 찾는 방법입니다. 연결은 일반적으로 수학 공식을 중심으로 모델링되며 그래프 또는 곡선으로 표시됩니다. 한 데이터 요소의 값이 알려지면 회귀를 사용하여 다른 데이터 요소를 예측합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.  

• 공기 매개 질병의 확산 속도 
•  고객 만족도와 직원 수의 관계  
• 소방서 수와 특정 위치의 화재로 인한 부상자 수의 관계 

클러스터링

클러스터링은 밀접하게 관련된 데이터를 함께 그룹화하여 패턴과 이상을 찾는 방법입니다. 클러스터링은 데이터를 고정된 범주로 정확하게 분류할 수 없기 때문에 정렬과 다릅니다. 따라서 데이터는 가장 가능성이 높은 관계로 그룹화됩니다. 클러스터링을 통해 새로운 패턴과 관계를 발견할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.  

• 향상된 고객 서비스를 위해 유사한 구매 행동을 가진 고객을 그룹화합니다.  
• 네트워크 트래픽을 그룹화하여 일일 사용 패턴을 식별하고 네트워크 공격을 더 빠르게 식별합니다.  
• 기사를 여러 뉴스 범주로 묶고 이 정보를 사용하여 가짜 뉴스 콘텐츠를 찾습니다.

데이터 과학 기술의 기본 원리

세부 사항은 다양하지만 이러한 기술의 기본 원칙은 다음과 같습니다.

• 알려진 데이터 집합을 기반으로 데이터를 정렬하는 방법을 기계에 가르칩니다. 예를 들어, 샘플 키워드가 정렬 값과 함께 컴퓨터에 제공됩니다. "행복"은 긍정적이고 "미움"은 부정적입니다.
• 알 수 없는 데이터를 시스템에 제공하고 디바이스가 데이터 집합을 독립적으로 정렬하도록 허용합니다.
•  결과 부정확성을 허용하고 결과의 확률 요소를 처리합니다.

데이터 과학은 다른 데이터 관련 역할 및 분야를 포괄하는 용어입니다. 여기에서 그 중 일부를 살펴보겠습니다.

데이터 과학과 데이터 분석의 차이점은 무엇인가요?

이 두 용어를 같은 의미로 사용할 수 있지만 데이터 분석은 데이터 과학의 하위 집합입니다. 데이터 과학은 수집에서 모델링, 인사이트에 이르기까지 데이터 처리의 모든 측면을 포괄하는 용어입니다. 반면 데이터 분석은 주로 통계, 수학 및 통계 분석과 관련이 있습니다. 조직 데이터에 대한 더 큰 그림과 관련이 있는 데이터 과학과 달리 데이터 분석에만 초점을 맞춥니다. 대부분의 회사에서 데이터 사이언티스트와 데이터 분석가는 공통의 비즈니스 목표를 위해 협력합니다. 데이터 분석가는 정기적인 보고서를 제공하여 일상적인 분석에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 데이터 사이언티스트는 데이터가 저장, 조작 및 분석되는 방식을 설계할 수 있습니다. 간단히 말해 데이터 분석가는 기존 데이터를 이해하는 반면, 데이터 사이언티스트는 분석가가 사용할 데이터를 처리하는 새로운 방법과 도구를 만듭니다.

데이터 과학과 비즈니스 분석의 차이점은 무엇인가요?

데이터 과학과 비즈니스 분석 간에 중복되는 부분이 있지만 주요 차이점은 각 분야에서 기술 사용입니다. 데이터 사이언티스트는 비즈니스 분석가보다 데이터 기술에 더 밀접하게 관련된 일을 합니다. 비즈니스 분석가는 비즈니스와 IT 간의 격차를 해소합니다. 그들은 비즈니스 사례를 정의하거나 이해 관계자로부터 정보를 수집하거나 솔루션을 검증합니다. 반면 데이터 사이언티스트는 기술을 사용하여 비즈니스 데이터를 처리합니다. 그들은 프로그램을 작성하고, 기계 학습 기술을 적용하여 모델을 생성하고, 새로운 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 데이터 사이언티스트는 문제를 이해할 뿐만 아니라 문제에 대한 솔루션을 제공하는 도구를 빌드할 수도 있습니다. 비즈니스 분석가와 데이터 사이언티스트가 같은 팀에서 일하는 것은 드문 일이 아닙니다. 비즈니스 분석가는 데이터 사이언티스트의 결과를 가져와 더 광범위한 비즈니스에서 이해할 수 있는 이야기를 전하는 데 사용합니다.

데이터 과학과 데이터 엔지니어링의 차이점은 무엇인가요?

데이터 엔지니어는 데이터 사이언티스트가 데이터에 액세스하고 데이터를 해석할 수 있는 시스템을 구축하고 유지 관리합니다. 그들은 데이터 사이언티스트보다 기본 기술에 더 밀접하게 관련된 일을 합니다. 데이터 엔지니어의 역할에는 일반적으로 데이터 모델 생성, 데이터 파이프라인 구축, 추출, 변환, 로드 감독이 포함됩니다. 조직 설정 및 규모에 따라 데이터 엔지니어는 빅 데이터 스토리지, 스트리밍, Simple Storage Service(Amazon S3) 등의 처리 플랫폼과 같은 관련 인프라도 관리할 수 있습니다. 데이터 사이언티스트는 데이터 엔지니어가 처리한 데이터를 사용하여 예측 모델을 구축하고 훈련합니다. 그런 다음 데이터 사이언티스트는 추가 의사 결정을 위해 결과를 분석가에게 전달할 수 있습니다.

데이터 과학과 데이터 기계 학습의 차이점은 무엇인가요?

기계 학습은 인간이 하는 방식으로 데이터를 분석하고 학습하도록 기계를 훈련시키는 과학이며, 데이터로부터 자동화된 인사이트를 얻기 위해 데이터 과학 프로젝트에서 사용되는 방법 중 하나입니다. 기계 학습 엔지니어는 기계 학습 방법과 관련된 컴퓨팅, 알고리즘 및 코딩 기술을 전문으로 합니다. 데이터 사이언티스트는 기계 학습 방법을 도구로 사용하거나 다른 기계 학습 엔지니어와 긴밀하게 협력하여 데이터를 처리할 수 있습니다.

데이터 과학과 통계의 차이점은 무엇인가요? 

통계는 정량적 데이터를 수집하고 해석하는 수학 기반 분야입니다. 이와 달리 데이터 과학은 다양한 형태의 데이터에서 지식을 추출하기 위해 과학적 방법, 프로세스 및 시스템을 사용하는 다각적인 분야입니다. 데이터 사이언티스트는 통계를 비롯한 여러 분야의 방법을 사용합니다. 그러나 분야의 과정과 분야에서 연구하는 문제는 모두 다릅니다.  

데이터 사이언티스트는 데이터 과학 프로세스의 일부로 다양한 기술, 도구 및 기술을 사용할 수 있습니다. 문제를 기반으로 더 빠르고 정확한 결과를 위해 최상의 조합을 선택합니다.

데이터 사이언티스트의 역할과 일상 업무는 조직의 규모와 요구 사항에 따라 다릅니다. 일반적으로 데이터 과학 프로세스를 따르지만 세부 사항은 다를 수 있습니다. 대규모 데이터 과학 팀에서 데이터 사이언티스트는 다른 분석가, 엔지니어, 기계 학습 전문가 및 통계 전문가와 협력하여 데이터 과학 프로세스를 처음부터 끝까지 따르고 비즈니스 목표를 달성하는지 확인할 수 있습니다. 

그러나 소규모 팀에서는 데이터 사이언티스트가 할 일이 많습니다. 경험, 기술 및 학력에 따라 여러 역할이나 겹치는 역할을 할 수 있습니다. 이 경우 그들의 일상적인 책임에는 핵심 데이터 과학 방법론과 함께 엔지니어링, 분석 및 기계 학습이 포함될 수 있습니다. 

데이터 사이언티스트가 되려면 일반적으로 세 가지 단계를 거쳐야 합니다.

1. IT, 컴퓨터 과학, 수학, 물리학 또는 기타 관련 분야에서 학사 학위를 취득합니다.
2. 데이터 과학 또는 관련 분야의 석사 학위를 취득합니다.
3. 관심 분야에서 경험을 쌓습니다.