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1. 데이터 과학의 기초개념
데이터 과학
객관적인 관찰과 경험의 대상인 데이터를 과학의 영역으로 가져온 것이다 '
체계적으로 데이터를 축적한다
과학적인 분석의 틀을 설계한다
분석 결과를 정확하게 표현하고 해석한다
데이터 과학에 관한 견해
컴퓨터 과학 + 통계학
경험적 접근 방식
관찰, 측정, 데이터 수집 & 해석 단계 + 경험적 일반화
- 데이터가 스스로 말하게 하는 것에 중점
데이터 과학의 방법론적 관점
경험적 조사를 원할하게 수행하기 위한 방법, 도구 & 접근 방식을 개발
- 데이터 수집 및 저장 방법 연구, 데이터 분석 방법의 이론적 정립, 장점 / 단점의 이해를 통한 평가, 개선 방안에 대한 연구 등
2. 데이터 과학의 학문적 체계
수학
미적분학
선형대수학
확률이론
이산수학
컴퓨터 과학
컴퓨터과학개론
데이터 구조/알고리즘
컴퓨터 시스템 및 구조
고급 알고리즘
데이터베이스
소프트웨어공학
통계학
통계학개론
통계모형.회귀모형
머신러닝/데이터마이닝
통계이론
3. 데이터 과학자
데이터 과학자
데이터의 수집과 저장에 관한 이해를 바탕으로 한다
가공하고 처리하는 기술적인 지식과 분석과정에서 주도적인 역할을 한다
과학적 의사결정에 이르게 하는 전문가
데이터 과학자의 요건
데이터에 대한 이해력, 분석 능력 뿐만 아니라 분석 결과의 해석 및 통찰력까지 지닌 전문가
분석도구 측면의 필요 능력
IT 분야를 주로 하드 스킬로
비즈니스 컨설팅이나 전문 실험 또는 조사 관련 분석 컨설팅 등의 분야를 소프트 스킬로
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