데이터 과학이란 무엇입니까? 완전한 가이드.

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 도메인 지식, 프로그래밍 능력, 수학 및 통계 지식을 결합하여 데이터에서 유용한 통찰력을 추출하는 분야입니다. 기계 학습 알고리즘은 숫자, 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 및 기타 데이터에 사용되어 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 실행할 수 있는 인공 지능(AI) 시스템을 만듭니다.

어떤 조직이라도 일종의 데이터 과학에 종사한다고 주장할 것입니다. 하지만 그것은 무엇을 수반합니까? 데이터 과학은 실행 가능한 통찰력의 공식화를 위해 원시 데이터에서 깨끗한 정보를 추출하는 데 전념합니다. 이 분야는 너무 빠르게 확장되고 많은 분야에 혁명을 일으키고 있어 공식적인 설명으로는 그 기능을 담기 어렵습니다. 그러나 일반적으로 데이터 과학은 실행 가능한 통찰력의 공식화를 위해 원시 데이터에서 깨끗한 정보를 추출하는 데 전념합니다.

21세기의 석유라 불리는 우리의 디지털 데이터는 이 분야에서 가장 중요합니다. 산업, 과학 및 일상 생활에서 헤아릴 수 없는 이점이 있습니다. 출근길, 가장 가까운 커피숍을 검색한 가장 최근의 Google 검색, 먹은 음식에 대한 Instagram 게시물, 피트니스 트래커의 건강 데이터까지 모두 다양한 데이터 세트와 관련이 있습니다.

다양한 형태의 과학자 데이터 과학은 우리에게 새로운 제품을 제공하고 획기적인 통찰력을 제공하며 방대한 데이터 호수를 조사하고 상관 관계와 추세를 검색하여 우리의 삶을 더 편안하게 만드는 책임이 있습니다.

필독: 왜 데이터 과학이 중요한가?

데이터 과학 기술

이 섹션은 '데이터 과학이란 무엇입니까?' 이 기사는 다양한 데이터 과학 분야의 사람들이 사용하는 기술과 도구에 대한 아이디어를 제공합니다.

데이터 과학자는 무엇을 하나요?

데이터 과학자는 실행 가능한 통찰력을 얻기 위해 비즈니스 데이터를 검사합니다. 다시 말해 데이터 과학자는 다음과 같은 일련의 절차에 따라 비즈니스 문제를 해결합니다.

• 문제를 더 잘 이해하려면 적절한 질문을 하십시오.
• 회사 데이터, 공개 데이터 등 다양한 소스에서 데이터를 가져옵니다.
• 원시 데이터를 처리하고 분석 가능한 형식으로 변환합니다.
• 기계 학습 알고리즘 또는 통계 모델이 될 수 있는 분석 시스템에 데이터를 입력합니다.
• 관련 당사자와 공유할 조사 결과 및 결론을 준비합니다.

데이터 과학은 어떻게 작동합니까?

데이터 과학은 원시 데이터에 대한 포괄적이고 철저하며 세련된 보기를 제공하기 위해 광범위한 분야와 전문 분야를 필요로 합니다.

복잡한 정보를 효율적으로 선별하고 진행과 생산성을 높이는 데 도움이 되는 가장 중요한 부분만 전달하려면 데이터 과학자는 데이터 엔지니어링, 수학, 통계, 고급 컴퓨팅 및 시각화에 이르기까지 모든 분야에 능숙해야 합니다.

알고리즘 및 기타 기술을 사용하여 모델을 구성하고 예측을 수행하기 위해 데이터 과학자는 인공 지능, 특히 기계 학습 및 딥 러닝의 하위 분야에 크게 의존합니다.

일반적으로 데이터 과학에는 다음을 포함하는 5단계 수명 주기가 있습니다.

1. 캡처: 데이터 수집, 데이터 입력, 신호 수신 및 데이터 추출은 모두 데이터 캡처의 예입니다.
2. 유지 관리: 데이터 웨어하우징, 데이터 정리, 데이터 스테이징, 데이터 분석 및 데이터 아키텍처를 모두 유지 관리해야 합니다.
3. 프로세스: 데이터 마이닝, 클러스터링/분류, 데이터 모델링 및 데이터 요약은 모두 프로세스의 단계입니다.
4. 의사 소통: 데이터 보고, 데이터 시각화, 비즈니스 인텔리전스 및 의사 결정은 모두 의사 소통이 필요한 사항입니다.
5. 분석: 탐색적/확증적, 예측적 분석, 회귀, 텍스트 마이닝 및 정성적 분석이 모두 분석의 예입니다.

5단계 모두 고유한 전략, 서비스 및 특정 경우 기술 세트가 필요합니다.

데이터 과학 사용

데이터 과학을 통해 이전에는 불가능했거나 상당한 시간과 노력이 소요되었던 몇 가지 큰 목표를 달성할 수 있습니다.

데이터 과학은 무엇을 위해 사용될 수 있습니까?

• 이상 징후 탐지(사기, 질병, 범죄 등)
• 의사결정 및 자동화(백그라운드 확인, 신용도 등)
• 분류(이메일 서버에서 이는 이메일을 "중요한" 폴더와 "정크" 폴더로 분류하는 것을 의미할 수 있음)
• 예측 (판매, 수익 및 고객 유지)
• 패턴 인식(날씨 패턴, 금융 시장 패턴 등)
• 감사(얼굴, 목소리, 문자 등)
• 관찰 및 제안(학습된 선호도를 기반으로 추천 엔진이 당신이 좋아할 만한 영화, 레스토랑 및 책을 추천할 수 있음)

다음은 기업에서 데이터 과학을 사용하여 산업을 혁신하고 새로운 제품을 개발하며 주변 환경을 개선하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.

보건 의료

의료 분야에서 데이터 과학은 다양한 혁신을 가져왔습니다. 의료 전문가들은 이제 EMR에서 임상 데이터베이스, 개인 피트니스 트래커에 이르기까지 모든 것을 통해 사용할 수 있는 방대한 데이터 네트워크 덕분에 질병을 이해하고, 예방 의학을 실천하고, 질병을 더 빨리 진단하고, 새로운 치료 옵션을 탐색하는 새로운 방법을 찾고 있습니다.

자율주행 자동차

예측 분석은 Tesla, Ford 및 Volkswagen에서 최신 자율 주행 차량 시대에 사용하고 있습니다. 수천 개의 작은 카메라와 센서가 이 자동차에 사용되어 실시간으로 정보를 전송합니다. 자율 주행 자동차는 기계 학습, 예측 분석 및 데이터 과학을 사용하여 속도 제한에 적응하고 위험한 차선 변경을 피하며 심지어 최단 경로로 승객을 태울 수 있습니다.

물류 센터

UPS는 데이터 분석을 사용하여 회사 내부와 유통 경로 모두에서 생산성을 향상시킵니다. 이 회사의 ORION(On-road Integrated Optimization and Navigation) 도구는 데이터 과학 기반 수학적 모델링 및 알고리즘을 사용하여 날씨, 교통, 건설 및 기타 요소를 기반으로 배송 기사를 위한 최적화된 경로를 생성합니다.

연간 데이터 과학은 물류 회사에서 최대 3,900만 갤런의 연료와 1억 마일 이상의 배송 마일을 절약할 것으로 예상됩니다.

오락

Spotify가 항상 당신이 찾고 있는 노래를 정확히 알고 있는 것처럼 보이는지 궁금한 적이 있습니까? 아니면 Netflix가 폭식을 즐길 수 있는 쇼를 정확히 아는 방법은 무엇입니까? 음악 스트리밍 거인은 현재 데이터 과학을 사용하고 있는 음악 장르 또는 밴드를 기반으로 노래 목록을 신중하게 선별합니다.
최근에 요리에 빠졌습니까? Netflix의 데이터 수집기는 요리 영감에 대한 필요성을 감지하고 방대한 라이브러리에서 적절한 프로그램을 제안합니다.

재원

금융 부문은 머신 러닝과 데이터 과학 덕분에 수백만 달러와 계산할 수 없는 시간을 절약했습니다. NLP(자연어 처리)는 JP Morgan의 COiN(계약 인텔리전스) 플랫폼에서 연간 약 12,000건의 상업 신용 계약에서 중요한 데이터를 처리하고 추출하는 데 사용됩니다.

360,000시간의 수작업이 필요했던 작업이 이제 데이터 과학 덕분에 단 몇 시간 만에 완료됩니다. 또한 Stripe, PayPal 등 핀테크 기업들은 사기를 쉽게 식별하고 예방할 수 있는 머신러닝 소프트웨어 개발을 위해 데이터 사이언스에 적극 투자하고 있다.

사이버 보안

모든 산업에서 데이터 과학의 이점을 얻을 수 있지만 사이버 보안이 가장 관련성이 높을 수 있습니다. 국제 사이버 보안 회사인 Kaspersky Lab은 데이터 과학 및 기계 학습을 사용하여 매일 360,000개 이상의 새로운 멀웨어 샘플을 탐지합니다. 새로운 사이버 범죄 수법을 실시간으로 식별하고 학습하는 데이터 과학의 능력은 우리의 잠재적인 안전과 보안에 매우 중요합니다.

노름

데이터 과학은 또한 게임 경험을 새로운 차원으로 끌어올린 비디오 및 컴퓨터 게임을 구축하는 데 사용됩니다.

결론

향후 10년 동안 데이터는 기업의 기름이 될 것입니다. 기업은 이제 데이터 과학 기술을 운영에 통합하여 미래 성장을 예측하고 잠재적 위협을 평가할 수 있습니다. 데이터 과학 분야의 경력에 ​​관심이 있다면 지금이 시작해야 할 때입니다.

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