데이터 과학이란 무엇입니까?
데이터 과학은 대량의 복잡한 데이터 또는 빅 데이터를 기반으로 의미있는 정보를 제공합니다. 데이터 과학 또는 데이터 중심 과학은 통계 및 계산의 다양한 작업 영역을 결합하여 의사 결정 목적으로 데이터를 해석합니다.
데이터 과학 이해
데이터는 휴대 전화, 소셜 미디어, 전자 상거래 사이트, 건강 관리 설문 조사 및 인터넷 검색을 포함한 여러 부문, 채널 및 플랫폼에서 가져옵니다. 사용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 모든 부문에서 더 나은 운영 도구를 만드는 데 기여하는 방대한 데이터 세트 인 빅 데이터를 기반으로 새로운 연구 분야가 열렸습니다.
기술 및 수집 기술의 발전으로 인해 데이터에 대한 지속적인 액세스가 가능해졌습니다. 패턴과 행동을 구매하는 개인을 모니터링하고 수집 된 정보를 기반으로 예측을 할 수 있습니다.
그러나 계속 증가하는 데이터는 구조화되지 않았으므로 효과적인 의사 결정을 위해 구문 분석이 필요합니다. 이 과정은 회사에있어 복잡하고 시간이 많이 걸리므로 데이터 과학이 등장합니다.
데이터 과학 또는 데이터 중심 과학은 빅 데이터와 머신 러닝을 사용하여 의사 결정 목적으로 데이터를 해석합니다.
데이터 과학의 간략한 역사
데이터 과학이라는 용어는 지난 30 년 동안 더 나은 기간 동안 존재 해 왔으며 원래 1960 년에 "컴퓨터 과학"을 대신하여 사용되었습니다. 약 15 년 후, 이 용어는 다른 방식으로 사용 된 데이터 처리 방법에 대한 조사를 정의하는 데 사용되었습니다. 신청. 2001 년에 데이터 과학은 독립적 인 학문으로 소개되었습니다. 하버드 비즈니스 리뷰 (Harvard Business Review)는 2012 년 데이터 과학자의 역할이“21 세기의 가장 섹시한 직업”인 기사를 발표했습니다.
주요 테이크 아웃
- 기술, 인터넷, 소셜 미디어 및 기술 사용의 발전으로 인해 빅 데이터에 대한 액세스가 증가했습니다. 데이터 과학은 기계 학습 및 인공 지능과 같은 기술을 사용하여 의미있는 정보를 추출하고 미래의 패턴과 동작을 예측합니다. 과학은 기술 발전과 빅 데이터 수집 및 분석 기술이 더욱 정교 해짐에 따라 성장하고 있습니다.
데이터 과학이 적용되는 방법
데이터 과학은 여러 분야의 도구를 통합하여 데이터 세트를 수집하고 처리하며 데이터 세트에서 통찰력을 도출하고 세트에서 의미있는 데이터를 추출하며 의사 결정을 위해 해석합니다. 데이터 과학 분야를 구성하는 징계 영역에는 광업, 통계, 기계 학습, 분석 및 프로그래밍이 포함됩니다.
데이터 마이닝은 복잡한 데이터 세트에 알고리즘을 적용하여 패턴에서 유용하고 관련된 데이터를 추출하는 데 사용되는 패턴을 나타냅니다. 통계 측정 또는 예측 분석은이 추출 된 데이터를 사용하여 과거에 발생한 데이터에 따라 미래에 발생할 수있는 이벤트를 측정합니다.
기계 학습은 인간이 평생 처리 할 수없는 대량의 데이터를 처리하는 인공 지능 도구입니다. 머신 러닝은 이벤트 발생 가능성을 예상 시간에 실제로 발생한 상황과 일치시켜 예측 분석에서 제시된 의사 결정 모델을 완성합니다.
데이터 분석가는 분석을 사용하여 알고리즘을 사용하여 기계 학습 단계에서 구조화 된 데이터를 수집하고 처리합니다. 분석가는 데이터를 의사 결정 팀이 이해할 수있는 응집력있는 언어로 해석, 변환 및 요약합니다. 데이터 과학은 실질적으로 모든 상황에 적용되며, 데이터 과학자의 역할이 발전함에 따라 데이터 아키텍처, 데이터 엔지니어링 및 데이터 관리를 포함하여이 분야가 확장 될 것입니다.
빠른 사실
IBM에 따르면 데이터 과학자에 대한 수요는 2020 년까지 28 % 증가 할 것으로 예상됩니다.
데이터 과학자 정의
데이터 과학자는 많은 경우 회사의 운영을 개선하기 위해 많은 양의 데이터를 수집, 분석 및 해석합니다. 데이터 과학자 전문가는 데이터를 분석하고 데이터 세트의 패턴, 추세 및 관계를 감지하는 통계 모델을 개발합니다. 이 정보는 소비자 행동을 예측하거나 비즈니스 및 운영 위험을 식별하는 데 사용될 수 있습니다. 데이터 과학자는 종종 의사 결정자에게 데이터 통찰력을 이해하고 문제 해결에 적용 할 수있는 방식으로 제시하는 스토리 텔러입니다.
오늘날 데이터 과학
기업은 소비자에게 가치를 제공하기 위해 일상 활동에 빅 데이터 및 데이터 과학을 적용하고 있습니다. 은행 기관은 사기 탐지 성공을 향상시키기 위해 빅 데이터를 활용하고 있습니다. 자산 관리 회사는 빅 데이터를 사용하여 지정된 시간에 유가 증권 가격이 올라갈 가능성을 예측합니다.
Netflix와 같은 회사는 빅 데이터를 마이닝하여 사용자에게 제공 할 제품을 결정합니다. Netflix는 알고리즘을 사용하여 사용자의 시청 기록을 기반으로 사용자에 대한 개인화 된 권장 사항을 만듭니다. 데이터 과학은 빠른 속도로 발전하고 있으며 그 응용 프로그램은 미래의 삶을 계속 변화시킬 것입니다.
