데이터 과학 개요
데이터 과학 교육 영역 은 이러한 모든 거대한 데이터 세트를 관리하고, 이를 가치 있게 만들고 검증 가능한 애플리케이션에 통합하는 방법을 연구합니다. 컴퓨터화된 정보는 수많은 비즈니스, 연구, 그리고 일상 생활에 기여하는 이점을 제공하여 21세기의 석유로 여겨집니다. 최근 구글 검색에서 제공하는 가상 엔터테인먼트 콘텐츠부터 데이터 과학자에게 필수적인 모든 것까지, 데이터 과학자는 하루를 마감할 때까지 그 가치를 잃지 않습니다.
광범위한 정보를 걸러내는 가장 일반적인 방법은 데이터 과학자들이 특별히 준비해야 하는 작업입니다. 데이터 과학자들은 기본적인 경험을 전달하는 데 능숙하며, 이를 통해 더 나은 탐색을 가능하게 합니다. 오늘날 대부분의 조직은 어떤 유형의 데이터 과학 자격증을 활용하는 것을 자랑스럽게 여깁니다 . 하지만 모든 것을 하나의 상자에 담아 명확하게 설명하기는 어렵습니다. 좀 더 일반적으로 말하면, 데이터 과학은 원시 정보에서 명확한 정보를 추출하는 것뿐만 아니라, 이러한 데이터 세트를 분석하여 이를 제어하거나 궁극적으로는 통찰력을 통해 중요하고 의미 있는 지식을 생성하는 것을 포함합니다.
어떤 경우든, 데이터 과학자는 어떻게 대응할까요? 데이터 과학 분야에서 일반적으로 기대되는 사항은 다음과 같습니다.
로봇화 및 지시(임상 의학, 신용카드 승인 등)
준비사항(중요 메시지, 스팸, 진행사항 등)
제안(영화, 카페, 음악 등에 대한 학문적 성향을 바탕으로)
예상(권력 관심, 고객 유지, 수입 등)
불규칙성 발견(허위 진술, 하드웨어 고장, 감염 등)
디자인 인식(통화 시장 설계, 데이터 마이닝, 대기 조건 등)
확인(텍스트, 음성, 얼굴 표정 등)
중요한 경험(인식, 보고서, 대시보드 등)
부문(예: 세그먼트 기반 프로모션)
점수 또는 위치(예: FICO 점수)
합리화(예: 보드 위험)