[데이터 사이언스 코딩] '이것' 만큼은 알고 프로그래밍 하자

데이터 사이언스 코딩을 배워야 하는 이유?

데이터 사이언스는 데이터에 대한 이해와 데이터를 다룰 수 있는 능력을 키워 이 시대를 살아가기 위한 경쟁력을 키우기 위한 학문인 것 같습니다. 수학, 통계 지식이 없어도 실무에서 쓰이는 실습을 통해 데이터 사이언스에 대해서 조금씩 알아보려 합니다.

 

제가 현재 수강 중인 교육에 대해서 복습 겸 내용을 정리하고, 문제점도 정의하고, 나중에는 수집한 데이터를 정재하여 어떻게 활용할 수 있는지도 하나하나 작성을 해보려 합니다. 오늘은 그 첫 시간으로 데이터 사이언스를 왜 배워야 하는지에 대해서 간략하게 정리해보도록 하겠습니다.

Data science - Wikipedia

데이터 사이언스는 데이터를 통해 가치를 더할 수 있는 일이 무엇인지 찾아내고, 데이터를 이용하여 중요한 문제를 해결하는 분야라고 정의할 수 있습니다. 이에 따라 현재 내가 가지고 있는 문제점이 무엇인지 생각해보고, 데이터 사이언스를 통해 향후 어떻게 문제를 해결해 날 수 있을지에 대한 생각을 해보려 합니다.

 

또한, 데이터 분야는 개발뿐만 아니라 기획, 마케팅, 영업 등 다양한 산업군에서 꼭 필요하기 때문에 점점 수요가 늘어나고 있는 것이 현실입니다.

 

데이터 사이언스(Data Science)

데이터 과학(data science)이란, 데이터 마이닝(Data Mining)과 유사하게 정형, 비정형 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는데 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합분야다. 데이터 과학은 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는데 통계학, 데이터 분석, 기계학습과 연관된 방법론을 통합하는 개념으로 정의되기도 한다.

데이터 사이언스

 

데이터라고 해서 컴퓨터와 연관이 있을 것 같지만 데이터는 우리 주변에 항상 있었고, 앞으로도 항상 있을 것이라 할 수 있습니다. 예를 들면, 지류로 시험을 본 시험지도 데이터가 될 수 있고, 물건을 산 지출 내역이 데이터가 될 수 있으며, 같은 시험을 여러 번 보고 모아놓은 것은 데이터 셋이 될 것이며, 지출 내역을 모아놓은 가계부가 데이터 셋이 될 수 있을 것입니다. 그래서 우리는 데이터 셋을 통해 평균 점수를 알 수 있고, 가계부를 통해 어느 부분에서 불필요한 지출이 생기는 지도 확인할 수 있게 됩니다. 이것을 데이터 분석이라 할 수 있습니다.

 

데이터 사이언스 = 데이터를 다루는 일

데이터가 많다 = 할 수 있는 일이 많다

 

최근 데이터를 디지털로 생각하고, 개발의 영역이라 생각하는 이유는 데이터를 가장 쉽고 편리하게 모을 수 있는 방법이 바로 소프트웨어 영역이기 때문인데요. 소프트웨어에는 우리가 상상할 수 없을 정도의 데이터가 저장되어 있기 때문입니다.

 

그래서 대부분의 업계는 소프트웨어를 기반으로 하여 데이터 분석을 통해 마케팅을 활용하는 방식을 많이 사용하고 있습니다. 추천 상품이나 내가 본 동영상과 비슷한 영상의 목록을 보여 준다는 등의 방식이 바로 이러한 것인데요.

트리스탄 해리스 : 소수의 인터넷 기업들이 매일 수십억 명의 마음을 조종하고 있습니다.

제가 예전에 TED 강연을 본 것이 생각나서 가져와 봤습니다. 위 영상 참고해 주시고요.

 

📌 오늘의 결론은 무엇인가를 이루기 위해서는 데이터를 꼭 알아야 합니다.

📌 데이터 사이언티스트가 아니더라도 데이터에 대한 이해와 데이터를 다루는 능력을 습득하게 된다면 앞으로의 세상은 데이터가 더욱 중요해질 것이기 때문에 남들과는 경쟁력을 갖출 수 있을 것입니다.

 

What does the future of Data Science hold for you? - European Leadership University

Data Science Career Opportunities and Future Scope - TechVidvan

The Future of Data Science

Data Science

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