데이터사이언스학원 :: 데이터분석 필수 교육과정

데이터사이언스학원 :: 데이터분석 필수 교육과정

​

​

​

안녕하세요, IT 정보 블로그 주인

"아이티 유단자" 입니다.

​

​

​

​

​

​

세상은 지금 1분 1초 사이에도

수많은 데이터들을

생산해내고 있는데요.

​

데이터를 아는 사람이

미래를 아는 힘을

가질 수 있을 거라고

생각하는 것도

결코 오만이 아닙니다.

​

​

​

​

​

​

데이터사이언스란

그런 관점에서 시작해온

학문적 지식인데요.

​

빅데이터 데이터마이닝과 유사하게

다양한 데이터로부터 결과를

도출하거나 과학적 프로세스

알고리즘 분야로 접목시키는

융합 분야입니다.

​

​

​

​

​

​

거대한 데이터들을 가지고

유의미한 데이터를 만들어냄에 있어선

빅데이터 데이터마이닝과

상당한 유사점을 보이는데요.

​

데이터사이언스는 수학, 통계학

정보공학, 머신러닝, 데이터마이닝

데이터베이스와 밀접한 관련을 지니는

IT 분야의 하나라 볼 수 있습니다.

​

​

​

​

​

​

그 성질은 통계학에 조금 더

가깝다고 느껴지는데요.

실제로 기존의 많은 통계학과들이

데이터사이언스 학과로

학과명을 변경한 사례도 흔히

찾아볼 수 있습니다.

​

​

​

​

​

​

그렇다면 이러한 데이터사이언스

어디서 어떻게 배울 수가

있는 것일까요?

​

사람들은 데이터사이언스학원이

전문적으로 어딘가에

존재할 거라 생각하시는데요.

​

​

​

​

​

​

데이터사이언스를

배우기 시작함에 있어서

그 원리와 개요를 파악하려면

빅데이터 분석 과정으로

접근하셔야만 합니다.

​

​

​

​

​

​

파이썬을 활용한 데이터

분석 기법을 활용할 수 있어야 하고

데이터마이닝 프로그램 하둡이나

데이터 분석 프로그램인 R을 통해

데이터사이언스를 배우는 게

일반적인 방법인데요.

​

실제로 데이터사이언스학원도

이러한 방식으로 교육을

진행하고 있으며

​

가장 빠르게 데이터사이언스를

이해하는 방법이기도 하기에

이를 부정하는 사람은 없습니다.

​

​

​

​

​

​

그렇다면 데이터사이언스가

빅데이터와 비교했을 때

보이는 가장 큰 차이점은 무엇일까요?

​

다양한 데이터들을 통해서

얻어내는 비정형 결과가

과학적인 근거를 가진다면

데이터사이언스라 불리고

​

비정형 결과가 인과관계가 없는

추론이라면 데이터마이닝에

더 가깝다고 말할 수 있습니다.

​

​

​

​

​

​

최근에 들어서 더욱더

데이터 분석 기술에 대한 사람들의

관심이 높아지면서 데이터사이언스의

위상은 갈수록 높아지고 있는데요.

​

지금까지도 데이터사이언스학원과

빅데이터 관련 서적들이

우후죽순으로 쏟아져 나오기에

어렵지 않게 해당 과정을

들어볼 수 있었을 것입니다.

​

​

​

​

​

​

데이터사이언스 영역은

아직까지 무궁무진한

발전 가능성이 잠재된

데이터 분야인데요.

​

데이터사이언스학원을

통해서라도 이러한 신지식을

일찍 깨우치는 것이

​

앞으로의 디지털 미디어

사회를 살아감에 있어

경쟁력을 가질 수 있는

한 가지 방법이라

말씀드릴 수 있겠습니다.

​

​

​

​

​

​여러분도 이러한

데이터사이언스 영역에

한 걸음을 내디뎌 보시고

방대한 데이터의 흐름을

예측하는 데이터사이언티스트를

목표로 달려나가신다면

​

여러분의 값어치는

천정부지로 상승할 것이라

예상되는데요.

​

​

​

​

​

​

데이터사이언스학원

그곳에서 여러분의 잠재성을

갈고닦으신 후

​

빅데이터와 데이터 분석의

전문가 영역까지

지금 바로 시작해보시기 바랍니다.

​

​

​

​

​

​

오늘 포스팅에서는

데이터사이언스학원에 대해서

정보를 알려드리는 시간을

가져보았는데요.

​

데이터사이언스학원 교육과 관련해

더 궁금한 부분이 있으시거나

교육 수강이 필요하시다면

아래의 번호로 연락 주시고

​

​

​

​

​

​

하단 배너의 홈페이지를 이용하면

더 많은 정보 얻어 가실 수 있으니

많은 이용 부탁드리겠습니다.

​

​

​