데이터사이언스, 데이터를 통해서 과학적 근거로 논리를 찾아내는 전문 분야

데이터사이언스, 데이터를 통해서 과학적 근거로 논리를 찾아내는 전문 분야

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안녕하세요, IT 정보 블로그 주인

"아이티 유단자" 입니다.

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오늘 소개해드릴 주제는

'데이터사이언스' 인데요.

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빅데이터 데이터마이닝과 유사하게

다양한 데이터로부터 결과를

도출하거나 과학적 프로세스

알고리즘 분야로 접목시키는

융합 분야입니다.

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거대한 데이터들을 가지고

유의미한 데이터를 만들어냄에 있어선

빅데이터 데이터마이닝과

상당한 유사점을 보이는데요.

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데이터사이언스는 수학, 통계학

정보공학, 머신러닝, 데이터마이닝

데이터베이스와 밀접한 관련을 지니는

IT 분야의 하나라 볼 수 있습니다.

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그 성질은 통계학에 조금 더

가깝다고 느껴지는데요.

실제로 기존의 많은 통계학과들이

데이터사이언스 학과로

학과명을 변경한 사례도 흔히

찾아볼 수 있습니다.

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그렇기 때문에 데이터사이언스를

배우기 시작함에 있어서는

빅데이터 과정과 접근 방식이

유사하다고 볼 수 있는데요.

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파이썬을 활용한 데이터

분석 기법을 활용할 수 있어야 하고

데이터마이닝 프로그램 하둡이나

데이터 분석 프로그램인 R을 통해

데이터사이언스를 배우는 게

일반적인 방법입니다.

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그렇다면 데이터사이언스가

빅데이터와 비교했을 때

보이는 가장 큰 차이점은 무엇일까요?

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다양한 데이터들을 통해서

얻어내는 비정형 결과가

과학적인 근거를 가진다면

데이터사이언스라 불리고

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비정형 결과가 인과관계가 없는

추론이라면 데이터마이닝에

더 가깝다고 말할 수 있습니다.

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최근에 들어서 더욱더

데이터 분석 기술에 대한 사람들의

관심이 높아지면서 데이터사이언스의

위상은 갈수록 높아지고 있는데요.

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아직까지 데이터사이언스 영역에 대해

무궁무진한 발전 가능성을 보고 있는

각 분야 전문가들의 말을 빌려서라도

데이터사이언스는 미래기술을

선도하는 핵심 기술로 주목받을 거라

예상되는 상황입니다.

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이러한 데이터사이언스 영역에

여러분도 한 걸음 내딛고

방대한 데이터의 흐름을

예측하는 데이터사이언티스트를

목표로 달려나가신다면

멋진 미래가 기다릴 것이라 생각합니다.

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오늘 포스팅에서는

데이터사이언스에 대해서

정보를 알려드리는 시간을

가져보았는데요.

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데이터사이언스 교육과 관련해

더 궁금한 부분이 있으시거나

교육 수강이 필요하시다면

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