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데이터 사이언스는 분석 방법, 도메인 전문성 및 기술의 융합을 통해 데이터에서 패턴을 찾고, 추출하고, 표면화하는 다학문적인 접근 방식입니다. 이 접근 방식에는 일반적으로 데이터 마이닝, 예측, 머신 러닝, 예측 분석, 통계 및 텍스트 분석 분야가 포함됩니다.
데이터 사이언스란? | 팁코 소프트웨어
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데이터 사이언스의 작동 방식 이해
데이터 사이언스 프로세스의 주요 단계
데이터 사이언스에 필요한 기술은 무엇입니까
누가 데이터 사이언스를 사용합니까
주요 데이터 사이언스 과제
데이터 사이언스는 어떤 문제를 해결합니까
데이터 사이언스가 직면한 과제
데이터 사이언스 과제 해결
데이터 사이언스 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
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데이터 사이언스
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데이터 과학이란 무엇인가? | Oracle 대한민국
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- Summary of article content: Articles about 데이터 과학이란 무엇인가? | Oracle 대한민국 통계 분석 및 데이터 마이닝 분야에 그 뿌리를 두고 있죠. 2002년에 창간된 The Data Science Journal은 국제 과학 위원회: CODATA(Committee on Data for Science and … …
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데이터 과학의 정의
데이터 과학 머신러닝을 위한 무한한 가능성의 보고
데이터 과학 인공지능 머신러닝은 각각 어떻게 다른가요
데이터 과학이 비즈니스를 변화시키는 방법
데이터 과학의 수행 방식
데이터 과학용 도구
데이터 과학 프로세스는 누가 감독하나요
데이터 과학자는 누구인가요
데이터 과학 프로젝트 구현의 과제
새로운 역량을 선사하는 데이터 과학 플랫폼
데이터 과학 플랫폼의 이점
데이터 과학자에게 필요한 플랫폼
데이터 과학 플랫폼의 도입 시기
GSDS – 데이터사이언스대학원
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한양대학교 데이터사이언스학부
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데이터 사이언스란?
데이터 사이언스는 분석 방법, 도메인 전문성 및 기술의 융합을 통해 데이터에서 패턴을 찾고, 추출하고, 표면화하는 다학문적인 접근 방식입니다. 이 접근 방식에는 일반적으로 데이터 마이닝, 예측, 머신 러닝, 예측 분석, 통계 및 텍스트 분석 분야가 포함됩니다. 데이터가 놀라운 속도로 증가함에 따라 기업이 데이터에 대한 통찰력을 활용하기 위한 경쟁이 진행되고 있습니다. 그러나 대부분의 조직은 빅 데이터를 분석하여 통찰력을 찾고 회사가 몰랐던 문제를 조사할 수 있는 전문가가 부족합니다. 데이터 사이언스의 가치를 실현하고 수익을 창출하려면 조직은 예측 통찰력, 예측 및 최적화 전략을 비즈니스 및 운영 시스템에 도입해야 합니다. 이제 많은 기업이 지식 근로자에게 자체 머신 러닝 프로젝트 및 작업을 수행하는 데 도움이 되는 플랫폼을 제공하고 있습니다. 비즈니스에 투입되는 방대한 양의 데이터에서 추세와 기회를 추출하는 것은 조직에 경쟁 우위를 제공할 것입니다.
데이터 사이언스에는 설명, 진단, 예측 및 규범 기능이 포함됩니다. 다시 말하면, 데이터 사이언스를 통해 조직은 데이터를 사용하여 무슨 일이 일어 났는지, 왜 일어 났는지, 무슨 일이 일어날 지, 예상 결과에 대해 무엇을 해야 하는지를 파악할 수 있습니다.
데이터 사이언스의 작동 방식 이해
개념적으로 볼 때 데이터 사이언스 프로세스는 이해하기 매우 간단하며 다음 단계를 포함합니다:
비즈니스 문제 이해 원시 데이터 수집 및 통합 데이터 탐색, 변환, 정리 및 준비 데이터를 기반으로 모델 생성 및 선택 모델 테스트, 조정 및 배포 모델 모니터링, 테스트, 새로 고침 및 관리
비즈니스 문제 이해
데이터 사이언스 프로세스는 비즈니스 사용자가 해결하려고 하는 문제를 이해하는 것부터 시작됩니다. 예를 들어, 비즈니스 사용자는 “판매를 늘리려면 어떻게 해야 합니까?” 또는 “고객에게 판매하는 데 가장 적합한 기술은 무엇입니까?”라고 질문하고 이해할 수 있습니다. 이는 즉시 연구 가능한 가설로 이어지지 않는 매우 광범위하고 모호한 질문입니다. 이러한 비즈니스 문제를 연구 가능하고 테스트 가능한 가설로 나누는 것이 데이터 사이언티스트의 임무입니다. 예를 들어 “판매를 늘리려면 어떻게 해야 합니까?”라는 질문은 “어떤 조건이 매출 증가로 이어지는가? 그것이 프로모션, 날씨 또는 계절성인가?”, “제약 조건에 따라 매출을 어떻게 최적화할 수 있는가?”,와 “각 매장의 내일/다음 주/다음 달 매출은 얼마일것 같은가?”같은 몇 가지 작은 질문으로 나눌 수 있습니다. 기억해야 할 중요한 것은 내려야 할 비즈니스 결정을 이해하고 거기에서 거꾸로 작업해야 한다는 것입니다. 미래에 한 시간/하루/한 주/한개월을 예측할 수 있다면 비즈니스 프로세스가 어떻게 변할까요?
원시 데이터 수집 및 통합
비즈니스 문제가 이해되면 다음 단계는 원시 데이터를 수집하고 통합하는 것입니다. 먼저 분석가는 어떤 데이터를 사용할 수 있는지 확인해야 합니다. 종종 데이터는 다양한 형식과 다양한 시스템으로 되어 있으므로 데이터 랭글링 및 데이터 준비 기법을 사용하여 원시 데이터를 사용할 특정 분석 기술에 적합한 사용 가능한 형식으로 변환하는 경우가 많습니다. 데이터를 사용할 수 없는 경우 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어 및 IT는 일반적으로 서로 협력하여 테스트하려는 새 데이터를 샌드 박스 환경으로 가져옵니다.
데이터 탐색 및 준비
이제 데이터를 탐색할 수 있습니다. 대부분의 데이터 사이언스 실무자는 데이터를 그래프와 시각화로 구성하는 데이터 시각화 도구를 사용하여 데이터의 일반적인 패턴, 높은 수준의 상관 관계 및 잠재적 이상치를 알아볼 수 있습니다. 이 단계는 분석가가 문제 해결에 도움이 될 수있는 요소를 이해하기 시작하는 시기이기도 합니다. 이제 분석가는 데이터의 작동 방식과 고려해야 할 중요한 잠재적 요인에 대한 기본적인 이해를 얻었으므로 데이터를 변환하고 새 기능(일명 변수)을 만들고 모델링 준비를 합니다.
모델 테스트, 조정 및 배포
이 시기는 대부분의 분석가가 머신 러닝 , 딥 러닝 , 예측 또는 자연어 처리(일명 텍스트 분석)와 같은 기술을 사용하여 입력된 데이터에서 모델을 생성하는 알고리즘을 사용하여 다양한 모델을 테스트하는 시점입니다. 통계 모델 및 알고리즘이 데이터 세트에 적용되어 입력 예측 변수(예를 들어, 대상에 영향을 미치는 요인)를 기반으로 대상 변수(예를 들어, 예측하려는 항목)의 동작을 일반화합니다.
출력은 일반적으로 영향 지점에 가까운 의사 결정을 내리기 위해 대시 보드 또는 포함된 보고서에 표시되거나 비즈니스 시스템에 직접 삽입될 수있는 예측, 예측, 이상 및 최적화값입니다. 그런 다음 모델이 시각화 또는 비즈니스 시스템에 배포된 후 이전에 볼 수 없었던 새로운 입력 데이터의 점수를 매기는 데 사용됩니다.
모델 모니터링, 테스트, 새로 고침 및 관리
모델이 배포 된 후에는 실제 이벤트의 변화하는 동작으로 인해 데이터가 이동함에 따라 새로 고쳐지고 재학습될 수 있도록 모델을 모니터링해야 합니다. 따라서 조직은 프로덕션 모델의 변경 사항을 제어하고 관리하기 위한 모델 운영 전략을 마련하는 것이 필수적입니다.
대시 보드 및 프로덕션 시스템에 모델을 배포하는 것 외에도 데이터 사이언티스트는 시각화 또는 대시 보드 도구에서 호출할 수 있는 정교한 데이터 사이언스 파이프 라인을 만들 수도 있습니다. 종종 이 파이프 라인은 시티즌 데이터 사이언티스트가 조정할 수 있는 매개 변수 및 요소의 축소 및 단순화 세트를 가지고 있습니다. 이는 위에서 언급한 기술 부족 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 따라서 시티즌 데이터 사이언티스트(종종 비즈니스 또는 도메인 전문가)는 관심있는 매개 변수를 선택하고 그 뒤에 숨겨진 복잡성을 이해하지 않고도 매우 복잡한 데이터 사이언스 워크 플로를 실행할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 사이언스의 개입없이 다양한 시나리오를 테스트할 수 있습니다.
요약하면 데이터 사이언티스트는 데이터를 사용하여 스토리를 전달한 다음 비즈니스에서 실제 애플리케이션에 사용할 수 있는 예측 통찰력을 제공합니다. 아래 그래픽에 표시된 바와 같이 사용되는 프로세스는 다음과 같습니다:
위키백과, 우리 모두의 백과사전
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.[1]
데이터 과학은 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는데 통계학, 데이터 분석, 기계학습과 연관된 방법론을 통합하는 개념으로 정의되기도 한다.
데이터의 구체적인 내용이 아닌 서로 다른 성질의 내용이나 형식의 데이터에 공통으로 존재하는 성질, 또는 그것들을 다루기 위한 기술의 개발에 착안점을 둔다는 특징을 가진다. 사용되는 기술은 여러분야에 걸쳐있으며 수학, 통계학, 컴퓨터 과학, 정보공학, 패턴인식, 기계학습, 데이터마이닝, 데이터베이스 등과 관련이 있다. 데이터 과학을 연구하는 사람을 데이터 과학자라고 한다.
튜링상을 수상한 짐그레이(Jim Gray) 박사는 데이터 과학은 과학의 네번째 패러다임으로 정의하고 과학(경험, 이론, 계산, 그리고 이제 데이터)에 관한 모든 것이 바뀌고 있는데 이유는 정보기술과 데이터 범람(data deluge) 때문이라고 주장했다.
데이터 과학은 생물학, 의학, 공학, 사회학, 인문과학 등의 여러 분야에 응용되고 있다.
데이터 과학이란 무엇인가?
데이터 과학 프로젝트 구현의 과제
데이터 과학이 주는 약속과 데이터 과학 팀에 대한 막대한 투자에도 불구하고 많은 기업이 데이터의 가치를 온전히 실현하지 못하고 있습니다. 일부 기업들은 인재 유치전 및 데이터 과학 프로그램 생성 경쟁에서 팀 워크플로의 비효율성을 경험했습니다. 다양한 팀원이 서로 다른 도구 및 프로세스를 사용해 공동 작업이 제대로 이루어지지 않았기 때문이죠. 보다 체계적이고 중앙화된 관리가 이루어지지 않는다면 경영진은 투자에 대한 최대의 수익을 얻지 못할 수 있습니다.
이 혼란스러운 환경은 다양한 문제를 시사합니다.
데이터 과학자가 효율적으로 일할 수 없습니다. 데이터에 대한 접근 권한은 IT 관리자가 부여해야 하기 때문에 데이터 과학자가 데이터 및 데이터 분석에 필요한 리소스를 얻게 되기까지 오래 기다려야 하는 경우가 많습니다. 접근 권한을 얻게 되었더라도 데이터 과학 팀원들은 다양한 도구(높은 확률로 서로 호환되지 않는 도구)를 사용해 데이터를 분석할 가능성이 높습니다. 예를 들어 한 과학자가 R 언어를 사용해 모델을 개발했는데, 해당 모델이 사용될 애플리케이션은 다른 언어로 작성된 경우가 있죠. 모델을 유용한 애플리케이션에 배포하는 데 몇주, 심지어 몇 개월이 걸리기도 하는 이유가 바로 여기에 있습니다.
애플리케이션 개발자가 가용한 머신러닝에 액세스할 수 없습니다. 개발자가 애플리케이션에 배포될 준비가 되지 않은 머신러닝 모델을 받게되는 경우가 종종 발생합니다. 게다가 액세스 지점이 유연하지 않을 수 있기 때문에, 해당 모델을 모든 시나리오에 배포하는 게 불가능하고, 확장성 자체도 애플리케이션 개발자의 손에 맡겨지는 경우가 있습니다.
IT 관리자가 지원에 너무 많은 시간을 할애합니다. 오픈 소스 도구가 확장되면서 IT 팀은 그 어느 때보다 긴 ‘지원해야 할 도구 목록’을 손에 쥐기도 합니다. 예를 들어 마케팅 분야의 데이터 과학자는 재무 분야의 데이터 과학자가 쓰는 것과는 다른 도구를 사용할 수 있습니다. 각 팀의 워크플로가 다를 수도 있습니다. 즉 IT 팀이 계속해서 새로 환경을 구축하고 업데이트해야 한다는 뜻이죠.
비즈니스 관리자가 데이터 과학 업무에서 지나치게 배제되어 있습니다. 데이터 과학 워크플로가 비즈니스 의사결정 프로세스 및 시스템에 늘 통합되는 건 아닙니다. 그 결과 비즈니스 관리자가 데이터 과학자들과 협업하는 데 필요한 충분한 지식을 얻지 못하는 경우가 발생하죠. 통합 환경이 개선되지 않으면, 비즈니스 관리자는 시제품이 제품이 되기까지 이토록 오랜 시간이 걸리는 이유가 무엇인지 이해하지 못하고, 자신이 판단하기에 ‘프로세스가 지나치게 느린’ 프로젝트에 대한 투자를 지원하지 않을 가능성이 있습니다.
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