내부 데이터 과학 및 응용

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 방대한 양의 복잡한 데이터를 기반으로 의미 있는 정보를 제공하거나 빅 데이터. 데이터 과학 또는 데이터 기반 과학은 의사 결정을 위해 데이터를 해석하기 위해 통계 및 계산의 다양한 작업 분야를 결합합니다.

데이터 과학 이해

데이터는 휴대폰, 소셜 미디어, 전자 상거래 사이트, 의료 설문 조사 및 인터넷 검색을 포함한 다양한 부문, 채널 및 플랫폼에서 가져옵니다. 사용 가능한 데이터의 양이 증가하면서 빅 데이터를 기반으로 하는 새로운 연구 분야의 문을 열었습니다. 섹터.

기술 및 수집 기술의 발전으로 인해 지속적으로 증가하는 데이터 액세스가 가능합니다. 개인의 구매 패턴과 행동을 모니터링하고 수집된 정보를 기반으로 예측할 수 있습니다.

그러나 끊임없이 증가하는 데이터는 비정형이며 효과적인 의사 결정을 위해 구문 분석이 필요합니다. 이 프로세스는 기업에게 복잡하고 시간이 많이 소요되므로 데이터 과학이 등장했습니다.

데이터 과학의 간략한 역사

데이터 과학이라는 용어는 지난 30년 동안 존재해 왔으며 원래 1960년에 "컴퓨터 과학"을 대신하여 사용되었습니다. 약 15년 ​​후, 이 용어는 다양한 애플리케이션에서 사용되는 데이터 처리 방법에 대한 조사를 정의하는 데 사용되었습니다. 2001년에는 데이터 과학이 독립적인 학문으로 도입되었습니다. 하버드 비즈니스 리뷰가 발표한 기사 2012년에 "21세기의 가장 섹시한 직업"으로 데이터 과학자의 역할을 설명했습니다.

데이터 과학이 적용되는 방법

데이터 과학은 여러 분야의 도구를 통합하여 데이터 세트를 수집하고, 처리하고, 도출합니다. 데이터 세트에서 통찰력, 세트에서 의미 있는 데이터 추출, 의사 결정을 위해 해석 목적. 데이터 과학 분야를 구성하는 학문 분야에는 마이닝, 통계, 기계 학습, 분석 및 프로그래밍이 포함됩니다.

데이터 수집 복잡한 데이터 세트에 알고리즘을 적용하여 패턴을 드러낸 다음 세트에서 유용하고 관련성 높은 데이터를 추출하는 데 사용됩니다. 통계적 조치 또는 예측 분석 이 추출된 데이터를 사용하여 과거에 발생한 데이터를 기반으로 미래에 발생할 가능성이 있는 이벤트를 측정합니다.

기계 학습은 인간이 평생 처리할 수 없는 대량의 데이터를 처리하는 인공 지능 도구입니다. 머신 러닝은 이벤트가 발생할 가능성을 예측된 시간에 실제로 발생한 것과 일치시켜 예측 분석에서 제시된 의사 결정 모델을 완성합니다.

분석을 사용하여 데이터 분석가는 다음을 사용하여 기계 학습 단계에서 구조화된 데이터를 수집하고 처리합니다. 알고리즘. 분석가는 의사 결정 팀이 이해할 수 있는 응집력 있는 언어로 데이터를 해석, 변환 및 요약합니다. 데이터 과학은 거의 모든 상황에 적용되며 데이터 과학자의 역할이 진화함에 따라 데이터 아키텍처, 데이터 엔지니어링 및 데이터 관리를 포함하도록 해당 분야가 확장될 것입니다.

데이터 과학자 정의

데이터 과학자는 많은 경우 회사 운영을 개선하기 위해 많은 양의 데이터를 수집, 분석 및 해석합니다. 데이터 과학자 전문가는 데이터를 분석하고 데이터 세트의 패턴, 추세 및 관계를 감지하는 통계 모델을 개발합니다. 이 정보는 소비자 행동을 예측하거나 비즈니스 및 운영 위험을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 과학자는 종종 의사 결정자에게 문제 해결에 적용할 수 있고 이해할 수 있는 방식으로 데이터 통찰력을 제시하는 스토리텔러입니다.

오늘날의 데이터 과학

기업은 소비자에게 가치를 제공하기 위해 일상 활동에 빅 데이터와 데이터 과학을 적용하고 있습니다. 은행 기관은 사기 탐지 성공을 향상시키기 위해 빅 데이터를 활용하고 있습니다. 자산 관리 회사는 빅 데이터를 사용하여 지정된 시간에 유가 증권 가격이 오르거나 내릴 가능성을 예측합니다.

Netflix와 같은 회사는 빅 데이터를 마이닝하여 사용자에게 제공할 제품을 결정합니다. 또한 Netflix는 알고리즘을 사용하여 시청 기록을 기반으로 사용자에게 맞춤 추천을 제공합니다. 데이터 과학은 빠른 속도로 진화하고 있으며 그 응용 프로그램은 미래의 삶을 계속 변화시킬 것입니다.