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데이터 사이언스 목적은 무엇입니까? 이 문장만 보면 알 수 있다

최종 업데이트:2021-8-10

이 문장에서는 데이터 사이언티스트 수행하는 역할에 대해 살펴보겠습니다. 데이터 사이언스를 둘러싼 수수께끼의 베일이 있습니다. 한동안 데이터 사이언스라는 유행어가 나돌았지만, 데이터 사이언티스트가 되는 진정한 목적에 대해 아는 사람은 거의 없습니다. 우리는 데이터 사이언티스트가 수행해야 하는 다양한 책임을 살펴보고 데이터 사이언티스트를 고용하여 어떤 업계를 찾고 있는지 파악하겠습니다. 이후 더 나은 의사결정을 위해 데이터 사이언티스트를 고용하는 다양한 업종에 대해 알아보겠습니다. 이제 데이터 사이언스 목적을 살펴보겠습니다.

데이터 사이언스 목적은 무엇입니까?

데이터 사이언스의 주된 목적은 데이터 내에서 패턴을 찾는 것입니다. 다양한 통계 기법을 사용하여 데이터를 분석하고 데이터에서 통찰력을 도출합니다. 데이터 추출, 논쟁 및 사전 처리에서 데이터 과학자는 데이터를 철저히 조사해야 합니다. 그리고 나서, 그는 데이터로부터 예측을 할 책임이 있다. 데이터 과학자의 목표는 데이터에서 결론을 도출하는 것입니다. 이러한 결론을 통해 그는 기업들이 보다 현명한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 데이터 과학자의 역할을 보다 자세히 이해하기 위해 이 블로그를 여러 섹션으로 나누겠습니다.

데이터가 중요한 이유는 무엇입니까?

데이터는 새로운 전기입니다. 우리는 4차 산업혁명의 시대에 살고 있습니다. 지금은 인공지능과 빅데이터 시대입니다. 새로운 기술과 더 스마트한 제품이 절정에 달하게 된 엄청난 데이터 폭증이 있습니다. 매일 약 2.5EB의 데이터가 생성됩니다. 지난 10년 동안 데이터 수요가 크게 증가했습니다. 많은 기업들이 데이터를 중심으로 비즈니스를 전개하고 있습니다. 데이터는 IT 산업에서 새로운 분야를 만들어냈습니다.

그런데

  • 데이터가 필요한 이유는 무엇입니까?
  • 업계에서 데이터가 필요한 이유는 무엇입니까?
  • 무엇이 데이터를 귀중한 상품으로 만듭니까?

이러한 질문에 대한 해답은 기업이 자사의 제품을 혁신하려는 방식에 있습니다.

데이터 사이언스는 매우 최근의 용어입니다. 데이터 과학 이전에는 통계학자가 있었습니다. 이러한 통계학자는 데이터의 질적 분석에 경험이 있으며, 기업은 데이터를 사용하여 전반적인 실적과 매출을 분석했습니다. 컴퓨팅 프로세스, 클라우드 스토리지 및 분석 툴의 등장으로 컴퓨터 과학 분야는 통계와 융합되었습니다. 이로 인해 데이터 과학이 탄생했습니다.

데이터는 가전제품과 같은 전기를 생산한다. 사용자에게 적합한 제품을 설계하기 위한 데이터가 필요합니다. 이것이 바로 제품을 구동하고 사용할 수 있게 하는 것입니다. 데이터 과학자는 조각가와 같다. 그는 의미 있는 것을 만들기 위해 자료를 끌로 만든다. 지루한 작업이 될 수 있지만, 데이터 과학자는 결과를 제공할 수 있는 적절한 전문 지식을 갖추고 있어야 합니다.

데이터 사이언스 중요한 이유는 무엇입니까?

데이터는 마법을 만들어냅니다. 산업계는 신중한 결정을 내리는 데 도움이 되는 데이터가 필요합니다. 데이터 과학은 원시 데이터를 의미 있는 통찰력으로 표현합니다. 따라서 산업계에는 데이터 과학이 필요합니다. 데이터 과학자는 데이터를 사용하여 마법을 만드는 방법을 아는 마법사입니다. 숙련된 데이터 과학자는 어떤 데이터를 발견하든 의미 있는 정보를 캐내는 방법을 알게 됩니다. 그는 회사를 올바른 방향으로 돕습니다. 회사는 그가 전문가인 강력한 데이터 중심 결정을 요구합니다. 데이터 사이언티스트(Data Scientist)는 통계학과 컴퓨터 과학의 다양한 기초 분야의 전문가입니다. 그는 자신의 분석적 적성을 이용하여 사업 문제를 해결한다.

마지막으로

데이터 사이언티스트의 목적은 데이터를 추출, 사전 처리 및 분석하는 것입니다. 이를 통해 기업은 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 여러 회사가 자체 요구사항을 가지고 있고 그에 따라 데이터를 사용합니다. 결국, 데이터 과학자의 목표는 비즈니스 성장을 개선하는 것입니다. 제공된 의사 결정과 통찰력을 통해 기업은 적절한 전략을 채택하고 고객 경험을 개선하기 위해 스스로를 맞춤화할 수 있습니다.

참고문장:https://data-flair.training/blogs/purpose-of-data-science/

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