데이터 과학 이란?

 

 

 

 

📊 데이터 과학(Data Science) 정리

 

1. 데이터 과학의 정의

• 데이터 과학은 방대한 데이터를 수집·분석하여 **유의미한 인사이트(통찰)**를 도출하고, 이를 기반으로 의사결정과 문제 해결을 지원하는 학문 및 기술 분야.
• 통계학, 컴퓨터 과학, 인공지능, 수학, 도메인 지식을 융합한 학제적 분야.

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2. 데이터 과학의 주요 단계 (프로세스)

1. 문제 정의
   • 해결해야 할 비즈니스 문제 또는 연구 목표 설정
2. 데이터 수집
   • 데이터베이스, 웹 크롤링, 센서, 로그 등 다양한 출처에서 데이터 확보
3. 데이터 전처리 (Data Preprocessing)
   • 결측치 처리, 이상치 제거, 정규화, 데이터 정제
4. 탐색적 데이터 분석 (EDA: Exploratory Data Analysis)
   • 통계적 요약, 시각화, 상관관계 파악
5. 모델링 및 알고리즘 적용
   • 머신러닝, 딥러닝, 통계적 모델을 활용하여 예측/분류/군집화
6. 평가 및 해석
   • 성능 지표(정확도, F1 score, RMSE 등)를 이용해 모델 성능 평가
7. 결과 활용 및 배포
   • 인사이트 도출, 비즈니스 적용, 서비스 배포

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3. 데이터 과학의 핵심 기술

• 프로그래밍 언어: Python, R, SQL
• 수학·통계학: 확률, 회귀분석, 가설검정
• 머신러닝/딥러닝: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
• 데이터 처리: Pandas, NumPy, Spark
• 데이터 시각화: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau
• 클라우드/빅데이터: AWS, GCP, Hadoop

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4. 데이터 과학의 활용 분야

• 비즈니스 분석: 고객 행동 분석, 매출 예측
• 금융: 신용평가, 이상 거래 탐지
• 헬스케어: 질병 예측, 신약 개발
• 제조업: 불량 예측, 생산 공정 최적화
• 자율주행/스마트시티: 센서 데이터 분석
• 추천 시스템: 유튜브, 넷플릭스, 쇼핑몰 추천

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5. 데이터 과학 vs 인접 개념

구분데이터 과학인공지능(AI)빅데이터

관점	데이터에서 인사이트 도출	인간 지능 모방	대규모 데이터 처리
중점	분석 & 의사결정	자동화 & 학습	저장 & 관리
관계	AI·빅데이터와 상호 연계	데이터 과학에 활용됨	데이터 과학 기반 제공

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6. 데이터 과학자의 역할

• 데이터 수집 및 정제 전문가
• 머신러닝 모델 개발 및 최적화
• 데이터 기반 의사결정 지원
• 데이터 엔지니어 ↔ 데이터 분석가 ↔ 머신러닝 엔지니어 사이의 연결자 역할 수행

 

 

 

이러한 데이터 과학을 이용해서 어떻게 자료를 분석해 가는지 실제 사례를 이용해서 

확인해 봅시당~~~