데이터 사이언티스트
테이터 사이언티스트의 역할 - 데이터 사이언티스트는 데이터 홍수 속에서 헤엄을 치고, 데이터 소스를 찾고, 복잡한 대용량 데이터를 구조화, 불완전한 데이터를 서로 연결해야 한다. - 데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 역량 중 한 가지는 '강력한 호기심'이다. 호기심이란 문제의 이면을 파고들고, 질문들을 찾고, 검증 가능한 가설을 세우는 능력을 의미한다. - 데이터 사이언티스트는 스토리텔링, 커뮤니케이션, 창의력, 열정, 직관력, 비판적 시각, 글쓰기 능력, 대화능력 등을 갖춰야 한다. 데이터 사이언티스트의 요구 역량 - 빅데이터에 대한 이론적 지식 : 관련 기법에 대한 이해와 방법론 습득 - 분석 기술에 대한 숙련 : 최적의 분석 설계 및 노하우 축적 - 통찰력 있는 분석 : 창의적 사고, 호기심, 논리적..
2021. 10. 6.
데이터 사이언스
데이터 사이언스의 의미와 역할에 대해 알아보자. 데이터 사이언스란 데이터 공학, 수학, 통계학, 컴퓨터공학, 시각화, 해커의 사고방식, 해당 분야의 전문지식을 종합한 학문이다. 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출해내는 학문으로 정형 또는 비정형을 막론하고 인터넷, 휴대전화, 감시용 카메라 등에서 생성되는 숫자와 문자, 영상 정보 등 다양한 유형의 데이터를 대상으로 분석뿐 아니라 이를 효과적으로 구현하고 전달하는 과정까지를 포함한 포괄적 개념이다. 데이터 사이언스의 영역 1. Analytics (분석적 영역) 수학, 확률모델, 머신러닝, 분석학, 패턴 인식과 학습, 불확실성 모델링 등 2. 비즈니스 분석 (비즈니스 컨설팅 영역) 커뮤니케이션, 프레젠테이션, 스토리텔링, 시각화 등 3. IT (데이터 처리와..
2021. 10. 5.
일차원적 분석 vs 전략도출 가치기반 분석의 차이
일차원적인 분석과 전략 도출 가치기반과 관련하여 잘못된 설명을 묻는 문제들이 출제된다. 일차원적 분석 내용 산업 일차원적 분석 애플리케이션 금융 서비스 신용점수 산정, 사기 탐지, 가격 책정, 프로그램트레이딩, 클레임분석, 고객 수익성 분석 소매업 판촉, 매대 관리, 수요 예측, 재고 보충, 가격 및 제조 최적화 제조업 공급사슬 최적화, 수요예측, 재고 보총, 보증서 분석, 맞춤형 상품 개발, 신상품 개발 운송업 일정 관리, 노선 배정, 수익 관리 헬스케어 약품 거래, 예비 진단, 질병 관리 병원 가격 책정, 고객 로열티, 수익 관리 에너지 트레이딩, 공급/수요 예측 커뮤니케이션 가격 계획 최적화, 고객 보유, 수요 예측, 생산능력 계획, 네트워크 최적화, 고객 수익성 관리 서비스 콜센터 직원관리, 서비..
2021. 10. 4.
