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데이터 사이언스2

데이터 사이언스의 미래 빅데이터 시대 - 디지털 환경의 진전과 더불어 실로 엄청난 '빅' 데이터가 생성되고 있다. - 빅데이터 분석은 선거 결과에 결정적인 영향을 미칠 수도 있다. 기업의 측면에서는 비용 절감, 시간 절약, 매출 증대, 고객 서비스 향상, 신규 비즈니스 창출, 내부 의사결정 지원 등에 있어 상당한 가치를 발휘하고 있다. 빅데이터 회의론을 넘어 가치 패러다임의 변화 1) 과거 - 아날로그 세상을 어떻게 효과적으로 디지털화하는지가 과거의 가치 창출 원천 2) 현재 - 디지털된 정보와 대상들은 서로 연결 시작 - 연결을 더 효과적이고 효율적으로 제공하는가가 성공요인 3) 미래 - 복잡한 연결을 얼마나 효과적이고 믿을 수 있게 관리하는가의 이슈 데이터 사이언스의 한계와 인문학 1) 데이터 사이언스의 한계 - 분석과정에.. 2021. 10. 7.
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.
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