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데이터 사이언티스트3

분석 기획의 특징 분석기획이란? 실제 분석을 수행하기에 앞서 분석을 수행할 과제를 정의하고, 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 일련의 작업이다. 분석 과제 및 프로젝트를 직접 수행하는 것은 아니지만, 어떠한 목표를 달성하기 위하여 어떠한 데이터를 가지고 어떤 방식으로 수행할 지에 대한 일련의 계획을 수립하는 작업이기 때문에 성공적인 분석 결과를 도출하기 위한 중요한 사전 작전이다. 데이터 사이언티스트의 역량 데이터 사이언티스트는 수학/통계학적 지식 및 정보기술 뿐만 아니라 해당 비즈니스에 대한 이해와 전문성을 포함한 3가지 영역에 대한 고른 역량과 시각이 요구된다. 다시 말해, 분석을 기획한다는 것은 해당 문제 영역에 대한 전문성 역량 및 수학/통계학적 지식을 활용한 .. 2021. 10. 11.
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.
빅데이터의 미래 빅데이터 활용의 3요소 (기본 3요소) 1. 데이터 : 모든 것의 데이터화 2. 기술 : 진화하는 알고리즘, 인공지능 3. 인력 : 데이터 사이언티스트, 알고리즈미스트 데이터 모든 것을 데이터화 하는 현 추세로 특정 목적 없이 축적된 데이터를 통한 창의적인 분석이 가능해져, 새로운 가치로 부상하고 있다. 기술 대용량의 데이터를 빠르게 처리하기 위한 알고리즘의 진화와 함께 스스로 학습하고 데이터를 처리할 수 있는 인공지능 기술이 출현하였다. 인력 빅데이터를 처리하기 위한 데이터 사이언티스트와 알고리즈미스트의 역할을 통해 빅데이터의 다각적 분석을 통한 인사이트 도출이 중요해지고 있다. * 데이터 사이언티스트 : 빅데이터에 대한 이론적 지식과 숙련된 분석 기술을 바탕으로 통찰력, 전달력, 협업 능력을 두루 갖.. 2021. 10. 1.
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