💬 CEO에게 직접 듣는 '데이터 분석 트렌드'와 '빅재미' / 왜 데이터 과학일까? / 트리맵이란?

머리 아픈 분석은 이제 그만! No-Code 데이터 분석 솔루션 빅재미

2023. 9. 15.

No-Code 데이터 분석 솔루션 빅재미

2023/9/15 vol.05

✨2023년 9월 3주차 빅재미 소식✨

매월 두 번 Data Insight를 담아 찾아오는 빅 소식!

📬빅재미 뉴스레터

안녕하세요, 빅재미입니다!

무더운 8월을 지나 벌써 9월이 되었습니다.

빅재미는 교육(Edu) 콘텐츠 오픈을 앞두고 있어 바쁜 9월을 보내고 있는데요.

빅재미를 이용하여 더 쉬운! 더 재미있는! 데이터 분석을 하실 수 있도록

열심히 준비하고 있으니 많은 기대 부탁드립니다! #많관부! 😉

가을의 초입과 다가올 황금 연휴를 기다리며 마음의 여유가 샘솟는 9월 되시길 바랍니다.🍀

01. 빅재미 뉴스 - 씨에스리 CEO에게 듣는 '데이터 분석 트렌드'와 '빅재미'

02. 전문가 칼럼 - 왜 데이터 과학(Data Science)이라고 했을까?

03. 사용 TIP 노하우 - 트리맵(Tree Map), 이것만 알고 가자!

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(본 내용은 전문가 칼럼의 요약본으로 위 이미지 클릭 시 전문을 확인하실 수 있습니다)

빅데이터에 관심이 많은 분들이라면 데이터 과학(데이터 사이언스), 데이터 과학자(데이터 사이언티스트)라는 용어가 친숙하실 것 같은데요. 여러분들은 왜 데이터 과학이라는 용어를 사용하게 되었는지 아시나요?

데이터 과학은 데이터와 과학이라는 단어로 구성되어 있습니다. 과학의 가장 궁극적인 지향점은 자연 현상과 사회 현상을 해석하는 것에 대한 신뢰성(Reliability) 확보에 있는데요. 과학적 신뢰성은 곧 동일한 환경이 주어졌을 때 동일한 방식으로 실행할 경우 이전과 동일한 결과를 도출할 수 있을 것을 의미합니다.

이러한 각각의 단어가 가지는 특징을 대입하여 데이터 과학을 1.데이터와 2.과학을 결합하여, 결과로서 3. 신뢰성을 도출해 내는 것이라고 정의할 수 있겠네요.

🔎 데이터 과학 = 데이터 (발생된 사실, 경험의 기록) + 과학 + 신뢰성 있는 특징

과학의 개념을 데이터 과학에 대입하여 조금 더 구체적으로 설명하자면 아래와 같습니다.

1. 다양한 가설 수립
2. 수립된 가설을 통해 데이터 검증
3. 검증된 결과를 바탕으로 일정한 법칙(회귀 식, 딥러닝 모델 등) 도출
4. 이를 다양한 데이터를 통해 모델과 결과의 신뢰성 검증
5. 의사 결정 체계나 업무에 반영

그렇다면 데이터 과학자의 역량은 무엇일까요? 과학자가 실험을 하기 위해 일정한 영역 (도메인, Domain) 가설을 수립하는 것처럼 데이터 과학자는 데이터에 기반하여 다양한 가설을 수립할 수 있어야 합니다.

그렇게 하기 위해서는? 데이터에 대한 단순히 처리 기술만을 가진 것이 아닌, 데이터가 가지는 의미 등을 다양하게 접근할 수 있는 인사이트(Insights)가 확보되어야 합니다. 그리고 그것을 처리해 볼 수 있는 일련의 기술까지 확보하여 데이터를 통한 증명, 실험을 다양한 방식으로 해 볼 수 있는 사람, 그 사람이 바로 데이터 과학자(Data Scientist)라고 할 수 있습니다.

결국 어떻게 사고하고, 해석하냐가 중요함을 알 수 있습니다. 대부분 복잡한 분석 및 데이터 처리 기술에서 데이터 과학의 진입장벽을 느끼시리라 생각되는데요.

어려운 데이터 처리 기술은 빅재미에게 맡기시고, 다양한 결과를 도출해 보시면서 데이터를 접하는 새로운 인사이트를 얻으시길 바랍니다!

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