2024.12.18 TIL, 커리어 스터디

김학열·2024년 12월 18일

데이터 사이언티스트의 정의 및 하는일과 필요덕목

데이터 사이언스는 인공지능의 하위개념으로 과학적 방법론과 공학적 측면을 다루는 학문을 말합니다.

일반적으로 알고 있는 통계분석, 딥러닝, 기계학습 등을 통해 데이터로부터 통찰을 얻는 것이 과학적 방법론에 해당하며, 방대한 데이터를 획득(수집, 변환, 저장)→ 정제→ 모델링→ 분석/시각화 등의 과정을 통해 해결해야 하는 문제에 대해 솔루션을 제공하고 개선하는 것이 공학적인 측면이라고 할 수 있습니다.

간단하게 데이터 사이언스를 통해 인간의 삶의 질을 향상하는 사람이라고 할 수 있습니다.

도메인에 따라 축적된 데이터, 활용 목적에 따라 데이터 수집-탐색-분석 과정에서 얻게 된 데이터를 기반으로 특성에 맞는 인공지능 기술을 적용하여 최적의 결과값을 도출합니다.

필요한 기본소양과 스킬은 데이터 분석을 위한 통계 및 수학적 지식, 데이터 전처리 및 모델링을 위한 코딩 능력, 해당 분야에 대한 비즈니스 도메인 지식 등이 요구되며 업무 특성상 부서 내부 및 외부 구성원들과 협업을 자주 하게 되므로 커뮤니케이션 능력 또한 중요한 요소입니다.

김인수 튜터님 세션

제조 기업에서의 QA/QC의 직무

사용자 행동 분석
사용자 행동세분화 (행동분석)로 연비를 아끼거나 대시보드나 프로그램으로 안내를 줄수있는등 사용자에 필요한 기능을 추가하여 경쟁력을 구할수있다.
수요예측(니즈파악)
-생산계획의 판단의 근거가됨(데이터 분석으로 인해 얻을수 있는 최선을 함)
-생각해야할것과 변수가 많음 그것에 대한 정확한 판단이 필요