데이터 사이언스(Data Science)란?
직관적으로 알 수 없는 정보를 어떠한 프로세스를 통하여 추가로 발견하는 분야
* 유능한 데이터 전문가 : 논리적으로 근거를 찾는 사람.
데이터 사이언스의 전망
- 기존 IT분야에서만 사용되는 것이 아닌, 타 산업군과 연계하여 활용
- 수요 증가에 따라 데이터 사이언스 내 용어정의 또한 변화
분야별 데이터 전문가의 업무
- 카드사 : 대출 가능금액 및 금융사기 예측
- 운송 서비스업 : 지역 수요별 차량 배치
- 유통 및 금융 : 고객 성향 및 패턴 분석
데이터분석가 직무 준비
1. 데이터 분석 언어
- 다룰 수 없는 데이터를 다룰 (SQL, Python 등)
2. 분석 보고서 포트폴리오 작성
- 데이터 분석 직무에 대한 관심의 척도
- 분석결과 도출 및 전달능력을 나타낼 수 있는 지표
3. 지원 회사
- 제품, 서비스, 비즈니스
- 회사에 대한 관심도
분석 보고서 작성 Tip
- 문제 배경 선정
- 수집 데이터 선정
- 가설 설정 및 검정
- 해결 방법 제안
궁금증
올려주셨던 글을 읽으며, 문득 생각이 들었던 점은 "비전공자만 위와 같이 준비를 해야하는가?"이다.
전공자, 비전공자 어려운 부분이 있겠지만, 서로에게 유리한 점으로 작용되는 부분이 있을 것이다.
개인적으로 프로젝트를 진행하며 가장 중요한 것은 스토리텔링이라고 생각한다. 데이터 직군에서 중요한 점으로 항상 의문을 가지는 것을 언급하였는데, 내가 하고자 하는 것에 대해 상대방을 이해시키는 것이 중요한 점이라고 본다. 강사님의 글에서 언급하셨던 대로, 수리통계적 지식도 중요하지만, 결국 논리적으로 설명하는 능력또한 전공자/비전공자 모두에게 필요한 역량이라고 본다.
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