목표: 데이터 사이언스에 대한 기본 개념 이해

데이터 사이언스 정의

데이터 과학(Data Science)

• 데이터 마이닝과 유사하게 정형, 비정형 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는데 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합분야

• 데이터 과학은 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는데 통계학, 데이터 분석, 기계학습과 연관된 방법론을 통합하는 개념으로 정의

• 데이터의 구체적인 내용이 아닌 서로 다른 성질의 내용이나 형식의 데이터에 공통으로 존재하는 성질, 또는 그것들을 다루기 위한 기술의 개발에 착안점을 둔다

• 사용 기술: 수학, 통계학, 계산기과학, 정보공학, 패턴인식, 기계학습, 데이터마이닝, 데이터베이스

데이터 사이언스 https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0_%EC%82%AC%EC%9D%B4%EC%96%B8%EC%8A%A4

데이터 사이언스 프로세스

데이터 분석

• 유용한 정보를 발굴하고 결론 내용을 알리며 의사결정을 지원하는 것을 목표로 데이터를 정리, 변환, 모델링하는 과정
• 여러 면과 접근 방식이 있으며 다양한 이름의 다양한 기술을 아우르며 각기 다른 비즈니스, 과학, 사회과학 분야에 사용됨
• 오늘 날 비즈니스 부문에서 데이터 분석은 의사 결정을 더 과학적으로 만들어주고 비즈니스를 더 효율적으로 운영할 수 있도록 도와주는 역할

탐색적 데이터 분석(EDA)

데이터 시각화

정보 디자인

• 정보를 구성해서 효율적으로 구성할 수 있도록하는 디자인)

데이터 사이언스와 통계학

통계학

산술적 방법을 기초로하여 주로 다량의 데이터를 관찰하고 정리 및 분석하는 방법을 연구하는 수학의 한 분야
근대 과학으로서의 통계학은 19세기 중반 벨기에의 케틀레가 독일의 "국상학"과 영국의 "정치 산술"을 자연과학의 "확률이론"과 결합하여 수립한 학무에서 발전하였음

통계학 https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%86%B5%EA%B3%84%ED%95%99

데이터 사이언스 벤 다이어그램

출처 http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram

• Hacking Skills : 프로그래밍적 지식
• Math & Statisitics Knowledge: 수학적 통계적 지식
• Substantive Expertise: 도메인 지식

데이터와 인공지능의 관계

머신러닝과 딥러닝