데이터사이언스의 기본 개념

데이터사이언스의 기본 개념

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1. 데이터사이언스란?

• 데이터사이언스는 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는 융합 학문이다.
• 통계학, 컴퓨터과학, 수학, 정보공학, 패턴인식, 머신러닝, 데이터마이닝 등 다양한 분야의 방법론을 통합한다.
• 정형·비정형 데이터 모두를 다루며, 데이터 기반 문제 해결과 의사결정이 목적이다.

2. 데이터사이언스의 주요 영역

영역	설명
통계학	데이터 수집·정리·분석·해석을 위한 이론과 기법
컴퓨터과학	프로그래밍, 데이터구조, 알고리즘, 데이터베이스 등
머신러닝/딥러닝	데이터 기반 예측/분류/군집/생성 모델
정보 디자인	데이터 시각화, 스토리텔링, 인사이트 전달

3. 데이터사이언스와 통계학의 차이

• 통계학은 데이터의 수집·정리·분석·해석에 초점을 둔 수학의 한 분야다.
• 데이터사이언스는 통계학을 포함해 컴퓨터과학, 인공지능, 데이터엔지니어링 등 실무적 응용까지 포괄한다.

4. 데이터사이언스의 핵심 프로세스

1. 문제 정의
2. 데이터 수집
3. 데이터 관리 및 저장
4. 데이터 탐색 및 시각화
5. 데이터 전처리
6. 모델링(머신러닝/통계분석 등)
7. 평가 및 해석
8. 의사결정 및 인사이트 도출

5. 주요 용어 정리

• 데이터마이닝: 대규모 데이터에서 패턴, 규칙, 인사이트를 발견하는 과정
• EDA(Exploratory Data Analysis): 탐색적 자료 분석, 데이터의 기본 특성 파악
• 정보 디자인: 복잡한 데이터를 시각적으로 쉽게 표현하는 기술
• 데이터 과학자: 데이터사이언스를 연구·실무하는 전문가

정리

데이터사이언스는 데이터 기반 문제 해결을 위한 융합 학문으로, 통계학·컴퓨터과학·머신러닝 등 다양한 분야의 지식이 통합되어 있다.
데이터의 수집부터 분석, 시각화, 모델링, 의사결정까지 전 과정을 이해하는 것이 중요하다.