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용어

데이터 과학

간략한 정의

데이터 과학은 데이터에서 인사이트를 추출하고 비즈니스 업무의 효율을 높이기 위해 수학, 통계, 프로그래밍, 컴퓨터 과학, 도메인 지식을 결합하는 다학문 분야입니다.

주요 내용

 

● 데이터 과학은 수학, 컴퓨터 과학, 프로그래밍, 통계, 비즈니스 지식을 포함한 많은 주제를 아우르는 광범위한 분야입니다.

● 데이터 과학에는 데이터 마이닝, 인공 지능, 예측 분석, 딥 러닝 및 머신 러닝 알고리즘을 비롯한 데이터 분석의 많은 프로세스와 애플리케이션이 포함됩니다.

● 데이터 과학의 두 가지 주요 목적은 현재 데이터에서 인사이트를 얻고, 테스트 및 예측 분석을 위해 해당 데이터를 사용하여 모델을 만드는 것입니다.

● 디지털 에셋을 갖춘 모든 기업은 데이터 과학을 사용하여 고객 여정의 모든 단계에서 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.


Q: 데이터 과학이란 무엇입니까?

A: 업계 전문가들이 데이터 과학에 대해 이야기할 때 자주 등장하는 단어가 "다학문"입니다. 데이터 과학은 수학, 컴퓨터 과학, 프로그래밍, 통계, 비즈니스 지식을 포함한 많은 주제를 아우르는 광범위한 분야입니다. 비즈니스 인사이트를 얻기 위해 여러 영역을 결합해 빅데이터를 분석합니다. 마케터 및 기타 비즈니스 이해관계자는 이렇게 얻은 인사이트를 비즈니스 업무 개선에 사용합니다.

데이터 과학에는 데이터 마이닝, 인공 지능, 예측 분석, 딥 러닝 및 머신 러닝 알고리즘을 비롯한 데이터 분석의 많은 프로세스와 애플리케이션이 포함됩니다.

Q: 데이터 과학과 비즈니스 분석의 차이점은 무엇입니까?

A: 비즈니스 분석은 광범위한 데이터 과학의 한 영역입니다. 비즈니스 분석가는 데이터에 대한 쿼리, 해석, 요약, 발표와 같은 업무를 수행합니다. 일부 예측 작업도 수행할 수 있습니다. 비즈니스 분석의 목표는 기업이 데이터에 기반한 의사 결정을 내리도록 돕는 것입니다.

비즈니스 분석과 달리 데이터 과학에는 모델링도 포함됩니다. 데이터 과학자는 고객과의 상호 작용과 같은 프로세스를 자동화하여 예측하고 테스트를 수행하는 모델을 만듭니다.

Q: 데이터 과학은 어디에 사용됩니까?

A: 데이터 과학의 두 가지 주요 목적은 현재 데이터에서 인사이트를 얻고, 테스트 및 예측 분석을 위해 해당 데이터를 사용하여 모델을 만드는 것입니다.

데이터 과학의 활용 사례는 다음과 같습니다.

데이터 요약 및 시각화 – 차트, 다이어그램 또는 이미지를 사용하여 데이터를 그래픽으로 표현

인과 추론 – 데이터 증거를 기반으로 인과 관계가 있는지 여부를 결정하는 프로세스

패턴 인식 – 데이터의 패턴 자동 인식

추천 엔진과거 행동에 대한 사용 가능한 데이터를 분석하여 콘텐츠 추천 제공

자연언어처리 – 소프트웨어를 사용하여 음성 및 텍스트 조정 자동화

비즈니스 인텔리전스데이터를 사용하여 더 나은 비즈니스 결정을 위한 실행 가능한 인사이트 확보

Q: 데이터 과학자는 어떤 일을 합니까?

A: 데이터 과학자는 데이터를 수집, 분석 및 해석합니다. 일반적으로 데이터 과학자는 데이터를 분석하기 전에 해결해야 할 문제를 이해하는 것부터 시작합니다. 마케터가 자동화, 예측 혹은 조사하고자 하는 프로세스가 문제가 되고, 이러한 문제들은 모델링 문제나 인과 추론 및 실험 문제, 둘 중 하나에 속합니다.

모델링 문제. 모델링 문제를 해결하기 위해 데이터 과학자는 먼저 적절한 데이터, 사용할 통계 분석 또는 머신 러닝 기법, 최적화를 위해 살펴볼 지표를 파악해야 합니다. 그런 다음 데이터를 검색하고 정리하고 요약합니다. 데이터 과학자는 해당 정보를 사용하여 모델을 구축하고, 이를 기반으로 실험합니다. 실험 프로세스 전반에서 데이터 과학자는 선택한 지표의 추이를 분석합니다. 마지막으로, 문제를 해결하거나 미래 데이터에 대한 예측을 수행하기 위해 모델을 배포합니다. 그후 데이터 과학자는 모델 성능을 모니터링하고, 모델을 재교육하고 새 버전을 테스트합니다.

인과 추론 및 실험 문제. 인과 추론 및 실험 문제를 해결하기 위해 데이터 과학자는 과학적 방법을 따릅니다. 데이터 과학자는 자신의 예측을 테스트하기 위해 가설을 세우고 데이터로 실험을 설계합니다. 실험 후, 결과를 분석하고 새로운 가설을 세웁니다.

Q: 데이터 과학에는 어떤 종류가 있습니까?

A: 데이터 과학은 매우 광범위하므로 다양한 영역이 존재합니다. 주요 영역은 다음과 같습니다.

● 이미지 인식

● 자연언어처리

예측 모델링

● 머신 러닝 엔지니어링

● 인과 추론

● 비즈니스 분석

Q: 데이터 과학의 일반적인 어려움으로는 어떤 것이 있습니까?

A: 데이터 과학자가 직면하는 가장 큰 과제는 적절한 데이터 소스를 찾고, 해당 데이터에 액세스하여 원시 데이터와 비정형 데이터를 업무에 사용할 수 있는 구조화된 데이터로 변환하는 것입니다.

데이터 과학자의 또 다른 주요 과제는 이해관계자도 직관적으로 이해할 수 있는 실용적인 데이터 모델을 만드는 것입니다. 일단 적절한 데이터에 액세스할 수 있게 되면 데이터 과학자는 간편하게 모델을 구축할 수 있습니다. 그러나 이해관계자가 실제로 사용할 수 있도록 해당 모델을 제작하는 것은 어려울 수 있습니다. 이러한 작업을 전문으로 하는 분야를 ‘MLOps’라고 하며, 머신 러닝(ML)의 도움을 받아 실무 담당자들이 모델을 효과적으로 운영하도록 할 방법을 탐구합니다.

Q: 데이터 과학을 비즈니스에 도입하기 위한 요건은 무엇입니까?

A: 디지털 에셋을 갖춘 모든 기업은 데이터 과학을 사용할 수 있습니다. 비즈니스 동기의 문제, 데이터 수집 형식 및 해당 데이터에 대한 액세스 권한만 있으면 됩니다.

Q: 비즈니스에 데이터 과학을 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

A: 데이터 과학은 브랜드 인지, 고객 확보, 구매, 서비스, 고객 충성도 등 고객 여정의 모든 단계에서 유용합니다. 특히 마케터가 적절한 사용자 세그먼트를 타겟팅하고, 가장 효과적으로 마케팅하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. 잠재 고객이 일단 관심을 보이면 데이터 과학을 통해 마케터가 구매를 유도하는 올바른 콘텐츠를 파악하고 최적화하여 잠재 고객을 판매 경로로 안내할 수 있습니다. 또한 데이터 과학은 고객생애가치를 높이는 방법을 예측하여 고객을 유지하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

Q: 데이터 과학은 앞으로 어떻게 진화할까요?

A: 데이터 과학은 지금까지 그때그때 특정 문제를 해결하기 위한 것이었습니다. 데이터 과학자가 사용할 수 있는 툴은 무한합니다. 미래에는 이러한 툴이 통합되어 데이터 과학자가 선택해야 하는 선택의 수가 줄어들고, 업계 전반에서 프로세스가 가속화 및 표준화될 것입니다.

데이터 과학 산업은 수명 주기 전반에 걸쳐 머신 러닝 모델을 배포하고 모니터링하는 데 중점을 둔 MLOps 분야에서 상당한 성장을 이룰 것입니다. 그리고 앞으로는 데이터 과학의 윤리에 대한 깊이 있는 논의가 이루어질 것입니다.

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