[D-14] 사전학습 | 데이터 사이언스 개요

안녕하세요!  오늘은 사전학습 강의를 듣고, 제가 새롭게 배운 데이터 사이언스의 세계를 나누고자 해요.
이 글을 통해 여러분도 제 여정의 동반자가 되셨으면 좋겠어요. 😊

데이터 사이언스, 그 무한한 가능성
데이터 사이언스는 논리적 사고와 기술력을 결합하여, 다양한 데이터로부터 새로운 지식과 인사이트를 찾아내는 과정이에요. 이 과정에서 우리는 데이터의 숨겨진 패턴을 발견하고, 그 의미를 해석해나가게 됩니다.

데이터 사이언스의 핵심, '6V'를 알아보자
데이터 사이언스의 특징을 나타내는 '6V'라는 개념이 있어요. 이것은 데이터 사이언스의 근본을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.

1. 크기(Volume): 데이터의 양이 얼마나 방대한가요?
2. 속도(Velocity): 데이터가 얼마나 빨리 생성되고 처리되나요?
3. 다양성(Variety): 텍스트, 이미지, 소리 등 다양한 형태의 데이터가 있어요.
4. 진실성(Veracity): 데이터의 정확도와 신뢰도는 어떤가요?
5. 가치(Value): 데이터에서 얻을 수 있는 실질적인 가치는 무엇일까요?
6. 시각화(Visualization): 복잡한 데이터를 어떻게 이해하기 쉽게 표현할까요?

처음 3V는 기술적인 진보에 초점을 맞췄고, 나중에 추가된 3V는 데이터의 활용도와 품질을 강조해요.
데이터의 양보다는 정확도가 더 중요하다는 걸 느꼈어요. 방대한 데이터도 정확도가 떨어지면, 그 결과에 대한 신뢰도가 낮아지니까요.

데이터 분석 환경의 진화
과거에는 내부, 정형, 정적 데이터에 한정되었지만, 이제는 이미지와 같은 고차원 데이터를 활용할 수 있는 시대가 왔어요.
이 변화는 데이터 분석의 환경을 완전히 바꾸고 있죠.

저는 이번 강의를 듣고 '시티즌 데이터 사이언티스트'가 되고 싶다는 생각이 들었어요.
이는 특정 분야의 전문가가 빅데이터를 활용하여 자신의 비즈니스 영역에서 결과를 개선하는 역할을 말해요.
저는 특히 통신사나 은행권 분야에 관심이 많답니다.

이렇게 제 2일차 학습 여정을 여러분과 공유하며, 여러분도 이 글을 통해 데이터 사이언스의 세계에 조금 더 가까워지셨기를 바랍니다.

내일은 또 어떤 새로운 지식을 배울지 기대되네요. 함께해요🙌