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[Data Science / Posts] 데이터 과학이란 무엇인가? 이 질문에 대한 24가지 기본적 답변 본문

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[Data Science / Posts] 데이터 과학이란 무엇인가? 이 질문에 대한 24가지 기본적 답변

cinema4dr12 2017. 1. 5. 21:50

데이터 과학이 R, Python, Hadoop, SQL 및 전통적 머신러닝 또는 통계 모델링에 대한 것이라고 믿는 사람들이 많다. 아래의 글들은 데이터 과학이 얼마나 현대적이며, 넓고 깊은 분야인지를 기본적으로 보여준다. 어떤 데이터 과학자들은 실제로 위에 나열된 것들 중 아무 것도 하지 않는다. 어떠한 코딩도 하지 않고, 대신, 머신 간 통신 프레임워크에서 다양한 어플리케이션들이 서로 대화하도록 하는 일을 데이터 과학자도 있다. 그러나 대부분의 데이터 과학자들이 R, Python, Hadoop 관련 시스템을 사용하는 것은 사실이다.

심층 데이터 과학에 대한 글(아래 참고)을 읽어보면 데이터 과학 또한 많은 사람들(자신을 데이터 과학자라고 부르는 사람들)이 반복적으로 하는 일을 자동화하는 것을 알 수 있다. 이러한 작업은 매우 적은 수학적 / 전통의 통계적 과학을 활용해서도 가능하다. 다음과 같이 이를 표현하고자 한다: 데이터 과학은 데이터 과학을 자동화에 관한 것이며 필자가 하는 대부분의 작업은 자동화 시스템을 설계하는 것이다.

아래 글들 중 대부분은 몇 년전에 씌여진 것들이지만 내용은 예전보다 훨씩 더 오늘날의 상황에 가깝다. 이 글들은 입문자가 데이터 과학에 대하여 더 나은 생각을 할 수 있도록 도울 것이다. 어떤 것들은 기술적인 내용이지만 대부분은 비전문가가 이해할 수 있는 내용들이다.


핵심 데이터 과학에 대한 24가지 글들


이번 주에 새로 포스팅 된 2개 글


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