데이터 과학,Data science

데이터 과학, -科學, data science

데이터를 수집/분석/처리하여 유의미한 정보를 추출하고 활용하는

과학적 방법론, 프로세스, 시스템 등을 포함하는 학제 간 연구 분야.

데이터 과학이라는 용어는 1974년 덴마크의 컴퓨터 과학자 페테르 나우르(Peter Naur)가

쓴 『Concise Survey of Computer Methods』에서 처음으로 언급하였다.

나우르는 데이터 과학을 데이터를 다루는 과학으로 정의하였으나 데이터 수집(data collection),

저장(storing), 조작(manipulation) 등 데이터를 컴퓨터로 처리하는 데에만 집중하였다.

1990년대 말 데이터베이스(database)와 데이터 마이닝(data mining) 기술의 발전으로

데이터 과학이라는 용어가 주목을 받기 시작하였다. 2000년대에 들어 빅데이터(big data),

기계 학습(ML: Machine learning) 등과 같은 데이터 분석 기술의 산업적 가치가

증가하면서 데이터 분석을 포함하는 현대적인 용어로 의미가 확장되었다.

데이터 과학은 정형, 비정형을 포함한 다양한 유형의 데이터를 분석하여 현상을 이해하는 체계적인 이론과 기술들을 통칭한다.

빅데이터(big data), 데이터 마이닝(data mining), 기계 학습 등의 기술이 데이터 과학의 범주에 있다.

데이터 분석을 통하여 유용한 정보를 추출하는 전문가를 데이터 과학자(data scientist)라고 한다.

데이터 과학자는 본질적으로 데이터를 다루기 위한 기술 개발에 착안한다.

수학, 통계학, 컴퓨터과학, 정보과학 등의 분야에서 도출된 이론과 기술들을 모두 활용한다.

데이터 과학자가 데이터 분야 업무를 전문적으로 수행하기 위해서는 이들 분야에 전문성을 갖춰야 한다.

기업에서 데이터 과학자는 다양한 데이터를 효율적으로 수집하고 분석하여

마케팅, 고객관리, 의사결정, 경영전략 등에 활용할 수 있다.

* 참고: ISO/IEC 20546:2019(en), 3.1.10 에서 정의한 data science: extraction of

actionable knowledge from data through a process of discovery, or hypothesis and hypothesis testing

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출처:TTA 정보통신 용어사전

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