데이터 과학이란? 초보자를 위한 인포그래픽 설명

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데이터 과학/AI

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데이터 분석

대상자

• 초보자 대상: 데이터 과학의 기본 개념과 작업 흐름을 이해하고자 하는 사람들
• 난이도: 기초 수준의 설명 (기술적 세부 사항 없음)

핵심 요약

• 데이터 과학은 단순한 코드가 아닌 '인사이트 생성의 생명주기'
• 핵심 단계: 비즈니스 이해 → 데이터 채굴 → 데이터 정제 → 시각화
• 인포그래픽 활용: Red9SysTech 제공 자료로 데이터 과학의 전체 흐름을 한눈에 파악 가능
• 핵심 용어 강조: 데이터 분석, 비즈니스 이해, 데이터 정제, 시각화

섹션별 세부 요약

1. 데이터 과학의 정의

• 데이터 과학의 핵심은 '인사이트 생성'
• 기술적 작업은 보조적 역할: 코드는 도구이며, 비즈니스 목표와 데이터의 연계가 핵심
• 데이터 과학의 목표: 데이터를 통해 의사결정을 지원하는 인사이트 도출

2. 데이터 과학의 주요 단계

• 비즈니스 이해: 문제 정의 및 목표 설정
• 데이터 채굴: 관련 데이터 수집 (데이터 마이닝)
• 데이터 정제: 불완전한 데이터 정리 및 오류 수정
• 시각화: 분석 결과를 그래프, 차트 등으로 표현

3. 인포그래픽의 역할

• 초보자 대상 설명: 복잡한 개념을 간결하게 정리
• Red9SysTech 제공: 인포그래픽을 통해 데이터 과학의 전체 흐름 이해 가능
• 실무 연계: 각 단계의 중요성 강조 (예: 데이터 정제는 분석 정확성에 직접 영향)

결론

• 초보자는 인포그래픽을 통해 데이터 과학의 '생명주기'를 이해하고, 각 단계의 중요성을 파악하는 것이 실무 적용의 시작점
• 핵심 팁: 데이터 과학은 기술적 작업보다 '문제 해결' 중심의 접근이 중요하며, 인포그래픽은 이 과정을 시각화하는 데 유용한 도구