데이터 과학자의 양성

전문가 제언

○ 본 논문은 데이터 과학자의 양성에 관해 어려운 것이 무엇인가 하는 문제를 설명하고 있다. 이 목적을 위하여 데이터 과학자에게 요구되는 가장 중요한 능력이 무엇일가에 대해 대부분의 사람들은 데이터 과학자에 필요한 능력은 “통계학“인 것으로 가정하고 있지만 그것은 반드시 그런 것은 아니다.

 

○ 데이터 과학자는 데이터 분석 처방을 서술하는 필수의 능력이 되고 있다. 이러한 관점에서 사례에 근거하여 설명이 필요하다. 데이터 과학자는 여러 곳에 산재된 분석에 필요한 데이터를 수집 가공하는 데이터 처리, 분석에 필요한 모형을 만들고 결과를 도출하는 분석 능력, 해당 업종 이해의 세 가지 핵심 기술이 필요하다.

 

○ 데이터 분석가는 이미 알려진 방법을 통해서 데이터가 가진 유용한 정보를 알아내고 기업가에게 보여줄 보고서를 작성하는 반면 데이터 과학자는 직접 모델을 개발도 하고 기업가만이 아닌 많은 사람이 이해할 수 있는 철저히 데이터에 기초한 분석 자료를 내놓고 있다.

 

○ 노스캐롤라이나 주립대학교 석사과정은 빅 데이터 분석가 양성을 목적으로 2007년 출범했다. 기업체의 데이터 분석 경험이 풍부한 실무진이 진행하는 산학 협력 프로그램이다. 우리나라는 충북대학교가 2012년부터 비즈니스 데이터 융합학과 석사과정을 개설했다. 2012년 10월 이후로 미국은 물론 우리나라에서도 데이터 과학자에 대한 관심이 점점 더 고조되고 있다.

 

○ 데이터과학자는 현장에 존재하는 대량의 데이터를 모으고, 분석에 적합한 형태로 가공하고, 데이터의 의미를 이야기에 담아 다른 사람에게 효과적으로 전달하는 역할을 한다. 데이터 과학은 다양한 학문의 통합된 의미로 사용되므로 모든 분야에 정통한 전문가의 확보가 어렵게 되고 있다. 데이터분석은 전문가로 구성된 팀의 구성이 필요하다.

저자

Yuki Toyoda

자료유형

학술정보

원문언어

일어

기업산업분류

기초과학

연도

2015

권(호)

69(1)

잡지명

自動車技術

과학기술
표준분류

기초과학

페이지

39~44

분석자

송*국

분석물

• 데이터 과학자의 양성.pdf [303,610 byte]

이미지변환중입니다.