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데이터 과학과 데이터 분석의 주요 차이점

by know-how 2022. 4. 2.

세계 경제에서 빅데이터의 점진적인 출현과 급증은 업계에 데이터 과학과 데이터 분석이라는 유행어를 가져왔다. 빅데이터에는 이메일, 세금, 트윗, 소셜 미디어 채팅, 사용자 검색, 연결된 장치와 사물인터넷에서 생성된 데이터 및 기본적으로 우리가 온라인에서 수행하는 모든 작업이 포함된다. 디지털 세상을 통해 일상적으로 생성되는 데이터는 기존의 데이터 분석 및 처리 시스템만으로는 처리할 수 없을 정도로 복잡하고 거대하다. 이 글에서는 주요 데이터 과학 및 데이터 분석의 차이점, 경력 전망, 더 나은 선택지, 이러한 과정을 학습해야 하는 이유 및 데이터 과학 및 데이터 분석 과정의 기타 측면에 대해 다룬다.

1. 데이터 과학 대 데이터 분석에 대한 의미와 역할

데이터 과학 분야에서는 특히 알고리즘을 사용하여 특정 주제 목표에 대한 지식과 통찰력을 추출할 목적으로 다양한 과학적 방법과 프로세스를 제공한다. 이는 데이터 마이닝과 관련이 있습니다. 통계, 데이터 분석 및 기계 학습의 개념을 모두 통합한다. 반면에 결론에 데이터 분석은 대한 예측을 목적으로 모든 형태의 원시 데이터를 분석하는 전체 과학이다. 대량의 데이터 풀 및 기타 정보에서 손실될 수 있는 추세 및 메트릭과 같은 필요한 정보를 가져오거나 캡처할 수 있다. 기업에서는 이 기술을 사용하여 운영 프로세스를 최적화하고 생산성과 효율성을 보장함으로써 전체 수익 설정을 향상시킨다. 데이터 과학이 필요한 직업으로는 전자상거래, 제조, 은행 및 금융, 의료, 운송 및 빅데이터 엔지니어, 기계학습 엔지니어, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 통계학자, 비즈니스 분석가, 데이터 분석가 및 기타 직책을 포함한 다양한 분야가 있다. 적용 범위가 매우 넓다. 데이터 과학의 목적과 기본 목표는 패턴을 식별하고 찾는 것이다. 이러한 패턴을 이해하는 것은 세상을 이해하는 것을 의미한다. 자동차를 수리하는 기계공에서 획기적인 연구를 하는 과학자에 이르기까지 패턴을 확인하는 것이 진보의 첫걸음이다. 한편, 데이터 분석의 목표는 트렌드를 찾아 문제를 해결하기 위해 데이터에 통계 기술과 분석을 적용하는 것이다. 데이터 과학자가 되려면 다양한 비즈니스 인텔리전스 툴을 사용하는 것을 좋아해야 하며 다차원 데이터 세트를 모델링할 수 있으며 주요 비즈니스 질문에 답변하기 위해 비즈니스 리더와 쉽게 협력할 수 있어야 한다. 또한 주요 비즈니스 의사결정을 추진하기 위해 지속적인 보고서, 메트릭, 분석, 대시보드 등을 관리할 책임이 있다. 데이터 분석가로서 적합한 사람은 데이터의 무결성 삭제, 처리 및 검증, 머신러닝 알고리즘과 기술의 활용을 통한 비즈니스 통찰력 수집 및 향후 예측을 위한 데이터의 새로운 트렌드 파악을 담당하게 된다. 그들은 또한 AI 서비스와 AWS의 최고의 활용도를 알아야 한다. 데이터 사이언티스트는 다양한 비즈니스 이해관계자와 긴밀히 협력하여 목표를 파악하고 이러한 목표를 달성하기 위해 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지를 결정한다. 설계 데이터 모델링 프로세스, 예측 모델 및 비즈니스 요구에 맞는 데이터를 추출한 후 데이터를 분석하고 통찰력을 공유하기 위한 알고리즘을 만드는 한편, 각 프로젝트는 데이터 및 기타 정보를 수집하고 분석하는 프로세스가 일반적으로 동일한 경로를 따른다. 데이터 분석가의 역할과 책임에는 통계 기법을 활용하여 데이터를 분석하고 보고서를 제공하는 것이 포함된다. 또한 데이터베이스 및 기타 데이터 수집 시스템을 구현 및 개발한다. 또한 다양한 2차 및 1차 소스에서 데이터를 취득하여 데이터 시스템을 유지 관리하는 역할도 담당한다. 복잡한 데이터 세트의 패턴과 경향을 파악, 분석 및 해석한다.

2. 데이터 과학 및 데이터 분석 어떤 것을 선택하는 것이 더 나은가?

둘 사이에는 많은 차이가 있지만 둘 다 보람 있는 직업이다. 데이터 과학자와 데이터 분석가 모두 수요가 많은 직업이다. 기업은 현재 데이터로부터 얻은 통찰력을 활용하여 큰 성장과 이익을 얻고 있다. 이러한 이유로 인해 다양한 비즈니스 조직의 데이터 분석가, 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어의 고용 기회가 크게 증가하고 있다. 반면 급여와 관련하여 검토 중인 경우에는 데이터 과학이 데이터 분석가보다 더 나은 옵션이 될 수 있다. 정식 명칭에 대한 급여 척도가 더 높기 때문이다. 데이터 과학 또는 데이터 분석 중 어느 쪽을 선택할지는 지원자의 경력 목표, 기술, 경력 등에 따라 크게 달라진다.

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