데이터 사이언스의 개념과 쓰임새, 데이터 사이언티스트의 역할

데이터 사이언스란?

데이터 사이언스는 말 그대로 데이터를 다루는 과학입니다. 다양한 도구와 알고리즘, 머신러닝 기술을 이용해서 숨겨진 패턴을 찾아내는 거죠.
쉽게 말해, 데이터를 통해 더 나은 결정을 내리고, 미래를 예측하는 게 데이터 사이언스의 핵심입니다.

예를 들어, 농구팀이 데이터 사이언스를 활용해 경기 전략과 결과를 분석한다고 하면 다음과 같은 데이터를 사용할 수 있습니다.

• 평균 패스 시간

• 성공적인 패스 횟수

• 골 성공의 속도와 정확도

• 선수가 평균적으로 점유하는 코트 위치

이런 데이터로 만든 모델은 선수들의 경기 패턴을 발견하고, 팀 성과를 높이는 데 도움을 줍니다.

왜 데이터 사이언스가 필요할까?

데이터 사이언스는 거의 모든 분야에서 사용됩니다. 어디에 쓰이는지 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

1. 추천 시스템

   • 고객에게 딱 맞는 제품을 추천해서 매출을 높이는 데 쓰입니다.
     예: 아마존에서는 소비자 구매 데이터와 인구통계 데이터를 분석해 고객에게 꼭 맞는 제품을 추천합니다.

2. 고객 분석

   • 어떤 고객이 오래도록 이 서비스를 이용할지, 고객들을 각각 어떤 그룹으로 나눌 수 있을지 예측할 수 있습니다.

3. 스마트 시스템 구축

   • 자율주행차 같은 스마트 시스템은 데이터를 기반으로 주행 결정을 합니다.
     예: 구글 자율주행차는 센서 데이터를 활용해 언제 속도를 줄이고, 차선을 변경할지 판단합니다.

4. 사기 거래 탐지

   • 데이터를 분석해 금융 사기를 미리 감지할 수 있습니다.

5. 선거 결과 예측

   • 소셜 미디어 감정 분석으로 선거 결과를 예측하는 데 활용되기도 합니다.

데이터 사이언스, 어디에 쓰일까?

데이터 사이언스는 다음과 같이 마케팅에서 헬스 케어, 금융까지 두루두루 쓰입니다.

1. 마케팅

   • 업셀링, 크로스셀링 전략

   • 고객 이탈 방지

   • 고객 생애 가치(LTV) 예측

2. 여행

   • 항공권 가격 변동 예측

   • 비행기 지연 가능성 예측

3. 자동화

   • 자율주행차, 드론, 무인 항공기

4. 소셜 미디어

   • 감정 분석

   • 디지털 마케팅

5. 헬스케어

   • 질병 예측

   • 약물 효과 분석

6. 판매 및 공급망 관리

   • 수요 예측

   • 할인 및 프로모션 전략

7. 금융 및 보험

   • 보험 청구 예측

   • 리스크 및 사기 탐지

데이터 사이언티스트가 하는 일은 무엇일까?

데이터 사이언티스트는 데이터를 분석하고 모델링해서 실제 문제를 해결하는 역할을 합니다.
주요 업무는 다음과 같습니다.

• 머신러닝 모델 설계 및 최적화

• 데이터를 깨끗하게 정리하고 분석

• 외부 데이터 소스와 통합

• 데이터 기반 예측 모델 개발

데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 핵심 역량

데이터 사이언스는 여러 학문과 기술이 융합된 분야로, 이미지에서 보이는 세 가지 영역이 상호작용하여 데이터 사이언스의 중심이 형성됩니다. 이를 통해 데이터 사이언티스트가 성공적으로 업무를 수행하기 위해 필요한 주요 역량을 살펴보겠습니다.

1. 컴퓨터 과학 및 IT 기술

데이터 사이언티스트는 데이터를 처리하고 분석하는 데 필요한 소프트웨어와 도구를 효율적으로 사용할 수 있어야 합니다.

• 머신러닝: 데이터를 바탕으로 모델을 학습시키고 예측할 수 있는 기술은 데이터 사이언티스트의 핵심 역량 중 하나입니다.

• 소프트웨어 개발: Python, R, SQL 같은 프로그래밍 언어를 사용해 데이터 분석 파이프라인을 구축하고 유지관리할 수 있어야 합니다.

• 데이터 처리 능력: 빅데이터를 처리하고, 클라우드 기반 시스템이나 데이터베이스 관리 기술(MySQL, MongoDB 등)을 사용할 줄 알아야 합니다.

2. 수학 및 통계학

데이터의 패턴을 발견하고 문제를 해결하려면 강력한 수학적 사고와 통계적 분석 능력이 필요합니다.

• 통계학적 분석: 데이터의 분포를 이해하고, 평균, 표준편차, 분산 같은 주요 통계값을 계산할 수 있어야 합니다.

• 확률 이론: 모델을 평가하고 데이터의 불확실성을 다루는 데 확률 개념이 필수적입니다.

• 전통적 연구 기법: 연구 설계, 가설 검증, 데이터 해석 등의 기법은 데이터를 기반으로 의미 있는 결론을 도출하는 데 도움을 줍니다.

3. 도메인 및 비즈니스 지식

데이터 분석이 실질적인 가치를 가지려면 해당 산업에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

• 도메인 지식: 분석 대상이 되는 산업(예: 금융, 헬스케어, 마케팅 등)에 대한 기본적인 이해는 데이터에서 유의미한 인사이트를 도출하는 데 필수입니다.

• 비즈니스 통찰력: 데이터 분석 결과를 바탕으로 경영진이나 이해관계자들이 실행 가능한 결정을 내릴 수 있도록 도움을 줍니다.

데이터 사이언티스트의 융합적 역할

이미지에서 보이는 것처럼 데이터 사이언스는 단순히 한 분야의 기술만으로 이뤄지는 것이 아닙니다.

• 컴퓨터 과학은 데이터를 수집하고 처리하는 데 필수적이며,

• 수학과 통계학은 데이터를 분석하고 모델링할 때 필요하며,

• 도메인 지식은 데이터에서 도출된 인사이트가 비즈니스 의사결정에 적용될 수 있도록 돕습니다.

이 세 가지가 조화를 이룰 때, 데이터 사이언스 프로젝트는 성공적인 결과를 낼 수 있습니다.

데이터 사이언스의 여정: 6단계

1. 발견 (Discovery)

데이터 사이언스 프로젝트의 첫 단계는 문제를 정의하고 해결하고자 하는 목표를 명확히 설정하는 것입니다.
문제를 제대로 정의하지 않으면 분석 과정에서 초점을 잃기 쉽습니다.

예를 들어:

• "매출을 어떻게 증가시킬 수 있을까?"

• "우리 웹사이트에서 고객들에게 어떤 제품을 추천해야 할까?"

• "주식 가격을 어떻게 예측할 수 있을까?"

이 단계에서는 문제 해결에 필요한 데이터를 어디서, 어떻게 얻을지 고민합니다.

• 새로운 데이터를 수집해야 한다면 설문조사, 인터뷰, 혹은 관찰과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.
  예: 직원들이 카페테리아에서 보내는 평균 시간을 조사한다면 직접 데이터를 수집해야 합니다.

• 기존 데이터를 활용할 수 있다면, 인터넷의 오픈 데이터베이스(Kaggle 등), 뉴스 기사, 정부 통계, 연구 자료 등을 참고할 수 있습니다.

2. 데이터 준비 (Data Preparation)

데이터를 수집한 후에는 정리와 정제 작업이 필요합니다.
수집된 데이터는 종종 결측값(missing values), 이상값(outliers), 혹은 불완전한 형식으로 제공됩니다.
이를 처리하지 않으면 분석과 모델링 과정에서 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다.

주요 작업:

• 결측값 제거 또는 대체 (예: 평균값으로 채우기)

• 이상값 탐지 및 수정

• 데이터 포맷 통일 (날짜 형식, 숫자 단위 등)

• 중복 데이터 제거

이 단계는 데이터의 품질을 높이는 중요한 과정이며, 이를 통해 정확한 분석이 가능해집니다.

3. 모델 계획 (Model Planning)

데이터를 탐구하고 변수 간의 관계를 이해하는 단계입니다.
여기서 탐색적 데이터 분석(EDA, Exploratory Data Analysis)을 수행하여 데이터를 시각적으로 이해합니다.

활용되는 기법들:

• 기술 통계(Descriptive Statistics): 평균, 중앙값, 분산 등을 계산하여 데이터의 전반적인 특성을 파악합니다.

• 시각화 도구: 그래프, 플롯 등을 활용하여 변수 간의 관계를 시각적으로 확인합니다.
  예: 선 그래프, 히스토그램, 상관 행렬.

목표:

• 데이터를 탐구하며 중요한 변수들을 식별합니다.

• 이후 모델링 단계에서 사용할 변수들을 결정합니다.

4. 모델 구축 (Model Building)

모델링 단계는 데이터를 바탕으로 문제를 해결하기 위한 수학적 알고리즘을 적용하는 과정입니다.

주요 작업:

• 데이터를 훈련 데이터(training set)와 테스트 데이터(test set)로 분리합니다.

• 문제 유형에 따라 적절한 알고리즘을 선택합니다.

  • 예: 분류(classification), 군집화(clustering), 회귀(regression).

• 선택한 알고리즘에 적합한 매개변수(하이퍼파라미터)를 조정하여 성능을 최적화합니다.

팁:
프로그래밍 경험이 없어도 Python, R 등에서 제공하는 라이브러리를 활용하면 많은 과정을 간소화할 수 있습니다. 하지만 수학적 이해가 있다면 올바른 알고리즘 선택과 매개변수 조정에 유리합니다.

5. 운영화 (Operationalize)

모델이 완성되었다면, 이를 실제 환경에서 테스트하고 프로덕션 환경에 배포합니다.

주요 활동:

• 결과물을 문서화하고, 보고서와 기술 문서를 작성합니다.

• 모델의 성능을 모니터링하며 실시간 데이터에 적용합니다.

• 필요하다면 파일럿 프로젝트로 시작하여 제한된 환경에서 성능을 평가합니다.

6. 결과 전달 (Communicate Results)

프로젝트의 마지막 단계는 분석 결과를 이해관계자들에게 전달하는 것입니다.
여기서 중요한 점은 비전문가도 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 결과를 설명해야 한다는 것입니다.

활용 방법:

• 그래프와 차트 등 시각적 도구를 활용하여 결과를 설명합니다.

• 분석 과정과 결론을 간결하면서도 설득력 있게 정리합니다.

• 비즈니스 팀, 마케팅 팀, 혹은 경영진과 같은 비기술적인 대상에게도 명확히 전달합니다.

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참고 블로그 아티클:

https://medium.com/analytics-vidhya/introduction-to-data-science-28deb32878e7