빅데이터 분석 방법론과 데이터 과학자

김, 형준; 송, 완영; 안, 세륭

doi:10.52344/hfr.2017.1.0.226

(연구배경) 데이터 폭증 시대 도래에 따라, 빅데이터 분석 기술에 대한 관심 증가와 함께 기술 활용을 위한 이해의 필요성 확대
- ▶ 공사 내 빅데이터 분석에 대한 관심 및 이해 향상, 분석 방법론 활용을 위한 다양 한 아이디어 수렴을 위해 본 보고서 작성
- ▶ 빅데이터 분석 기술에서 사용되는 기계 학습과 주요 방법론을 살펴보고, 이를 수 행하는 데이터 과학자의 역할과 필요 역량 소개
(기계학습) 데이터 속에서 패턴을 찾아, 발견된 패턴을 토대로 스스로 프로그램을 수정해 나가는 인공지능의 한 분야
- ▶ 많이 사용되는 분석 방법론을 지도학습과 비지도학습으로 분류, 각 방법론에 대 하여 분석 과정을 간략히 소개
- ▶ 보다 발전된 최신 방법론으로 딥러닝, 텍스트 마이닝, 협업 필터링을 설명하고, 응 용 사례와 함께 공사 활용 방안을 제시
(데이터 과학자) 현장에서 발생하는 대용량의 데이터 속에서 숨은 트렌드를 발견, 기 업에 필요한 정보를 적시에 제공하는 분석전문가
- ▶ 전문지식과 함께 수학·통계·프로그래밍 및 데이터베이스에 대한 이해, 효과적인 결 과 전달을 위한 커뮤니케이션 및 데이터시각화 능력 요구
(시사점) 빅데이터 분석 방법론의 활용 범위와 한계에 대한 이해를 바탕으로, 공사 의 데이터 활용성을 높일 수 있는 조직문화 형성
- ▶ 빅데이터 만능론을 경계하는 한편, 조직 내 우수한 데이터 과학자 육성을 위해 필요 한 역량을 확인하고, 부족한 부분을 채워나갈 수 있는 교육 프로그램 마련 필요
- ▶ 현장의 경험과 아이디어를 실제로 유용한 분석 결과로 이끌어낼 수 있는 통로를 마련 하여, 데이터 분석을 토대로 의사결정을 뒷받침하는 빅데이터 기반의 실사구시(實事求是) 조직문화 형성 필요

빅데이터 분석 방법론과 데이터 과학자

요 약