[데이터분석 준전문가(ADsP)공부]제1과목 데이터의 이해[Part 3] (with 메타코드M)

ADsP 제1과목 데이터의 이해의 Part 3에서는 가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트, 기타 중요 개념에 대해 배웠습니다.

이 파트는 이해를 중심으로 공부하면 좋습니다.

✨가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

✏️빅데이터 분석과 전략 인사이트

• 빅데이터 분석은 결국 데이터에서 가치, 통찰, 인사이트를 끌어내 성과를 창출하는 것이 핵심 

   ‣ 어떻게 이를 활용할지에 대한 고민이 첫번째

• 핵심은 Big이 아니다. 알고리즘도 아니다. 

   ‣ 목표 기반의 데이터 분석, 모델링, 알고리즘 선택 등 데이터 분석 기획을 기반으로 한 가치 창출이 중요함

 

✏️일차원 분석

• 금융서비스: 신용점수 측정, 가격책정

• 제조업: 공급망 최적화, 수요예측, 재고관리

• 병원: 가격책정, 수익관리

• 에너지: 공급/수요 예측

→ 일차원 분석을 통해서도 업무에서 상당한 효과를 얻을 수 있음

📌일차원 분석의 문제점

• 환경 변화를 파악하고 대응하기 어려움.

• 새로운 기회를 포착하기 어려움.

→  일차원적 분석을 통해 분석경험/역량을 쌓고 분석의 범위를 넓혀가며 인사이트를 주는 가치기반의 분석단계로 발전해야 함

 

✏️데이터 사이언스의 의미와 역할

• 데이터 사이언스: 수학, 통계학, 컴퓨터공학, 데이터 분석 역량, 분석 영역의 전문지식을 종합한 학문

   ‣  데이터를 분석하고 이를 효과적으로 전달하는 과정까지 포 함 (데이터 시각화)

📌데이터 사이언스 구성요소

• 분석(Analytics): 수학, 통계학(확률론), 기계학습, 모델링

• IT : 프로그래밍, 데이터 엔지니어링, 클라우드 컴퓨팅

• 비즈니스 컨설팅: 커뮤니케이션, 프레젠테이션, 스토리텔링, 시각화

 

빅데이터 : 3V(양, 속도, 다양성), 3요소(데이터, 기술, 인제)

✏️데이터 사이언티스트 요구 역량 - 소프트 스킬이 중요

• 하드 스킬(Hard Skill): 데이터 처리/분석 기술 등=이론적인 부분

   ‣ 통계 및 수학 / 프로그래밍 / 데이터 처리 분석 툴 사용능력 / 클라우드 플랫폼(AWS) 및 빅데이터 도구(Hadoop) 등 활 용능력

• 소프트 스킬(Soft Skill): 통찰력, 전달력, 설득력, 협력 등

   ‣ 의사소통 능력: 의견 전달 및 협력

   ‣ 문제해결 능력: 인사이트 도출

   ‣ 비즈니스 이해력: 비즈니스 도메인에 대한 이해

✏️전략적 통찰력과 인문학

✏️빅데이터 패러다임의 변화

• 디지털화 (과거) : 아날로그 세상을 어떻게 디지털화 할 것인가, 오피스 프로그램 (엑셀)

• 연결 (현재) : 디지털화된 정보의 상호 연결 

   예) 콘텐츠 추천 시스템

• 에이전시 (미래) : 복잡한 연결의 효과적이고 신뢰할 수 있는 관리(→블록체인 기술)

✨ 기타 중요 개념

 

✏️SQL(구조화된 질의 언어)

• SQL은 Structured Query Language의 약자로, 데이터베이스 에서 데이터를 관리하기 위해 사용되는 표준화된 언어

• SQL은 DB에 질의하거나 조작하기 위한 다양한 명령문을 포함

 

주요 기능

• DB 생성 및 삭제

• 테이블 생성 및 조작

• 데이터 조작

• DB 백업 및 복원

• 권한 관리

 

대표적인 함수

• SELECT: 데이터 조회

• INSERT: 새로운 레코드 추가

• COUNT: 특정 조건을 만족하는 레코드의 개수 계산

• SUM: 합

🔔개인정보 비식별 기술

 

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