데이터 과학은 통계, 컴퓨터 과학, 수학, 도메인 지식을 융합하여 구조화/비구조화된 원시 데이터로부터 의미 있는 인사이트와 지식을 추출하는 학제간 분야입니다. 전통적인 데이터 분석과 차별화되는 점은 대규모 데이터(빅데이터) 처리, 고급 알고리즘을 통한 분석 자동화, 예측 및 처방 모델 생성 능력입니다. 데이터 수집, 정제, 탐색, 모델링, 해석의 일련의 과정을 거치며, 인공지능 및 머신러닝과 밀접하게 연계됩니다.
활용 사례 및 예시
데이터 과학은 은행 사기 탐지, 맞춤형 추천(스트리밍 플랫폼, 이커머스 등), 산업 최적화(예측 유지보수, 공급망 관리), 소셜 미디어 감정 분석, 개인 맞춤 의료 등 다양한 분야에 널리 쓰입니다. 시장 트렌드 예측, 행동 분석을 통한 마케팅 캠페인 최적화 등에도 활용됩니다.
주요 소프트웨어, 라이브러리, 프레임워크
주요 도구로는 Python, R 프로그래밍 언어와 Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등의 라이브러리가 있습니다. Apache Spark, Hadoop, Databricks와 같은 플랫폼, Tableau, Power BI 등 시각화 도구도 많이 사용됩니다. Jupyter Notebook은 프로토타이핑 및 분석 문서화에 널리 활용됩니다.
최신 동향 및 발전
데이터 과학은 생성형 인공지능의 발전, 워크플로우 자동화(AutoML), 비정형 데이터(이미지, 텍스트, 비디오) 분석을 위한 딥러닝 통합 등으로 빠르게 변화하고 있습니다. 데이터 거버넌스 및 윤리, 데이터 품질, 데이터 주권 이슈도 중요성이 커지고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 데이터 과학 프로젝트의 확장성과 협업을 더욱 촉진하고 있습니다.