『Data Bonanza』

예전에도 봣던 책인데, 우연히 북러닝 코스에도 있어 또 한번 읽어보았다. 김옥기 저자님에 대해서는 데이터분석을 종사하면서 종종 들어보았다. (외부강연 등도 많이 하신것으로 알고 있다) 책을 읽으면서 느낀점은 이분은 현업 적용 업무를 많이 하셨구나.. 느꼈다. (내공이 다르달까...?) (데이터 분석 업무를 하다보면 진정한 고수와 허수를 구분할 능력이 늘어가는것 같다..) 데이터 과학 무엇을 하는가? 현직 데이터 과학자가 알려주는 실무 적용 방법! 김옥기 지음 | 이지스퍼블리싱 | 2018년 05월 25일 출간 www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9791163030096&orderClick=LEa&Kc= 데이..

DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom) 피라미트에서는 데이터, 정보, 지식을 통해 최종적으로 지혜를 얻어내는 과정을 계층구조로 설명하고 있다. 1. DIKW의 정의 2. DIKW 피라미드 * 포인트: 정보는 사실이고, 지식은 사실 + 의지 개념, 지혜는 의지 + 판단 3. Insight와 가치 창출 과정 내가 정의하기로는 데이터 사이언티스트는 데이터로부터 Insight를 찾아 Value를 창출하는 일을 하는 사람이라고 생각했다. 그럼 DIKW와 결합해보자. 이런 모양새가 아닐까 생각된다.

·흔히, 일상에서 많이 물어보는 질문이 있다. 데이터 분석가(Data analyst)와 데이터 과학자(Data scientist)의 차이가 뭔가? 쉽게 대답하기 힘들것이다. 아마 명확한 차이에 대해 정립해본적이 없을테니.. 나 또한, 이에 대해 고민해보지 않아 실제 면접에 나왔을 때 대답하느라 혼났다. 시중에 서적에서 찾아보자. 과거에 읽었던 책에 있는 데이터 분석가(Data analyst)와 데이터 과학자(Data scientist)의 차이이다. 데이터 분석가는 데이터 정제 및 원인 분석과 결과 분석 작업(현황분석)을 주로 하고, 일부 경험 있는 분석가는 드물게 추정 작업(예측 분석)도 한다. 데이터 과학자는 현황 분석보다는 주로 산업별 전문 지식을 갖고 예측 최적화 작업을 한다. - "데이터 과학 무..