ADsP 1과목 3-2 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 | 정리📝

데이터 사이언스

IT 영역: 데이터 웨어하우징, 분산 컴퓨팅, 파이썬 프로그래밍 등 데이터 처리

분석적 영역

 

비즈니스 영역: 데이터 시각화

• 통찰력 있는 분석에 초점
• 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 학문
• 기본 통계학과 달리 총체적 접근법을 사용함
• 정형, 반정형, 비정형 데이터 모두 분석 대상임

  

  컨설팅 능력 → 비즈니스 분석

 

외부환경적 측면에서 본 인문학 열풍의 원인

• 컨버전스 → 디버전스
  단순 세계화에서 복잡한 세계화로 변화함
• 생산 → 서비스
  비즈니스 중심이 서비스로 이동함
• 생산 → 시장창조
  경제와 산업의 논리가 생산에서 시장창조로 변화함

 

데이터 사이언티스트가 효과적인 분석 모델 개발을 위해 고려해야 하는 사항

• 분석 모델이 예측할 수 없는 위험을 살피기 위해 현실세계를 돌아보고 분석을 경험과 세상에 대한 통찰력과 함께 활용함
• 가정들과 현실의 불일치에 대해 끊임없이 고찰하고 모델의 능력에 대해 항상 의구심을 가짐
• 분석의 객관성에 의문을 제기하고 분석 모델에 포함된 가정과 해석 개입 등의 한계를 고려함