[ADP 필기 요약]_1과목 데이터의 이해_③

1. 데이터 사이언스

✅ 데이터 사이언티스트의 요구 역량 [📌암기]

구분	핵심 키워드	시험에 잘 나오는 표현
Hard Skill	이론 + 분석 기술	빅데이터 이론/방법론 이해, 분석 설계·노하우
Soft Skill	통찰 + 전달 + 협력	스토리텔링/시각화, 커뮤니케이션, 다분야 협업

• Hard Skill
  • 빅데이터에 대한 이론적 지식(기법/방법론 이해)
  • 분석 기술에 대한 숙련(최적 분석 설계, 노하우 축적)
• Soft Skill
  • 통찰력 있는 분석(호기심, 논리적 비판, 창의적 사고)
  • 설득력 있는 전달(스토리텔링, 시각화)
  • 다분야 간 협력(커뮤니케이션)

 

✅ 데이터 사이언스의 영역 3가지

• 분석(Analytic) 영역: 수학, 확률모델, 머신러닝, 패턴 인식/학습, 불확실성 모델링
• IT 영역: 프로그래밍, 데이터 엔지니어링, DW, 고성능 컴퓨팅
• 비즈니스 영역: 커뮤니케이션, 프레젠테이션, 스토리텔링

 

✅ 데이터 사이언스는 “과학과 인문의 교차로”

• 통계/처리(기술)만으로는 “전략적 통찰”이 나오기 어렵고
• 스토리텔링/커뮤니케이션/비판적 시각 같은 인문학적 요소가 있어야
  “왜 이런 결과가 나왔는지”를 설명하고 “그래서 무엇을 할지”로 연결됩니다.

 

✅ 데이터 사이언스의 한계

• 모든 분석은 ‘가정’에 근거한다.
• 사람(해석)이 개입되기 때문에, 같은 결과도 해석이 달라질 수 있다.

📌 기출 느낌 문장(맞/틀)

• “정량 분석은 항상 객관적이므로 해석 차이가 없다” → ❌
• “모델에는 가정이 포함되며, 현실과 가정의 불일치를 점검해야 한다” → ✅

 

✅ 데이터 사이언스와 인문학

• 인문학은 “데이터에 묻힌 잠재력(의미/맥락)”을 꺼내는 역할을 한다.

 

✅ 외부 환경적 측면에서 본 ‘인문학 열풍’ 이유 3가지[📌암기]

 

(1) 컨버전스 → 디버전스

• 표준화/단순화 중심에서 → 다양성/정체성/연결/창조성이 중요해지는 방향
• 예시 감각: “하나로 합치는 시대(컨버전스)”에서 “각자 취향·정체성으로 갈라지는 시대(디버전스)”로

(2) 생산 → 서비스

• 제품을 “만들어 파는 것”에서 → 경험/관계/구독/운영(서비스) 중심으로 이동
• 예시 감각: 제조업도 서비스화(유지보수, 구독, 고객경험)로 경쟁

(3) 생산 → 시장창조

• 공급자 중심 기술 경쟁에서 → 새로운 시장/경험/과정 자체를 만드는 경쟁으로 이동
• 예시 감각: “제품 산출물”보다 “창조 과정/무형 자산(브랜드·커뮤니티·콘텐츠)”이 가치가 되는 흐름

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📌  30초 암기 박스

• 데이터 사이언티스트 역량: Hard(이론+분석숙련) + Soft(통찰+전달+협력)
• 데이터 사이언스 3영역: 분석(Analytics) + IT + 비즈니스(스토리텔링)
• 정의: 데이터 사이언스 = 과학과 인문의 교차로
• 한계: 모든 분석은 가정 기반(해석 개입)
• 인문학 열풍 3요소: 컨→디 / 생산→서비스 / 생산→시장창조