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딥러닝 · 머신러닝
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해결 여부
미해결
"데이터 분석"의 의미
22.04.12 00:25 작성 조회수 193
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안녕하세요
직무별 필요한 역량에 대해 알려주셔서 공부할 계획을 얼추 그리고 있습니다. 말씀하신 내용 중 "데이터 분석"의 의미에 대하여 문의드립니다.
Consultant/Marketer 직무의 경우 1) 웹크롤링 2) 데이터 시각화 3) 데이터 분석을 할 줄 알아야 하며
Data Scientist 직무의 경우 위의 역량에 더해 1) 머신러닝 이론 2) 고급 데이터 분석을 알고 할 줄 알아야 한다고 이해하였습니다.
여기서 의문은 '데이터 분석'과 '고급 데이터 분석'의 구분입니다. 이른바 데이터 마케팅에서 주로 활용하는 분석 프레임워크인 AARRR이나 cohort, funnel이 전자의 '데이터 분석'에 해당하고, 회귀분석 및 여러 통계적 추정 및 검정 기법이 후자의 '고급 데이터 분석'에 해당하는 것인지요?
제가 Data Science를 공부하려는 취지와 목적은 현상의 원인을 파악하고 변인간 인과관계 또는 상관관계를 따져보기 위함입니다. 적어지 현재로선 제 목적은 예측의 정확도보다 분석의 설명력을 우선순위에 두고 있습니다. 이와 같은 학습목적의 경우 ML보다는 통계학에 보다 중점을 두어서 학습해야 하는지 궁금합니다.
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saurabhharshe1612
2022.07.04
Thank you for sharing valuable information. I found this helpful. The role of a data scientist is rapidly becoming a required position for any company. Become an in-demanded employee over the peers with SevenMentor's Data Science Course in Pune. This hands-on training program blends practical and theory to equip candidates with the skills, knowledge, and experience. Get the core skill base to gain a key understanding that will be readily applicable for a career in data science.
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코코
지식공유자2022.04.12
안녕하세요. qazpoiu79님
제가 말씀드리는 고급 데이터 분석이라 함은, raw데이터를 받고 실험설계부터 최적의 모델설계까지 하는 것을 의미합니다.
제 기준에서 말씀드리면, 말씀하신 , 회귀분석 및 여러 통계적 추정 및 검정 기법은 고급 데이터 분석이라기 보다는 통계적인 분석 방법이라고 생각합니다.
뭐가 데이터분석이고 뭐가 고급데이터 분석이다 이렇게 나누기는 어렵다고 생각합니다.
다만, 직업의 특성에 맞게 필요한 분석기법이 조금 다르다고 생각해서 그렇게 말씀을 드린 것입니다.
변인간 인과관계 또는 상관관계를 따져보기 위함이라고 하셨는데, 이를 위해 ML보다는 통계학을 집중적으로 공부하라고 조언 드리기는 어려울 것 같습니다. 수학과 통계학을 좋아하신다면 추천드리지만, 그게 아니라면 ML을 더 공부하는게 어떨까 싶습니다.
ML이 계속 발전하면서 설명가능한 모델들도 발전하고 있기 때문입니다.
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