<ADsP> 1.3 데이터 사이언스와 전략 인사이트

 이 글은 데이터분석준전문가(ADsP)를 취득 후 정리하며 쓰는 글입니다.

 ADsP 의 공부방법 및 후기글은 하단의 일상블로그 링크를 참고해주세요. 

 데이터에듀사의 교재를 참고하였으며, 작성된 모든 내용과 그림은 직접 재구성하였습니다.

 

 

 

1. 빅데이터 분석과 전략 인사이트

* 산업별 분석 애플리케이션

 - 금융 : 신용점수 산정, 사기 탐지, 고객 수익성 분석

 - 제조업 : 재고 보충, 신상품 개발

 - 병원 : 고객 로열티, 수익 관리

 - 에너지 : 트레이딩, 수요공급예측

 - 정부 : 사기 탐지, 범죄 방지

 

2. 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량

* 데이터 사이언스의 의미와 역할

- 의미 : 데이터 사이언스란 데이터 공학, 수학, 통계학, 컴퓨터 공학, 시각화 등 해당 분야의 전문지식을 종합한 학문이다.

- 역할 : 데이터 사이언티스트는 현장에 존재하는 대량의 데이터를 모으고 분석에 적합한 형태로 가공하고, 데이터가 의미하는 바를 이야기에 담아 다른 사람에게 효과적으로 전달하는 역할을 한다.

 

* 데이터 사이언스의 영역

 - 분석적 영역 : 수학, 확률모델, 머신러닝 등

 - 정보기술 영역 : 프로그래밍, 데이터 엔지니어링, 고성능컴퓨팅 등

 - 비즈니스 컨설팅 영역 : 커뮤니케이션, 스토리텔링, 시각화 등

 

* 데이터 사이언티스트의 요구 역량

 - Hard Skill : 빅데이터 이론 지식, 분석기술

 - Soft Skill : 통찰력, 설득력, 협력기술

 

* 인문학의 열풍

 - 우리는 기존 사고의 틀을 벗어나 비즈니스 핵심가치를 이해할 수 있는 인문학에서의 역량이 점점 더 요구되는 시대에 살고 있다.

 - 컨버전스 > 디버전스 : 복잡한 세계로 변화함

 - 생산 > 서비스 : 튼튼한 제품에서 뛰어난 서비스의 중요성까지 강조

 - 생산 > 시장창조 : 기술경쟁에서 무형자산의 경쟁으로 세상이 변화하고 있음

 

 

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참고

필자 취득 후기 및 공부 방법 

비전공자 독학 후기 및 팁 (feat.20일합격)

데이터에듀 홈페이지 및 기출복원 

기출문제복원 – 데이터에듀(dataedu)

데이터 전문가 포럼 카페

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