나도 지금 파이썬 판다스 넘파이 적절하게 써서 분석통계시스템 만드는중인데
단지 엔지니어가 데이타 뽑아와서 가공하고 유의미한 데이터로 만들어낸다 까지가 데이터 사이언스인가?
아니면 그 데이터를 분석해서 가치창출을 해내는것까지인가?
나도 지금 파이썬 판다스 넘파이 적절하게 써서 분석통계시스템 만드는중인데
단지 엔지니어가 데이타 뽑아와서 가공하고 유의미한 데이터로 만들어낸다 까지가 데이터 사이언스인가?
아니면 그 데이터를 분석해서 가치창출을 해내는것까지인가?
어떤 자료가 데이터로 선별되는 일 자체에 가치를 부여한건데 - DCW
딱히 둘을 구별할 필요가 있나욤 - DCW
나의 좆문적 정의는 이러함: 데이터 사이언스 - 니가 존나게 지지고 복고 해서 뭔가 결과를 내면 데이터 사이언스. 머신러닝 - 니가 존나게 지지고 복는 프로그램을 짜서 머신이 혼자 결과를 내면 머신러닝. 즉, 누가 지지고 복냐는 차이 ㅇㅇ
아 뭐지? 왜 내가 머신러닝과 데이터 사이언스 차이를 물은거로 봤지? 난독인듯
데이터 사이언티스트라는 사람들 보면 데이터를 모으고, 데이터를 가공하고, 데이터에서 의미를 찾아내고, 시각화도 하고, 그리고 이런 모든 과정들을 처리하기 위한 프로그래밍까지 이것저것 다 하던데. 열라 광범위한 이야기 같음.
요즘 러신머닝을 계속허셔서 그런듯 - DCW
그런듯. 그럼 통계랑 데이터 사이언스 차이는? 존문적 정의를 내려보면: 통계는 니가 주업무중 일부로 쓰는 툴이고, 데이터 사이언스는 주업무가 걍 무조건 데이터를 지지구 복아서 결과를 내는 것(결과는 무슨 지표, 숫자, 도표, 그래프, ...) 머신러닝은 걍 기계가 혼자 결정을 내리고 계속 일을 수행하는게 목적이기 때문에 지표,숫자,도표,그래프 등등은 걍 부산물이고 "결정"이 목적 ㅇㅇ