데이터과학 학술분야 #
데이터과학의 중요성이 부각되면서 데이터과학을 전문적으로 다루는 대학 학과들이 생겨나고 있다. 하지만 데이터과학은 복합 또는 융합학문이기 때문에 하나로 통합하여 모든 것을 배운다는 것은 아직까지는 무리가 있다. 데이터과학은 현대의 거의 모든 이학, 공학 학술 분야와 관련이 있다.
데이터과학은 크게 컴퓨터공학에서 다루는 분산 컴퓨팅과 기계학습, 그리고 통계학에서 출발한 데이터 분석 및 결과 활용으로 구분할 수 있다. 그래서 학술적 구분은 위에 열거한 기술을 가르치는 대학의 학과나 과목들과 관련된 것들이 많다. 각 학술 분야에서는 각기 그 자체의 학과에서 필요한 것들을 주로 다루고 있으나, 일부는 겹치기도 하며 일부는 서로 겹치지 않는 것이 있다. 모든 것을 다 할 수는 없겠지만, 여러 학과 또는 여러 학술분야가 서로 공통으로 가르치거나 다루는 부분들이 있는데, 그런 것들은 상당히 기본적이면서도 중요한 것이기 때문에 반드시 익혀두는 것이 좋다.
데이터과학 관련 주요 학술분야 #
컴퓨터공학 (Computer Science) #
- 분산컴퓨팅 및 빅데이터 처리: Hadoop, Spark 등을 활용한 대용량 데이터 처리
- 기계학습 및 인공지능: 알고리즘 설계, 모델 구현, 딥러닝
- 데이터베이스 시스템: 데이터 저장, 관리, 질의 처리
- 소프트웨어 엔지니어링: 데이터 파이프라인 구축, 시스템 아키텍처
통계학 (Statistics) #
- 기술통계 및 추론통계: 데이터 요약, 가설검정, 신뢰구간
- 회귀분석: 선형회귀, 로지스틱 회귀, 일반화선형모형
- 실험계획법: A/B 테스트, 인과추론
- 베이지안 통계: 베이지안 추론, MCMC 방법론
수학 (Mathematics) #
- 선형대수학: 행렬 연산, 고유값 분해, 특이값 분해
- 미적분학: 최적화, 경사하강법
- 확률론: 확률분포, 확률과정, 마르코프 체인
- 이산수학: 그래프 이론, 조합론
경영학/경제학 (Business/Economics) #
- 데이터 기반 의사결정: 비즈니스 인텔리전스, 성과 측정
- 마케팅 분석: 고객 세분화, 추천 시스템
- 계량경제학: 경제 데이터 분석, 시계열 분석
- 운영연구: 최적화, 시뮬레이션
산업공학 (Industrial Engineering) #
- 품질관리: 통계적 품질관리, 6시그마
- 공급망 관리: 수요예측, 재고최적화
- 인간공학: 사용자 경험 분석, 인터페이스 설계
심리학 (Psychology) #
- 인지과학: 인간의 정보처리 과정 이해
- 행동경제학: 의사결정 패턴 분석
- 사회심리학: 집단 행동 분석
정보시스템학 (Information Systems) #
- 비즈니스 프로세스 분석: 업무 프로세스 최적화
- 정보 아키텍처: 데이터 거버넌스, 메타데이터 관리
- 디지털 트랜스포메이션: 조직의 데이터 활용 전략
도메인별 전문분야 #
- 생물정보학 (Bioinformatics): 유전체 데이터 분석
- 금융공학 (Financial Engineering): 리스크 관리, 알고리즘 트레이딩
- 디지털 마케팅: 웹 분석, 소셜미디어 분석
- 의료정보학: 의료 데이터 분석, 임상 연구
학제간 융합의 중요성 #
데이터과학의 특성상 단일 학문으로는 해결하기 어려운 복합적인 문제들이 많다. 따라서 여러 학술분야의 지식을 융합하여 활용하는 능력이 중요하며, 각 분야의 기초 지식을 폭넓게 이해하고 필요에 따라 심화 학습을 진행하는 것이 바람직하다.