빅데이터 분석 방법론과 데이터 과학자

▶ 공사 내 빅데이터 분석에 대한 관심 및 이해 향상, 분석 방법론 활용을 위한 다양 한 아이디어 수렴을 위해 본 보고서 작성

▶ 빅데이터 분석 기술에서 사용되는 기계 학습과 주요 방법론을 살펴보고, 이를 수 행하는 데이터 과학자의 역할과 필요 역량 소개

▶ 많이 사용되는 분석 방법론을 지도학습과 비지도학습으로 분류, 각 방법론에 대 하여 분석 과정을 간략히 소개

▶ 보다 발전된 최신 방법론으로 딥러닝, 텍스트 마이닝, 협업 필터링을 설명하고, 응 용 사례와 함께 공사 활용 방안을 제시

▶ 전문지식과 함께 수학·통계·프로그래밍 및 데이터베이스에 대한 이해, 효과적인 결 과 전달을 위한 커뮤니케이션 및 데이터시각화 능력 요구

▶ 빅데이터 만능론을 경계하는 한편, 조직 내 우수한 데이터 과학자 육성을 위해 필요 한 역량을 확인하고, 부족한 부분을 채워나갈 수 있는 교육 프로그램 마련 필요

▶ 현장의 경험과 아이디어를 실제로 유용한 분석 결과로 이끌어낼 수 있는 통로를 마련 하여, 데이터 분석을 토대로 의사결정을 뒷받침하는 빅데이터 기반의 실사구시(實事 求是) 조직문화 형성 필요