최근 기업의 성장은 빅데이터 활용에 성패가 달렸다고 해도 과언이 아니다. 빅데이터를 활용하기 위해서는 데이터 과학자 확보가 필수적이다. 데이터 과학자는 데이터를 수집하고, 분석할 수 있는 형태로 가공하며, 분석을 통해 결과를 도출하고 이를 의사 결정자들에게 적절히 제시하고 설명할 수 있는 전문가들을 말한다. 그러나 데이터 과학자에 대한 수요가 높음에도 불구하고 데이터 과학자 양성이 일부 학계와 일부 대기업, ...
최근 기업의 성장은 빅데이터 활용에 성패가 달렸다고 해도 과언이 아니다. 빅데이터를 활용하기 위해서는 데이터 과학자 확보가 필수적이다. 데이터 과학자는 데이터를 수집하고, 분석할 수 있는 형태로 가공하며, 분석을 통해 결과를 도출하고 이를 의사 결정자들에게 적절히 제시하고 설명할 수 있는 전문가들을 말한다. 그러나 데이터 과학자에 대한 수요가 높음에도 불구하고 데이터 과학자 양성이 일부 학계와 일부 대기업, IT 기업 위주 수행되고 있다. 데이터 과학자 양성을 위한 프로세스와 커리큘럼에 대한 막연함 때문에 데이터 과학자 양성에 본격적으로 나서지 않고 있다. 본 연구는 인터뷰 기반의 탐색적 연구를 수행하여 데이터 과학자의 필수 역량과 이를 확보하기 위한 사례 중심의 데이터 과학자 양성 촉진 및 저해 요인을 도출하고, 각 요인들의 인과관계와 영향을 분석하였다. 이를 위해 인과관계 다이어그램을 작성하여 핵심 이슈를 도출하고 그에 대한 대안을 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 데이터 과학자 양성 과정 도입을 시도할 때 발생할 수 있는 부정적인 영향을 최소화하고, 긍정적인 효과를 최대화하여 향후 기업내에서 자체적으로 데이터 과학자 양성에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다
최근 기업의 성장은 빅데이터 활용에 성패가 달렸다고 해도 과언이 아니다. 빅데이터를 활용하기 위해서는 데이터 과학자 확보가 필수적이다. 데이터 과학자는 데이터를 수집하고, 분석할 수 있는 형태로 가공하며, 분석을 통해 결과를 도출하고 이를 의사 결정자들에게 적절히 제시하고 설명할 수 있는 전문가들을 말한다. 그러나 데이터 과학자에 대한 수요가 높음에도 불구하고 데이터 과학자 양성이 일부 학계와 일부 대기업, IT 기업 위주 수행되고 있다. 데이터 과학자 양성을 위한 프로세스와 커리큘럼에 대한 막연함 때문에 데이터 과학자 양성에 본격적으로 나서지 않고 있다. 본 연구는 인터뷰 기반의 탐색적 연구를 수행하여 데이터 과학자의 필수 역량과 이를 확보하기 위한 사례 중심의 데이터 과학자 양성 촉진 및 저해 요인을 도출하고, 각 요인들의 인과관계와 영향을 분석하였다. 이를 위해 인과관계 다이어그램을 작성하여 핵심 이슈를 도출하고 그에 대한 대안을 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 데이터 과학자 양성 과정 도입을 시도할 때 발생할 수 있는 부정적인 영향을 최소화하고, 긍정적인 효과를 최대화하여 향후 기업내에서 자체적으로 데이터 과학자 양성에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다
It is no exaggeration to say that the recent growth of the company depends on the use of big data. Data scientists are essential to use big data. Data scientists are experts who can collect data, process it into a form that can be analyzed, derive results through analysis, and appropriately present ...
It is no exaggeration to say that the recent growth of the company depends on the use of big data. Data scientists are essential to use big data. Data scientists are experts who can collect data, process it into a form that can be analyzed, derive results through analysis, and appropriately present and explain it to decision makers. owever, despite the high demand for data scientists, the training of data scientists is being carried out by some academics, some large corporations, and IT companies. Because of the vagueness of the process and curriculum for the training of data scientists, they are not getting into the training of data scientists in earnest. In this study, we conducted an interview - based exploratory study to investigate the essential competencies of data scientists and the case - centered data scientists' promotion and inhibition factors, causal relationships and influences of each factor were analyzed. To this end, causal diagrams were drawn up to identify key issues and suggest alternatives. The results of this study will minimize the negative impacts of attempting to introduce the data scientist training process and maximize the positive effect, and hopefully it will help to nurture data scientists in the company in the future.
It is no exaggeration to say that the recent growth of the company depends on the use of big data. Data scientists are essential to use big data. Data scientists are experts who can collect data, process it into a form that can be analyzed, derive results through analysis, and appropriately present and explain it to decision makers. owever, despite the high demand for data scientists, the training of data scientists is being carried out by some academics, some large corporations, and IT companies. Because of the vagueness of the process and curriculum for the training of data scientists, they are not getting into the training of data scientists in earnest. In this study, we conducted an interview - based exploratory study to investigate the essential competencies of data scientists and the case - centered data scientists' promotion and inhibition factors, causal relationships and influences of each factor were analyzed. To this end, causal diagrams were drawn up to identify key issues and suggest alternatives. The results of this study will minimize the negative impacts of attempting to introduce the data scientist training process and maximize the positive effect, and hopefully it will help to nurture data scientists in the company in the future.
주제어
#데이터 과학자 빅데이터 인과관계 다이어그램 data scientist big data casual diagram
학위논문 정보
저자
이석민
학위수여기관
연세대학교 정보대학원
학위구분
국내석사
학과
빅데이터 전공
지도교수
이정훈
발행연도
2017
총페이지
v, 35장
키워드
데이터 과학자 빅데이터 인과관계 다이어그램 data scientist big data casual diagram
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