비즈니스 애널리틱스 관련 용어에서, 1 데이터 과학 (Data Science), 2 데이터 애널리틱스(Data Analytics), 3 데이터 분석 (Data Analysis), 4 인공지능(Artificial Intelligence), 5 머신러닝(Machine Learning), 6 딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 자세히 설명하시오
분야
hwpI. 서론
II. 본론
1. 데이터 과학 (Data Science)
2. 데이터 애널리틱스 (Data Analytics)
3. 데이터 분석 (Data Analysis)
4. 인공지능 (Artificial Intelligence)
5. 머신러닝 (Machine Learning)
6. 딥러닝 (Deep Learning)
III. 결론
I. 서론
요즘 업무 현장에서 ‘데이터로 말하자’는 말이 낯설지 않게 들린다. 회의 시간에 ‘이건 데이터 기반으로 의사결정해야죠’, ‘인공지능 모델 한번 돌려보죠’라는 말이 자연스럽게 오간다. 그런데 회의가 끝난 후, 조용한 사무실 책상 앞에 앉아 이런 생각이 문득 들었다. 도대체 ‘데이터 과학’과 ‘데이터 분석’은 뭐가 다르고, ‘인공지능’과 ‘머신러닝’, ‘딥러닝’은 각각 어떤 의미일까? 주변에서는 다들 이 용어들을 자유자재로 쓰지만, 정작 제대로 설명할 수 있는 사람은 많지 않다. 나도 그중 하나였다.
요즘은 수많은 교육 콘텐츠와 유튜브 영상에서 이 용어들을 설명하지만, 실제로 현장에서는 이 개념들이 뚜렷하게 구분되지 않은 채 섞여 사용되는 경우가 대부분이다. 막상 무언가를 결정할 때 그 용어의 본질이 뭔지도 모른 채 ‘데이터 기반’이라는 이유만으로 판단이 내려지는 경우도 적지 않다. 이런 현실 속에서, 지금 이 글을 통해 용어 하나하나를 다시 꺼내보며 개념을 정리해보고 싶었다. 단순히 정의를 나열하기보다는, 내가 겪은 혼란과 고민, 그리고 실제 업무 속 경험을 바탕으로, 데이터 관련 용어들의 차이와 연결성을 진지하게 되짚어보려 한다.
II. 본론
1. 데이터 과학 (Data Science)