[데이터사이언스]데이터사이언스_리서치

목차

1. 데이터 사이언스란?
2. 데이터 사이언스가 실제 제품에 적용된 사례
3. 제품 사례의 개발과정
4. 제품 사례의 결과

본문내용

1. 데이터 사이언스란?
데이터 사이언스는 정형(Structured) 또는 비정형(Unstructured) 데이터를 막론하고 인터넷, 휴대전화, 감시용 카메라 등에서 생성되는 숫자와 문자, 영상 정보 등 다양한 유형의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 학문이다.
(출처 : Adsp 책 참고)

데이터 사이언스는 데이터로 실제 현상을 이해하고 분석하기 위해 "통계 , 데이터 분석 , 기계 학습 , 도메인 지식 및 관련 방법 을 통합하는 개념"이다.
수학, 통계, 컴퓨터 과학(computer science), 영역 지식 및 정보 과학 의 맥락에서 여러 분야에서 도출 한 기술과 이론을 사용합니다 .
(출처 : 위키백과)

다시 말해서 데이터 사이언스는 수 많은 데이터(정형, 비정형)를 이해하고 분석하여 실제 현상에 맞게 활용하는 학문이다.

2. 데이터 사이언스가 실제 제품에 적용된 사례
이러한 데이터 사이언스의 정의를 바탕으로 현재 IT, 헬스케어, 제조업 등 산업 전반에 걸쳐 많은 사례들로 펼쳐지고 있다. 이 중 몇 가지 예시를 들어보면 구글- 검색엔진과 번역, 월마트 – 구매패턴 분석, SNS분석을 통한 유세, 넷플리스 - 추천시스템 등이 있다.
여기서 넷플릭스 – 추천시스템을 조금 더 조사해 보았다.

넷플릭스는 1998년 DVD 대여 서비스로 시작하였고, 2007년 온라인 스트리밍 서비스를 도입하였다. 처음 온라인 서비스를 도입했을 때는 많은 적자를 입었다고 한다.
그 후, Netflix는 사용자에게 완벽한 영화 경험을 제공하기 위해 알고리즘에 많은투자를 하였고, 이 중 하나가 사용자가 좋아할 장르의 영화 또는 프로그램을 제안을 제공하는 추천 시스템이다.
추천 시스템은 사용자의 선호와 취향에 따라 다양한 콘텐츠를 제공하는 플랫폼이다. 추천 시스템은 사용자에 대한 정보(시청 기록, 관람 연령 등)를 입력으로 사용하여 정보를 처리한다. 이를 통해 사용자가 제품을 평가하거나 선호하는 정도를 예측한다.

참고 자료

Adsp 책 참고
위키백과
구글 이미지- 데이터 사이언스
https://netflixtechblog.com/whats-trending-on-netflix-f00b4b037f61
https://www.statista.com/
https://netflixtechblog.com/interleaving-in-online-experiments-at-netflix-a04ee392ec55