데이터 사이언스 캔버스 블록의 핵심 구성 요소

데이터 사이언스 캔버스는 8개의 블록으로 구성되며 각 블록은 데이터 과학의 핵심 세그먼트들로 구성되어 있습니다.

 

<데이터 사이언스 캔버스 전체구성도(Canvas-8Blocks)

‘캔버스’는 데이터 과학에서 중요한 디시전 메이킹(Decision Making)을 훈련하기 위한 도구로서 개발된 것 입니다.  데이터 과학의 성공 요인은 분석 결과의 우위성(예측력 등)에만 있는 게 아닙니다.  분석 모델 자체의 기능이나 성능이 아니라 분석 결과를 통해 얻고자 하는 가치가 무엇인가하는 것을 고민하지 않으면 안됩니다.  그것을 고민하지 않으면 데이터 과학은 단지 아름다운 모델링을 추구한 것에 머물 것 입니다.

그래서 디자인 씽킹(Design Thinking)이 매우  중요합니다.  비즈니스 이슈에 대한 가치 제안을 하고필요한 데이터를 수집하고,  모델링과 테스트를 하는 과정에서 디시전 메이킹(Decision Making)을 하는 것은 최종 결과에  무척 중요한 영향을 미치게 됩니다. ‘캔버스는 이와 같은 디자인 씽킹의 도구로서 개발 된 것입니다.

데이터 사이언스 캔버스는 다양한 산업과 기업 현장에서 획득한 경험을 통해 만들어진 것입니다.  많은 시티즌 데이터 과학자 분들의 실천적 활용에 사용되는 공통된 도구로서의 역할을 통해 더욱 발전해 나갈 것을 기대합니다.

 

출처) Citizen Data Scientist를 위한 데이터 사이언스 캔버스
지은이 ㈜ 베가스 R&D Center

 

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