2023 하반기 기준 상위 7가지 데이터 과학 기술

현대 디지털 세계의 모든 영역은 컴퓨터 과학을 중심으로 전개된다. 컴퓨터 과학 도구의 독창적인 사용에는 미래의 문제를 계획하고 예측하며, 지능적인 상업적 결정을 내리는 것이 포함된다. 컴퓨터 과학은 분석 및 통계 기술을 사용하여 실제 현상을 조사하는 것을 목표로 한다. 일반적으로 특정 작업이나 처리에 대한 유용성을 높이는 방식으로 표현되거나 인코딩된 지식이나 정보의 모음을 "데이터"라고 한다. 데이터 과학자의 책임은 처리되지 않은 데이터를 추출, 수정, 전처리 및 예측을 통해 의미 있는 정보로 바꾸는 것이다.

 

이는 정말 중요한 부분인 것이 국내에서도 많은 기업들이 데이터의 중요성을 알고 대용량의 데이터를 수집하지만 실상 의미 있게 쓰이는 데이터는 고작 21%에 불과다고 한다. 나머지 약 80%의 데이터는 무용지물이 된 것이다. 

 

성공적인 엔지니어링 및 컴퓨터 과학 경력을 위해서는 다음과 같은 컴퓨터 과학 기술 스택이 필요할 수 있다.

 

1. 아마존 웹 서비스 ( AWS)

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이제 최소 IT업계에 관심이 있는 분들이라도 AWS를 안다고 할 정도로 Amazon Web Servies 는 유명한 클라우드 서비스 제공업체이다. 사용자는 이 클라우드 기반 서비스를 통해 가상 서버에 액세스 할 수 있다. EC2 인스턴스 또는 Amazon Elastic Compute Cloud가 이 기술을 제공한다. Amazon Linux의 Apache Spark는 사용자에게 추가 데이터 처리 기능에 대한 액세스를 제공하는 인스턴스를 구동하는 데 사용된다.

 

 

2. 온라인 사물(Iot)

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 상호 연결된 컴퓨터 장치의 광범위한 네트워크의 이러한 장치와 클라우드 간의 데이터 교환을 허용하는 인프라를 통칭하여 "사물 인터넷(IoT)"라고 한다. 인터넷은 일상적인 "사물"을 웹에 연결하는 데 사용된다. 엔지니어는 칫솔, 자동차, 기계와 같은 일상적인 품목에 센서를 포함시켜 주변 환경을 모니터링하고 적절하게 대응할 수 있다.

 

데이터는 IoT 시스템을 통해 실시간으로 자주 수집되고 공유된다. 스마트 장치, 사물 인터넷(IoT) 앱, 사용자 경험을 향상시키는 그래픽 사용자 인터페이스는 모든 사물 인터넷 시스템의 세 가지 핵심 부분을 구성한다.

 

이 IoT 데이터 과학 기술의 필수적인 이점은 즉각적인 경고 및 경고를 제공하는 능력이다. 오늘날 기업에서는 컴퓨터 과학 기술의 발전 덕분에 사용량 기반 보험 및 예측 유지 관리와 같은 서비스를 제공할 수 있다.

 

 

3. 컴퓨터 학습 (learning)

 

테이터 과학을 혁신하고 사용하려면 머신러닝(ML)이 필요하다. 이는 명시적인 지시 없이 시간이 지남에 따라 기계 학습 알고리즘이 예측 기능을 개발하는 데 도움을 주는 인공지능의 한 형태이다. 컴퓨터 과학 분야가 확장되고 있으며, 머신러닝이 핵심 구성요소이다. 추천 엔진은 일반적인 기계학습 애플리케이션이다. 이러한 널리 사용되는 애플리케이션 외에도 비즈니스 프로세스 자동화(BPA) , 사기 탐지, 스팸 필터링, 악성 코드 탐지 및 예측 유지 관리가 널리 사용된다.

 

예를 들어, ML 소프트웨어는 방대한 양의 데이터에서 패턴을 발견하고, 질병 원인을 분석하고, 스팸을 인식하는 능력을 향상시킨다. 기계 학습은 신제품을 개발하고 탁월한 고객 서비스를 제공하는 데 매우 유용하다. 구글, 페이스북, 우버와 같은 현대 거대 기술 기업은 머신러닝에 크게 의존하고 있다.

 

4. 에지 컴퓨팅

전송 비용과 지연을 줄이기 위해 에지 컴퓨팅이라는 컴퓨터 과학의 새로운 발전이 이루어지고 있다.

엣지에지 컴퓨팅이라는 아이디어는 네트워크에서 점점 더 많이 사용되고 있다. 에지 컴퓨팅에는 다양한 종류의 소프트웨어 상품 및 서비스에 대한 애플리케이션이 있다. 의료 모니터링 장비, 자율 주행 자동차, 우수한 사용자 인터페이스를 갖춘 스마트 장치, 자체 모니터링 보안 시스템 및 화상 회의 개발이 이에 해당된다.

 

가장 필수적인 구조의 에지 등록은 멀리 떨어져 있는 서버에서 클라이언트 PC, 사물 웹 장치 또는 에지 서버와 같은 추가 인근 허브로 정보 처리를 이동하는 방법을 보여준다. 정보 처리를 조직의 가장자리에 더 가깝게 가져오면 클라이언트와 지연 시간 감소 및 서버 이동 속도를 높이는 데 도움이 된다.

 

 

5. 선택 데이터

선택 지식은 과학 위원회, 선택 가설 및 사회학의 가설을 통합하는 다방면의 종합 설계 분야이다. 이는 대규모 ML을 수행하기 위한 계층적 동적 규정 절차에 대한 시스템을 제공한다. 또 다른 M.L. 정보 과학 혁신, 선택 통찰력은 더 나은 선택을 위해 활용된다. 추가적인 로봇화와 향상된 사고 능력을 통해 비즈니스 선택이 더욱 신속하게, 더욱 두드러진 이해와 더욱 두드러진 정확성으로 이루어질 수 있다. 인사이트를 선택하는 것은 인공의식을 바탕으로 한 심사 중심의 정보와 조사 프레임워크를 통해 기존 사업 방식과 단계 간의 모든 장벽을 극복한다. 몇 가지 선택 지식 단계는 비즈니스 문제를 변경하고 합리적인 계산을 통해 실행하며 처리 및 시도하기 쉬운 스타일로 결과를 소개함으로써 감정 순환을 원활하게 한다.

 

6. 정보조사를 위한 블록체인 혁신

블록체인 혁신은 정보 관리 및 시스템 보안에 대한 새로운 패러다임을 제시하였다.

 

암호로 유통되는 기록의 정보를 조사하고, 찾고, 그룹화하고, 표시하고, 도표화하는 것이 정보 조사에서의 블록체인의 기본 역할이자 정의이다. 블록체인 시험은 기본적으로 다양한 암호화폐 클라이언트에 대한 중요한 현실을 학습할 계획이다. 추가적인 전산화와 향상된 비판적 사고 능력을 통해 비즈니스 선택이 더욱 신속하고 탁월한 이해와 보다 월등한 정확성으로 이루어질 수 있다. 또한 각 블록의 정보는 해시되어 고유 식별자를 제공한다.

소프트웨어 엔지니어링 혁신은 두 가지 방식으로 과학자에게 도움이 된다. 체인의 각 진보적 해시는 과거 블록의 해시에서 생성되므로 체인을 조정하면 전체 체인이 반복되어야 한다. 체인의 연결 하나가 손상되었다고 가정하면 전체 상황이 무너진다.
블록체인은 분산된 설계로 인해 조사 및 발표에 있어 더욱 간단하고 정확성을 제공한다. 블록체인에 보관된 섹션은 일단 지정되면 변경할 수 없다. 그런 면에서 이는 정확한 정보가 필요한 전문가에게 훌륭한 자산이다.

 

7.인간이 만든 추론

 

인공지능이나 컴퓨터화된 추론은 꽤 오랫동안 존재해 왔다. 서버 간의 통신을 원활하게 하고 클라이언트 데이터를 수집하는 데 꽤 오랫동안 활용되어 왔다. 데이터를 처리할 수 있는 혁신의 속도와 데이터에 대한 액세스의 단순성으로 인해 데이터는 우리의 일상에서 필수적인 부분이 되었다. (특히나 우리나라는 속도면에서는 원탑이다! 빨리빨리의 민족답게^^)

이렇게 인간이 만든 추론은 수많은 데이터를 필터링하여 무엇이 효과가 있는 효과가 없는지를 제안할 수 있다.

또한 인공 지능은 고객 정보를 위에서 아래로 조사하여 향후 품목 제목, 유통 채널 및 고객 성향에 대해 합리적인 추론을 내릴 수 있다. 보다 와닿는 이해를 위해서 아래 예시를 들어보았다.

 

맞춤형 인터넷 쇼핑 경험

이커머스 산업의 꽃! 바로 맞춤형 인터넷 쇼핑 경험이다! 고객의 행동 및 검색 기록을 숙독하여 구매자의 참여를 유도하고 구매자의 문제와 가정을 해결할 수 있는 지정 품목 프로모션을 보여준다.

 

(이커머스 산업에 대한 포스팅에 관련된 부가적인 내용이 있으니 필요하신 분들은 참고하길 바란다.)

 

당신이 알아야 할 2023년 이커머스 [E-commerce] 트렌드 9가지

 

 

탁월한 컴퓨터 게임 통찰력

프레임워크의 제약을 받는 봇은 PC에 없어서는 안 될 부분이다. 계략, 이 NPC응 실제 플레이어의 능력에 맞게 테스트 레벨을 변경할 수 있다.

 

더욱 발견된 정찰 및 사진 처리

PC의 도움으로 Snapchat이나 Instagram과 같은 애플리케이션에서 활용되는 비전을 활용하면 더 나은 관찰을 위해 사진의 특성을 활용하는 것이 가능하다. 군대와 경찰은 개인 활동 목적으로 사진 업그레이드를 자주 사용한다.