데이터 사이언스 팀 구성

비즈니스를 위한 데이터 사이언스

Mari Nazary

VP Product & Learner Experience at the Lambda School

팀 구성원

 

데이터 엔지니어링

• 정보 아키텍트
• 저장 솔루션 구축
• 데이터 접근 유지

데이터 엔지니어링 도구

• SQL
  • 대용량 데이터 저장
• Java, Scala, 또는 Python
  • 데이터 처리·업무 자동화용 프로그래밍 언어

데이터 분석

• 대시보드 작성
• 가설 검정
• 데이터 시각화

데이터 분석 도구

• 스프레드시트(Excel, Google Sheets)
  • 간단한 저장·분석
• SQL
  • 대규모 분석
• BI 도구(Tableau, Power BI, Looker)
  • 대시보드·정보 공유

머신러닝

• 예측·추정
• 분류
• 주가 예측
• 이미지 처리
• 텍스트 자동 분석

머신러닝 도구

• Python 및 R
  • 예측 모델을 만드는 프로그래밍 언어

복습: 팀 구성원 역할

데이터 엔지니어	데이터 분석가	머신러닝 사이언티스트
데이터 저장·운영	데이터 시각화·기술	데이터로 모델링·예측
SQL + Java/Scala/Python	SQL + BI 도구 + 스프레드시트	Python/R

데이터 사이언스 팀 구조

• 독립형
• 임베디드
• 하이브리드

팀 구조: 독립형

팀 구조: 임베디드

팀 구조: 하이브리드

연습해 봅시다!

비즈니스를 위한 데이터 사이언스