데이터 과학이란?

- 탐색적 데이터 분석

- 탐색적 데이터 분석과 보고를 위한 시각화

- 대시보드와 척도의 관리

- 비즈니스에 대한 영감의 발견

- 데이터 주도 의사결정

- 데이터공학/ 빅데이터(맵리듀스, 하둡, 하이브, 피그)

- 데이트 수집

- 데이터 파이프라인 구축( 로그 -> 맵리듀스 -> 데이터세트-> 다른 데이터와의 결합-> 맵 리듀스-> 스크래프 데이터-> 결합)

-(존재하는 상품 용법을 설명하는대신) 상품의 개발

-해킹

-특허 출원

-수사 업무

-미래 행동이나 성과예측

- 보고서, 발표자료 , 저널에 결과 기고

- 프로그래밍(R, 파이썬, C, 자바 등)

- 조건 확률

- 최적화

- 알고리즘, 통계적 모형, 기계학습

-스토리를 말하고 해석하기

-좋은 질문하기

-조사

-연구

-데이터로부터 추론하기

-데이터 상품 개발

- 대규모 데이터 프로세싱, 변형, 분석방법 도출

- 온전성 검사

- 영역 전문가와 협력 ( 혹 영역 전문가 되기)

- 실험의 설계및 분석

-데이터에서 상과능ㄹ 발견하고 인과성 확립하기

를 포함하여 모범 규준ㅇ들을 사용하여 데이터와 함께 풀 수 있는 모든 문제의 공간을 포함하는 영역 포괄

데이터 과학이 어디서 어떤영역에서 등장하는가는 쟁점이 아니다 . 오히려 그것을 알고리즘, 코드 ,그리고 데이터에 해법공간을 가지고 있는 문제공간으로 정의하는 것이 필요하다.