데이터 사이언스2 데이터 엔지니어링과 데이터 사이언스의 차이점은? 데이터 엔지니어링과 데이터 사이언스의 차이점에 대해서 궁금하신 분들이 많이 계실 것 같은데요. 오늘은 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스에는 어떤 차이점이 있는지 알기 쉽게 알아보는 시간을 가져보도록 하겠습니다. 데이터 엔지니어링과 데이터 사이언스는 데이터와 관련된 두 개의 중요한 직무이지만, 그 역할과 초점은 다릅니다. 이를 이해하려면 두 직무의 세부적인 차이와 그들이 함께 어떻게 작동하는지를 알아야 하는데요. 그럼 하나씩 살펴보겠습니다. 1. 목표와 주요 역할데이터 엔지니어링데이터 엔지니어링은 데이터를 효율적으로 저장, 처리, 이동, 그리고 관리하는 데 초점을 맞춥니다. 데이터 엔지니어는 대규모 데이터의 파이프라인을 설계하고 구축하며, 이를 통해 데이터 과학자나 분석가가 데이터를 사용할 수 있도록.. 2024. 10. 2. 데이터 사이언스를 배우기 위해 필수적으로 쌓아야할 스킬들은 어떤게 있을까? 점점 AI, IT 등이 고도화되면서 데이터 사이언스에 관심이 많으신 분들 많이 계실 텐데요. 데이터를 활용해 문제를 해결하거나 유용한 정보를 찾아내는 데이터 사이언티스트는 인터넷이 발전하는 한, 앞으로도 각광받을 것으로 보입니다. 오늘은 데이터 사이언스를 배우기 위해서는 어떤 스킬들을 쌓아야 하는지 궁금하신 분들을 위해 포스팅하게 되었는데요. 조금이나마 도움 되시길 바라겠습니다. 데이터 사이언스를 배우기 위해서는 다양한 기술과 지식이 필요합니다. 아래는 데이터 사이언스 분야에서 필수적으로 요구되는 스킬들입니다. 1. 프로그래밍 언어- Python: 데이터 분석과 기계 학습을 위한 가장 인기 있는 언어. 방대한 라이브러리(예: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, T.. 2024. 9. 18. 이전 1 다음
