데이터 과학
데이터 과학(DS)은 대규모 데이터에서 귀중한 정보, 통찰력, 지식을 추출하는 것을 목표로 합니다. 이는 수학, 통계학, 인공지능, 컴퓨터 공학 등의 분야의 원리와 실무를 결합하여 방대한 양의 데이터를 분석하는 다학제적 접근 방식입니다. 이러한 분석은 데이터 과학자가 무슨 일이 일어났는지, 왜 일어났는지, 무슨 일이 일어날지, 그 결과로 무엇을 할 수 있는지와 같은 질문을 하고 답하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 과학의 역사
데이터 과학이라는 용어는 새로운 것이 아니지만, 그 의미와 함축적 의미는 시간이 지남에 따라 변화해 왔습니다. 이 용어는 1960년대에 통계의 다른 이름으로 처음 등장했습니다. 컴퓨터 과학 전문가들이 이 용어를 공식화하고 데이터 설계, 데이터 수집, 데이터 분석이라는 세 가지 측면을 포함하는 독립적인 분야로 인식한 것은 1990년대 후반이었습니다. 데이터 과학이라는 용어가 학계 바깥에서 사용되기까지는 10년이 더 걸렸습니다.
데이터 과학의 미래
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 혁신으로 데이터 처리가 더 빠르고 효율적으로 진행되고 있습니다. 업계의 수요로 인해 데이터 과학 분야의 과정, 학위, 일자리 생태계가 생겨났습니다. 데이터 과학은 여러 기능 분야의 기술과 경험에 대한 수요로 인해 향후 수십 년 동안 계속해서 큰 폭으로 성장할 것으로 예상되는 추세입니다. 데이터 과학의 많은 부분이 HPC 범위를 벗어나지만, 다른 많은 부분은 다양한 데이터 분석 작업을 수행하기 위해 HPC의 엄청난 컴퓨팅 성능에 의존합니다. 이는 조사 중인 데이터 과학의 작업 부하에 따라 MPI이거나 높은 병렬성을 가질 수 있습니다.