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확률의 뜻과 활용

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by

동환 .김

on 4 April 2016

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Transcript of 확률의 뜻과 활용

확률의 뜻과 관련 직업에 대해 알아보자
확률의 뜻과 활용
비가 올 확률, 운동경기에서 이길 확률, 선거에서 당선될 확률 등 여러 가지 분야에서 확률의 개념을 사용하고 있다. 이러한 자연 현상과 사회 현상은 다양한 변수의 영향을 받으므로 연역적인 계산을 통하여 그 결과를 이끌어내기 어렵다. 따라서 많은 자료와 관찰, 실험을 통하여 통계적으로 확률을 구하여 그 결과를 예측하게 된다. 확률은 이처럼 임의적인 요소에 의해 결정되는 상황을 미리 예측하고 대처하는 것을 가능하게 한다
데이터 사이언티스트(Data scientist)
'확률'학문과 관련된 직업
빅데이터 분석가
'확률'학문과 관련된 직업
확률이란?
수학적 확률:
어떤 시행에서 얻어지는 근원사건이 모두 같은 정도로 일어날 것이라고 기대될 때, 표본공간S에 속하는 근원사건의 수를 n(S), 사건A에 속하는
근원사건의 수를n(A) 라 하면 사건A 가 일어 날 확률 이다.
확률의 뜻과 활용
확률의 뜻과 관련 직업에 대해 알아보자
하나의 사건이 일어날 수 있는 가능성을 수로 나타낸 것.
동일한 원인에서 특정한 결과가 나오는 비율을 뜻한다.
경우에 따라 이것을 '공산'이라고도 하는데 통계적 또는
경험적인 것과 수학적 또는 선험적인 것이 있다.



통계적 확률(경험적 확률):
동일한 시행을 n번 반복하여 사건A가 일어난 횟수를 rn이라 할 때, n을 크게 함에 따라 이 일정한 값 p에 가까워지면 즉 이면 p를 사건A의 통계적 확률이라 한다.
빅데이터 분석가가 하는일:
빅데이터분석가가 하는일은 수 많은 데이터들을 종합하여 그 종합반 데이터를 분석,통계내어 미래를 예측하는데 주력을 두고 있다.
"올 가을 트렌드는 무엇일까?"
"고객들이 어떤 상품을 좋아할까?"
"이 학생은 어떤 장점이 있을까?"
"영화,노래,드라마를 만들면 흥행 할 수 있을까?"
이런 질문안에는 많은 흔적들이 남는다. 이 많은 흔적들이 바로 정보가 되고 데이터가 되는것이다. 다른 예를 들어보면 미국 범죄 시장에서도 빅데이터가 사용된 예가 있다고 한다. 빅데이터분석가들이 어떠한 한 지역에 범죄율을 분석해봤는데 특정 지역에 범죄가 많이 일어난다는 빅데이터분석을 통해 그 지역에 순찰을 강화한다던가 여러가지 해결방안을 모색해 범죄율을 낮추는 효과를 봤다고 한다.

빅데이터 분석가 전망:
빅데이터분석가 전망은 앞으로 좋다. 빅데이터는 경영,경제,법,정치,사회,문화,예술,교육,의료등인간의 삶 전반에 관한 영역에서 활동할수 있다.
기업운용이나 마케팅,광고에도 아주 필수적인 요소로 자리잡혔기때문에 전망은 좋다고볼 수 있다.

빅데이터분석가가 되려면 어떤 공부를해야할까?
기본적으로 데이터베이스,자바,네트워크,서버 등 전반적인 IT기술의 기초가 있어야 빅데이터관련공부를 하기가 수월하다.
데이터 사이언티스트란?
빅데이터 시대를 맞아 방대한 데이터에서 목적에 따른 유익한 정보를 얻어내 제품이나 서비스를 개선하는 사람을 말한다. 무분별한 데이터 속에서 새로운 것을 읽어내는 판별력과 분석력으로 무장한 사람들로, 데이터에서 금맥을 찾아내는 사람들이라 불리기도 한다.

하는일:
이미 오래 전부터 기업에는 데이터를 분석하고 결과를 리더에게 리포팅하는 역할을 수행하는 직무가 있었다. 이러한 직무는 회사마다 조금씩 다르지만, 일반적으로 비즈니스 분석가, 데이터 분석가 혹은 BI 분석가라고 불리고 있다. 이들의 역할은 기업 내 데이터를 식별하여 저장, 처리하고 주요 리포트를 작성/생성하여 보고하는 업무를 담당하고있다. 그러면 일반적으로 말하는 비즈니스 분석가와 데이터 사이언티스트의 차이는 무엇일까? 데이터 사이언티스트는 기존의 비즈니스 분석가와 전혀 다른 일을 하는 것은 아니다. 단지 데이터 자체의 특성이 빅데이터로 변화함에 따라 요구되는 기술이 달라진 것이다. 그 밖에도 기존 유사 직업들과의 가장 큰 차이점은 바로 비즈니스 문제해결을 위한 조직원들과의 활발한 커뮤니케이션이다.

전망:
전망은 굉장히 좋다. 지금 국내 산업은 고도화가 되어있다. 때문에 마케팅 전략의 차이에 따라 우열이 가려지는 상황이 발생하게 되었다. 그런 관점에서 봤을 때 데이터를 기반으로 고객을 이해하고 고객과 상호적인 관계를 유지하는 데이터 사이언티스트는 유망하다고 본다. 또한 IoT 데이터가 발생하게 된다면 더 많은 데이터를 분석할 수 있게 되고 이 데이터에 따라 새로운 직업이나 상황이 발생하게 될 것이다. 그 중심에는 데이터 사이언티스트가 있을 것이다.





감사합니다
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