[https://www.kdnuggets.com/wp-content/uploads/Fig1-Abisiga-top-10-lists-data-science.jpg](https://external-content.duckduckgo.com/iu/?u=https%3A%2F%2Fmiro.medium.com%2Fmax%2F1200%2F1*mgXvzNcwfpnBawI6XTkVRg.png&f=1&nofb=1)
https://www.kdnuggets.com/wp-content/uploads/Fig1-Abisiga-top-10-lists-data-science.jpg
다양한 데이터로부터 지식과 정보를 추출하는데 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합분야
데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는데 통계학, 데이터 분석, 기계학습과 연관된 방법론을 통합하는 개념
구체적인 내용이 아닌 데이터 세트가 가진 성질의 공통점과 차이점, 이를 다루기 위한 기술의 개발에 착안점을 둔다
데이터 추출 및 처리, 데이터 탐색, 기계학습, 딥러닝, 빅데이터 프레임워크, 데이터 시각화, 통계학, 데이터베이스
데이터가 가진 특징을 명확히 인지할 때, 데이터를 처리할 수 있는 기술적 사항을 고려하여 설계 가능
