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Data science (조명대)
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Data science (조명대)

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데이터 사이언스에 대한 개념 및 소개

데이터 사이언스에 대한 개념 및 소개

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  • 1. Data Science조명대(서울대 융합과학기술대학원)
  • 2. ü  다양하게 바라보라ü  원본이냐 복제냐 It doesn’t matter?ü  사용하고 또 사용하라ü  어차피 보는 사람의 마음에서 모든 조합을 한다ü  내 생각을 강요하지 마라ü  예술품의 모듈화ü  기술의 모듈화ü  잘게 나누어 재조합해서 주관적으로 보게도하라ü  수동정형화 -> 스스로 다변화된 지식 창조하는 플랫폼방식으로의 패러다임 변화ü  따라서 데이터를 용도에 따라 다양한 형태로활용할 수 있는 능력을 기르자.ü  http://videocooki.com인간 표현 욕구의 인지적 변화: 예술작품 vs 데이터
  • 3. Data Science 모델 (i)구조화(Unadulterated) Raw DataDatabase Ontology Network 모델분석 / 의미추출 / Creative Thinking데이터를 저장하고잘 간추려서풀어내고 (분석하고)(사고) 확장 시키고창조적인 생각 가능하게창의적 융합 능력을 배양하게 해주는상생의 데이터생태계 /플랫폼Associative연결 패턴화추상화 개념화→Value새로운 가치/질서에 따라 다시 형상화질서무질서문제점파악 개념적모델→→웹을 만나 공유/공개Integration / Linked Data / Visualization / Data Storytelling
  • 4. ThinkFlowInnovativeCreativityDataInformationKnowledgeThink
  • 5. InformationInformation in CONTEXTKnowledgeThinkVery Dirty DataDataDIKT - 창조적인 생각
  • 6. ü  추상할 수 있는 능력이 바로 그 첫걸음이다.창조의 종류가치 / 감성 / 창의성 중심
  • 7. •  추상: 뽑을 抽 이미지 象•  핵심을 뽑아내고 본질을 간추리는 능력추상이란?
  • 8. •  세상은 복잡하고 방대하지만추상은 간추리고 / 연역은 풀어낸다•  이렇게 지식이 만들어지고 (웹의 등장으로) 계통이 넓어져서 새로운 데이터 중심의 학문의 세계가펼쳐진다.•  Data Science–  Making big data Smallü 무질서/ 혼잡 -> 질서ü 새로운 데이터 분석을 요구한다ü  살아있는 인간을 중심에 둔 의미의 귀환
  • 9. 1. 융합형 창조문제점 파악추상다양한 Interface사고의 확장융합형 창조- 답을 찾게 하자- 질문하고, 풀어나가면서 사고의 확장- 창의성 개발
  • 10. 1차왕자의 난가해자?피해자?그 당시의 정승은?일어난 장소?다음 사건?의문의 창출(사고의 확장)
  • 11. 철학에서의 추상과학에서의 추상예술에서의 추상문학에서의 추상수학에서의 추상ü 융합은 다른 것을 다르게 보는
  • 12. •  인터페이스를 어디에 어떻게 둘 것인가에 따라 융합형 창조의 모습이 달라질 수 있다.•  서로 다름을 인정할 수 있는 마음과 다른 곳에서 바라볼수 있는 능력배양•  전문성의 경계를 넘나들 수 있는 능력•  조직적인 연습이 필요하다•  A third culture
  • 13. •  아이디어는 하나의 개체가 아니다. 그 보다는 하나의 무리에 가깝다•  집단지성 중, 구성원들의 ‘의도적인’ 협력에 의해서 이루어지는 창조•  유동적 네트워크: 자유로운 공간에서 넘치는 정보를 공유하라•  혁신은 현미경이 아니라 회의테이블에서 시작된다. ( Show & Tell)•  네트워크는 붐벼야 한다.2. 군집형 창조
  • 14. "  세종대왕피카소"  Edison"  Tim Berners-Lee" 라이너스 토발즈"  강남스타일" 엘비스 프레슬리"  윤영민 이영환 김학래 송인혁 노지훈통념/기존 관념의 배반자들
  • 15. "  사대주의가 팽배하던 그 시절 ..."  " ... 오랑캐의 글을 만드시렵니까?""  기존의 질서: 명나라"  아마 세종은 적어도 동양의 문자를 참조했을 것이다."  이 점이 이들의 천재성을 보여준다 / 세계의 문명을 비빔밥처럼섞고 녹이고 빌려서 우리말을 완벽하게 표기하는 가장 완벽한글로 재창조세종대왕과 집현전 학사
  • 16. Picasso•  피카소는 있는 그대로 그리지 않는다. 강조 및 과감한 생략으로 특정 요소만을 뽑아내서 그렸기 때문에 추상화가이다.•  Cubism•  추상화가
  • 17. “천재는 1프로의 영감과 99프로의 노력으로 이루어진다”•  이 말은 과학지식의 부족으로 비합리적인 방법을사용했던 에디슨이 테슬라의 조롱을 전해 듣고 반격하여 한 말이다. 그러나 이론적으로는 테슬라가옳다.•  에디슨이 말한 1프로의 영감도 패턴인식을 활용한다는 점에서 연역추론에 해당된다. 귀납은 보조수단에 불과하다.•  그러나, 사업가로는 에디슨이 성공했다. (왜? Swarm creativity를 활용)–  Menlo Park / William Hammer, Charles Hammer
  • 18. •  CERN•  새로운 정보 조직법의 필요성 절감(서로 다른 데이터 포맷, 서로 다른 OS 등)•  Vague, but exciting!•  인터넷 플랫폼의 개방된 프로토콜 위에서 자유롭게 작업•  url, http, html•  COIN형성 (Dan Connolly, Pei-Yuan Wei 등)•  Browser? Marc Andreeseen’s Mosaic(Ian Richie 의 유명한 이야기) /http://www.ted.com/talks/ian_ritchie_the_day_i_turned_down_tim_berners_lee.html•  Mash up의 대가/ Bush+Englebert+Nelson•  www/ W3C / Linked DataTim Berners-Lee
  • 19. 강남스타일- Crowd Sourcing- Open
  • 20. "  엘비스 프레슬리Forrest Gump
  • 21. •  윤영민–  정보사회학 페이지 / 신뢰형성 / boundless•  이영환–  Productive Analytics and Big Data 그룹 / Civic Action•  김학래–  OKF Korea organizer / 수많은 Hackerthon•  송인혁–  스파크 저자 및 TED 전도사•  노지훈•  - Prezi 소개 및 전파 /=> Creativity형성에 큰 역할COINs
  • 22. 3.진화형 창조스티븐 존슨: 아이디어는 어느 순간에 반짝 생각나는 것이 아니라시간이 흐르면서 진화하고 발전해 나간다.
  • 23. 4.연결형 창조천천히 진화하여 새로운 연결을 만든다아이디어를 보호하는 것이 아니라 연결함으로써 더 나은 것을 얻을 수 있다.좋은 아이디어는 연결, 융합, 재결합을 필요로 한다.개념적인 경계를 가로지르면서 재발명된다.
  • 24. 4.연결형 창조 (ii)그리거슨 교수는 저서 ‘이노베이터 DNA’혁신적인 리더들에게 발견되는 다섯 가지능력- 연관되는 주제를 연결하기- 자주 질문하기- 심도 있게 관찰하기- 다양한 그룹의 사람들과 소통하기- 끊임없이 실험하기
  • 25. •  다른 사람이 알고 있는 것을 재빨리 동기화–  Royal Society–  학회설립–  책은 느리다 / 학회지발간하자–  1665 Philosophical TransactionInvisible College 형성
  • 26. •  다른 사람이 알고 있는 것을 재빨리 동기화하자•  2012 Dialog 2권–  The third place / The third culture–  정보사회학 페이지 / 예측분석 및 빅데이터 그룹–  데이터사이언스 학회 설립–  책은 느리다 / 학회지발간이제 SN Invisible College 형성됨
  • 27. 학회 모델 (송영우 모델)Small DataBig DataSocial DataOpen Data연구/개발교육 활용정책/제도학회시민기업활동/NGO대정부활동(지방자치단체)학교/학계/연구소국내해외
  • 28. Data ScienceMathStatisticsAdvancedComputingVisualizationHackerMindsetSociologyInformation ScienceDomainExpertiseData EngineeringMedicalHealthcareData Science 모델 (ii)
  • 29. - 데이터를 대용량으로 저장할 줄 안다- Data Integration, Data Aggregation 할 줄 안다- 알맞은 질문을 던져 데이터를 얻어내 분석할 줄 안다- 아이디어를 키워낼 줄 안다- 데이터 관리와 유지를 할 줄 안다⇒ 데이터를 모으고, 정렬하고, 저장하고, 가공하고, 정제하고, 분석하고, 탐구하고, 시각화하고, 공유하고, 의미를 발굴예) Palantir: 빅 데이터 활용하여 금융사기 및 테러범 검거에 사용 (http://en.m.wikipedia.org/wiki/Palantir_Technologies)(http://www.palantir.com/)Data Scientist
  • 30. - Are you interested in how things are related with each other?- Do you want to analyse trends and correlations in RDF data?- faceted exploration of RDF data by representing facets asnodes in a graph visualization- known interaction concepts to allow hierarchical faceted exploration of RDF data.Data Scientist (ii)
  • 31. •  Don’t be a STAR, be a GALAXY•  아낌없는 나눔•  협업을 통한 끊임없는 노력•  TED-like Presentation•  Exponential.ly-like small meet up•  Start-up Community 지원운영의 핵심
  • 32. •  교학상장 (敎學相長)•  준비된 Database Nation(Garfinkel, 2008)•  Data-driven Innovation 추구•  새로운 정보생태계/플랫폼 확립의 초석•  새로운 과학적 연구방법론 대안제시Vision
  • 33. •  정치권력의 소재와 성격–  국가 전반의 데이터 활용 체계 확립–  공공정보 개방과 공유•  사회 조직의 이노베이션•  기업과 공공 기관의 구조와 업무과정–  제품과 서비스 등에 광범위한 변화 (Zappos 등)–  전략수립, 의사결정, 프로세스 최적화 (Process Innovation 3.0),–  똑똑한 기업 (Smart Enterprise)전망
  • 34. •  다양한 융복합시도–  인식의 전환과 함께 법제도의 개선•  Open data policy 도입 지속적인 촉구•  Best Practices 발굴 및 확산 (예:U-healthcare)•  데이터 수집, 관리, 분석 및 활용 기술의 개발과 확산–  Data Scientist, Modeller, Data Journalist 육성 프로그램•  데이터 사이언스 모델 진화… 발전 … 영역간 협조유도•  Solution Consulting / ASP 컨설팅 (Analytics Strategic Planning)•  데이터 사이언스의 제도화•  해외 관련 기관, 단체 및 전문가와의 교류•  지속적인 Hackerthon, meetup 유치 지원 (장소, 재원)학회 구체적활동
  • 35. •  오픈데이터(Open Data)•  링크드데이터(Linked Data, Linked Open Data)•  소셜네트워크분석(SNA)•  시민참여(Civic Engagement)•  고객참여(Customer Engagement)•  Smart Government / Smart Enterprise)•  이노베이션(Innovation)•  정보보호(Information Security)•  프라이버시(Privacy)•  자유(Freedom)구체적영역
  • 36. 모임의 해외사례
  • 37. Start-up CommunityChance to kickback, learn, be inspired and connect with like-minded people
  • 38. •  군자는 서로 다른 소리를 모아서 위대한 지휘자처럼 위대한 화음을 만들어 낸다. 하지만 같음을 강요하지는 않는다.화이부동(和而不同)하자•  교학상장 (敎學相長)–  화합하려면 상대방을 인정.–  상대방은 나와 다른 사람이라는 것을 전제.–  화합은 다양성을 인정하는 것을 기본.–  추구하는 목적이 다르기 때문에 데이터를 다양하게 바라보게하자.–  그렇게 놀 수 있는 데이터 플랫폼을 만들자