데이터 사이언스 남은 과제들

데이터 사이언스 남은 과제들 - 불편한 진실

1. 데이터는 절대 깨끗하지 않다
2. 당신은 분석의 대부분의 시간을 전처리 단계에서 보내게 될 것이다
3. 95% 일에는 딥러닝(Deep Learning)을 필요로 하지 않는다
4. 실제 분석의 90%는 일반화 선형모형(GLM)으로 해결된다
5. 빅데이터는 단지 도구일 뿐이다
6. 당신은 베이지안 접근을 포용해야 한다
7. 사용자 입장에서는 네가 어떤 방법을 사용했는가는 중요하지 않다
8. 학계와 산업계는 서로 다른 세계이다
9. 프리젠테이션이 핵심이다: 파워포인트 마스터가 되라
10. 모든 모델은 틀렸다, 하지만 몇몇은 유용하다
11. 완전 자동화된 데이터 사이언스같은 것은 없다. 인간이 개입되어야 할 부분이 있다

데이터 사이언스 남은 과제들 - 심슨의 역설