[강의자료] 개발자가 알아야 할 CS 지식 4강: 데이터 과학 & 빅데이터 완벽 정리

안녕하세요! 개발자 취업과 이직을 준비하는 분들을 위해 컴퓨터 과학(CS) 기초 지식을 정리해 드리고 있습니다. 오늘은 그 네 번째 시간으로, 현대 IT 산업의 핵심인 '데이터 과학(Data Science)과 빅데이터'에 대해 다룹니다.

단순히 코딩만 잘하는 개발자보다는, 데이터의 흐름을 이해하고 가치를 창출할 수 있는 엔지니어가 면접에서 훨씬 높은 평가를 받습니다. 이번 자료는 실제 기술 면접에서 자주 묻는 데이터 관련 질문들을 방어할 수 있도록 핵심 이론과 실무 트렌드를 압축했습니다.

첨부된 PPT 자료와 함께 아래 요약 내용을 훑어보시면, "빅데이터의 특징이 뭔가요?", "NoSQL은 언제 써야 하나요?" 같은 질문에 자신 있게 답변하실 수 있을 겁니다.

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[강의 내용 핵심 요약]

이번 4단원에서는 데이터의 수집부터 분석, 그리고 윤리적 고려사항까지 데이터 생애주기 전반을 다룹니다.

1. 데이터의 종류와 빅데이터 (Big Data)

• 정형 vs 비정형: DB에 저장하기 쉬운 데이터와 텍스트/영상처럼 처리가 까다로운 데이터의 차이를 이해해야 합니다.
• 빅데이터 3V: 규모(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)에 더해 진실성(Veracity)과 가치(Value)까지 5V로 확장되는 개념을 잡아야 합니다.

2. 데이터 저장과 관리

• RDBMS vs NoSQL: 데이터의 일관성(ACID)이 중요한 금융 데이터는 RDBMS, 형식이 자유롭고 확장이 필요한 로그 데이터는 NoSQL이 적합하다는 점을 명확히 구분해야 합니다.

3. 데이터 과학과 AI

• 직무의 차이: 과거를 분석하는 '데이터 분석가'와 미래를 예측하는 '데이터 사이언티스트'의 차이를 명확히 합니다.
• 머신러닝: 정답이 있는 '지도 학습'과 데이터 자체의 패턴을 찾는 '비지도 학습'의 차이를 실생활 예시(스팸 필터, 추천 시스템)로 설명합니다.

4. 데이터 윤리 (Data Ethics)

• 기술적인 역량만큼 중요한 것이 데이터 윤리입니다. EU의 GDPR이나 한국의 데이터 3법 등 개인정보 보호 규정에 대한 기본 상식은 면접관에게 '준비된 인재'라는 인상을 줍니다.

 

 

#강의안#1

 

 

#강의안 #2 

개발자 면접에서 "이 데이터는 어떻게 저장하고 분석할 건가요?"라는 질문, 당황스럽지 않으신가요? 데이터의 기초부터 AI, 그리고 놓치기 쉬운 데이터 윤리까지 싹 정리했습니다.
✅ 핵심 Check Point:
 - 정형/반정형/비정형 데이터 완벽 구분
 -  빅데이터의 5가지 특징 (5V)
 -  지도학습 vs 비지도학습 1분 요약
 -  GDPR과 개인정보 보호의 중요성

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