내가 데이터 커리어를 업으로 삼은 이유 #3

심리학을 전공하던 문과생이 왜 데이터를 커리어로 선택하게 되었을까요?

✅ 그 세번째 이유는 데이터 과학과 심리학이
마치 쌍둥이처럼 매우 비슷한 점들이 많았기 때문이였어요.

심리학은 인간의 심리를 파악하기 위해
연역적 추론(dedective inference) 방법론과
귀납적 추론(inductive inference) 방법론을 모두 사용합니다.

귀납적 추론(inductive inference)은 여러가지 사건이나 현상을 관찰한 다음 일반적인 결론을 도출하는 방법론입니다.
반대로 연역적 추론(dedective inference)은 미리 정한 가설을 설정하고 관찰을 통해 검증하는 방법론입니다.

심리학이 사람들 사이에서 일어나는 수많은 사건들을 관찰하여 일반적인 법칙을 찾아내듯, 데이터 과학은 데이터라는 구체적인 증거들을 사용하여 '추론'과 '예측' 을 통한 법칙을 발견합니다.

또 심리학이 다양한 형태의 통제와 실험을 통해 인간의 심리적 특징을 찾아냈듯,
데이터 분석 프로세스는 크게 '가설 설정' - '데이터 분석' - '결론 도출' 이라는 단계로 이루어져있죠.

결국 '데이터'는 우리가 궁금해하는 '현상' 또는 '사건'을 디지털화한 하나의 '증거' 라는 사실을 깨닫고 난후, 데이터 과학은 저에게 또다른 '심리학' 이 되었어요.

결국 '데이터'도 사람이 만드는 결과물입니다.
사람을 이해하기 위해서라도 데이터를 이해하는 것은 점점 더 필요한 세상이 올거에요.

앞으로도 데이터 & AI를 재미있고 가치있게
배울 수 있도록 데이터리차드가 함께 하겠습니다.

#데이터리차드 #데이터분석 #데이터과학 #심리학