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통계

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'데이터 사이언스' 다시 생각하기 데이터 과학 Data Science 또는 데이터 과학자 Data Scientist에 대해서 검색해보면 아래의 다이어그램 또는 비슷한 설명을 필히 보게 된다. 데이터 과학자는 프로그래밍 능력과 수학과 통계에 대한 지식과 도메인/비즈니스에 대한 이해가 있어야 한다는 내용이다. 물론 이 세가지 영역에서 모두 또는 특정 영역에서 확연히 뛰어나면 좋겠지만 전문 개발자들보다 프로그래밍에 능할 수 없고 수학만 파고든 사람들이나 한 분야에서 수년간의 경험을 쌓은 이들보다 더 뛰어날 수가 없다. 그러나 이 세분야에서 고른 지적 능력을 가져야 함을 부인할 수 없다. 데이터 과학에 대해서 더 자세히 알고 싶은 이들은 다음의 Quora 쓰레드를 참조하면 된다. https://www.quora.com/What-is-a-data..
Against the Gods: The Remarkable Story of Risk (리스크), by Peter L. Bernstein 4/5, 위험관리 Risk Management는 더 이상 낯선 용어가 아닌 것같다. 지금의 국제 경제 위기의 주범이 어쩌면 위험관리 실패일 수도 있고, 위험관리의 과신일 수도 있고, 어쩌면 더 정확하게 위험관리에서 파생된 것일 수도 있다. 지금의 금융위기는 파생상품에서 주택담보의 위험을 줄여보려는 파생상품들에서 시작된 것은 주지의 사실이며, 이런 파생상품이라는 개념 자체가 위험관리에서 출발한 것이다. 단순히 리스크 매니저먼트가 확률이나 통계 게임만은 아닌 것같다. 역사에서의 누적된 수학적 통찰과 경험이 현재의 리스크 매니저먼트를 만들어냈듯이, 또다른 수학적 모멘텀의 발견이 현재의 위기를 새로운 국면으로 돌릴지도 모른다. 최근에 소개한 블랙스완과 같은 극단의 위험도, 또는 반대로 극단의 기회도 어떤 형태로..