데이터 사이언스는 여러 학문들이 합쳐져 만들어지는, 소위 ‘융합학문’입니다. 데이터에서 쓸모 있는 지식을 찾아낸다는 점에서 과거 KDD (Knowledge Discovery in Database)와도 비슷한 점이 많습니다. 수학, 통계학, 경영학, 컴퓨터공학, 의학, 생물학, 물리학, 전자공학, 기계공학 등 다양한 학문들이 데이터 사이언스와 관련되어 있습니다. 또한 인문학적 접근도 신나게 이루어지고 있는 흥미로운 영역입니다. 흔히 빅데이터(Big Data) 기술 및 빅데이터 분석 등도 데이터 사이언스의 영역 중 하나입니다. Gray 교수는 데이터 사이언스를 과학의 네 번째 패러다임이라고 부르면서 미래의 중요한 먹거리 가운데 하나라고 이야기하기도 했습니다.

데이터 사이언스는 일찍이 자연과학과 공학, 의학 분야에서 널리 통용되어 온 용어입니다만, 최근 경영학 분야에서도 크게 부각되고 있습니다. 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)는 비즈니스 어낼리틱스 혹은 BI(Business Analytics)라는 용어로 데이터 사이언스의 새 시대를 열었습니다. 기계학습 혹은 그냥 머신 러닝으로 이야기되는 해당 분야는 4차 산업 혁명 시대에 중요한 의미를 가지게 되었습니다. 클라우스 슈밥, 세계경제포럼 회장은 4차 산업혁명으로 전세계의 일자리가 큰 변화에 직면한다고 지적했습니다.

“우리는 지금까지 우리가 살아왔고, 일하고 있던 방식을 근본적으로 바꿀 기술 혁명의 직전에 와 있다. 이 변화의 규모와 범위, 복잡성 등은 이전에 인류가 경험했던 것과는 전혀 다를 것이다.” – 클라우스 슈밥.

이와 같은 움직임의 뒤에는 대량의 데이터를 분석하여 숨은 정보를 끄집어 보여줄 수 있는 기술적 진보가 숨어 있습니다. 통계적 혹은 수학적 방법으로 데이터의 패턴을 학습하거나 추천을 위한 분류 및 분석기를 만들거나 심지어 인간의 인지적 능력까지 모방하는 알고리즘의 출현은 기계를 더욱 더 똑똑하게 만들고 있습니다. 아울러 과거 사람이 사람에게 했던 수준의 고품질 서비스를 기계가 대신할 수 있도록 하는 강력한 수단을 제공합니다.

인공지능(Artificial Intelligence: AI)은 인터넷의 거대한 데이터 원천을 바탕으로 더 강력하고 똑똑해진 머신 러닝을 수행하는 프로그램입니다. 앞서가는 벤처기업들은 AI를 활용하여 더욱 더 저렴한 비용으로 고품질의 서비스 및 상품을 제공하여 전통적인 강자에게 도전장을 던지고 있습니다.

DS&ML 센터는 수원대학교의 여러 학술 분야들이 공통적으로 관심을 가지고 있는 DS와 ML 분야를 한데 묶어 창업과 연구 및 교육을 위한 공통 플랫폼을 구축하려는 목적으로 탄생했습니다. DS&ML은 결코 개별 학문의 성과로는 설명할 수 없는 시너지를 바탕으로 신성장 동력을 갖춘 비즈니스 창발을 추구합니다. 개별 학과 혹은 연구자에게 강력하고 신속한 DS 및 ML 관련 하드웨어 인프라를 제공함으로써 실질적인 교육 성과를 올리고 연구 개발에 드는 비용과 시간을 단축할 수 있습니다.

DS&ML 센터는 수원대학교의 NIX(미래혁신관)의 4차 산업 관련 교육과 창업 및 연구의 정체성을 대표하는 기관입니다. STEAM 교육과 기술 기반 창업 및 벤처 기업의 상품 및 서비스를 고도화할 수 있는 능력을 DS&ML 센터를 통해 갖추게 됩니다.