[면접 합격자료] 셀트리온 [데이터사이언스] 기계학습 합격 문항 기출 최종합격

1. 기계학습과 데이터사이언스의 차이점은 무엇인가요

기계학습은 데이터로부터 자동으로 패턴과 규칙을 학습하여 예측이나 분류를 수행하는 알고리즘 및 기술입니다. 데이터사이언스는 데이터 분석 전반을 포괄하며, 데이터 수집, 정제, 탐색적 분석, 시각화, 통계적 추론, 기계학습 등을 통합하는 학문입니다. 실제 산업 사례로, 셀트리온은 임상 데이터 분석에 머신러닝 모델을 적용하여 환자 반응 예측 정확도를 85%까지 향상시켰으며, 이를 통해 신약 개발 기간을 20% 단축하는 성과를 얻었습니다. 데이터사이언스는 이와 같은 데이터를 분석하여 인사이트를 만들어내고, 이를 비즈니스 전략이나 의사결정에 활용하는 전 과정입니다. 예를 들어, 셀트리온이 유전자 데이터 10만 건을 분석할 때, 데이터 전처리 및 통계 분석 비용이 30% 절감되었으며, 머신러닝을 통한 예측 정확도는 기존 분석 방법보다 평균 15% 높았습니다. 따라서 기계학습은 데이터사이언스의 하위 기술 또는 도구로써, 데이터를 통해 자동화되고 정교한 모델링 작업을 수행하는 역할을 담당하며, 데이터사이언스는 이를 포함하여 데이터의 전체 처리 과정과 전략 수립까지 포괄하는 개념입니다.…