1890년 미국 인구조사를 위해 만들어진 허먼 홀러리스의 천공카드 집계기 이후, 키펀치 조작원들은 수십 년 동안 종이 기록을 메인프레임 컴퓨터가 읽을 수 있는 카드로 옮겨 적었고, 이는 전용 교육 과정에서 가르치는 전문 사무 기술이었다. 직접 입력 컴퓨터 단말기의 등장으로 이 역할은 1970~80년대에 거의 사라졌다.
펀치카드/키펀치 조작원은(는) 더 이상 존재하지 않는다. 무엇이 이 일을 없앴고, 그 자리를 어느 직업이 가져갔는지 정리했다.
1662~1899년
산 자와 죽은 자를 세다
1662년, 런던의 잡화상 존 그란트는 도시 교구의 사망 기록을 통계적으로 분석해 발표했다. 개별 일화가 아니라 수집된 데이터에서 일반적 결론을 이끌어낸 가장 초기의 시도 중 하나였다. 벨기에 천문학자 아돌프 케틀레는 1830년대에 '사회물리학'으로 이 개념을 확장해 통계 분포를 인간 특성에 적용했다. 플로렌스 나이팅게일은 1858년 크림전쟁 사망 데이터의 극좌표 다이어그램을 이용해 영국 전쟁부에 전투가 아니라 열악한 위생이 대부분의 병사를 죽이고 있음을 설득하며 이 전통을 실용적 설득으로 이어갔고, 그 과정에서 왕립통계학회 최초의 여성 회원이 되었다.
같은 시기에 벌어진 일
1908
고셋, '스튜던트'라는 이름으로 t검정을 발표하다
더블린의 기네스 양조장 통계학자였던 윌리엄 실리 고셋은 기네스가 직원의 실명 출판을 금지했기 때문에 '스튜던트'라는 필명으로 '평균의 확률오차'를 발표한다. 이는 소표본 분석에 지금까지 쓰이는 t분포를 도입한 논문이다.
1925
피셔가 '연구자를 위한 통계적 방법'을 출간하다
로덤스테드 실험연구소에서 수십 년치 작물 수확량 데이터를 분석하던 로널드 피셔가 분산분석과 현대적 실험 설계를 표준 통계 관행으로 확립한 책을 출간한다.
1933
네이만과 피어슨이 가설검정을 정식화하다
예르지 네이만과 이건 피어슨의 논문 '통계적 가설의 가장 효율적인 검정 문제'는 정량화된 오류율로 결과의 유의성을 판단하는 현대적 통계 체계를 제시한다.
1962
튜키, 데이터 분석이 독자적 과학이라 주장하다
존 튜키의 논문 '데이터 분석의 미래'는 실제 데이터를 분석하는 일이 수리통계학의 부차적 분야가 아니라 그 자체의 방법론을 가진 독자적 과학으로 인정받아야 한다고 주장한다.
그 일은 지금 어디에 있나
데이터에서 패턴을 찾고 예측 모델을 만드는 직업 — 2008년에 붙여진 이름이지만, 그 밑바탕에는 3세기에 걸친 증거 수집·검증·시각화의 역사가 있다.
📊 데이터 과학자 →1890년 미국 인구 조사를 위해 제작된 Herman Hollerith의 천공 카드 도표에 이어, 키펀치 운영자는 메인프레임 컴퓨터가 읽을 수 있는 카드에 종이 기록을 복사하는 데 수십 년을 보냈습니다. 이는 전용 교육 과정에서 가르치는 전문적인 사무 기술입니다. 직접 입력 컴퓨터 터미널은 1970년대와 1980년대에 그 역할을 거의 쓸모없게 만들었습니다.
1662년~1899년
산 자와 죽은 자의 수를 세는 것
1662년 런던의 잡화업자인 존 그랜트(John Graunt)는 도시의 교구 사망 기록에 대한 통계 분석을 발표했는데, 이는 개별 일화가 아닌 수집된 데이터로부터 일반적인 결론을 도출하려는 최초의 알려진 시도 중 하나입니다. 벨기에 천문학자 Adolphe Quetelet는 1830년대에 인간 특성에 통계적 분포를 적용하는 '사회 물리학'으로 아이디어를 확장했습니다. 플로렌스 나이팅게일(Florence Nightingale)은 1858년에 크림 전쟁 사망률 데이터의 극지방 다이어그램을 사용하여 대부분의 군인이 전투가 아닌 열악한 위생으로 인해 사망하고 있다는 사실을 영국 육군성에 설득하여 이 전통을 실제적인 설득으로 옮겼습니다. 이 과정에서 왕립 통계 학회 회원으로 선출된 최초의 여성이 되었습니다.
같은 시기에 벌어진 일
1908년
Gosset은 t-test를 'Student'로 게시합니다.
더블린에 있는 기네스 양조장의 통계학자인 윌리엄 씰리 고셋(William Sealy Gosset)은 '평균의 확률 오류(The Probable Error of a Mean)'를 'Student'라는 가명으로 출판했습니다. 기네스는 직원이 자신의 이름으로 출판하는 것을 금지하고 그 이후로 소표본 분석에 사용되는 t-분포를 도입했기 때문입니다.
1925년
Fisher, '연구 인력을 위한 통계 방법' 출판
Rothamsted Experimental Station에서 수십 년간의 작물 수확량 데이터를 분석하는 Ronald Fisher는 표준 통계 관행으로 분산 분석과 현대 실험 설계를 확립하는 책을 출판합니다.
1933년
Neyman과 Pearson, 가설 검정 공식화
Jerzy Neyman과 Egon Pearson의 논문 '통계적 가설의 가장 효율적인 테스트 문제'는 통계에 정량화된 오류율을 사용하여 결과가 중요한지 여부를 결정하는 현대적인 프레임워크를 제공합니다.
1962년
Tukey는 데이터 분석이 그 자체의 과학이라고 주장합니다.
John Tukey의 논문 'The Future of Data Analysis'는 실제 데이터를 분석하는 것이 수학 통계의 작은 분야가 아닌 고유한 방법을 갖춘 별개의 과학으로 인정받을 가치가 있다고 주장합니다.
그 일은 지금 어디에 있나
임상, 시험 및 건강 시스템 데이터를 사용하여 보다 안전한 치료, 연구 및 운영 결정을 위한 신뢰할 수 있는 증거를 생성합니다.
🧫 임상 데이터 과학자 →