본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트가 데이터 과학 분야에 적용되는 것을 심층적으로 분석한다. 최근 연구를 요약하여 에이전트의 설계 원리(역할, 실행, 지식, 반성 방법 등)와 데이터 과학의 핵심 프로세스(데이터 전처리, 모델 개발, 평가, 시각화 등)를 다룬다. 이 논문은 LLM 기반 에이전트의 데이터 과학 적용에 대한 포괄적인 리뷰와 일반 에이전트 설계 원리와 데이터 과학 실무 워크플로우를 연결하는 이중 관점 프레임워크를 제공한다.
