데이터 과학자에게 가장 중요한 기술은 무엇인가요?

데이터 과학자에게 가장 중요한 기술에는 기술적인 기술 (프로그래밍 및 데이터베이스 관리와 같은), 분석적 기술 (문제 해결 및 비판적 사고와 같은) 및 소프트 스킬 (커뮤니케이션 및 팀워크와 같은)이 포함됩니다. 또한 특정 분야나 산업의 이해인 도메인 지식도 매우 가치가 있을 수 있습니다.

데이터 과학자가 되기 위해 수학 또는 통계학적 배경이 필요한가요?

수학이나 통계학적 배경이 있는 것이 도움이 될 수는 있지만, 엄격하게 필요한 것은 아닙니다. 데이터 과학에서 사용되는 대부분의 수학 (대수학, 확률 및 통계 등)은 경험하면서 배울 수 있습니다. 더 중요한 것은 비판적인 사고와 문제 해결 능력입니다.

데이터 과학에 시작하는 방법은 무엇인가요?

데이터 과학에 시작하는 가장 좋은 방법은 공부를 시작하는 것입니다. 온라인 강좌를 수강하거나 책이나 블로그를 읽거나 개인 프로젝트에 참여하는 것을 포함할 수 있습니다. 또한 정기적으로 기술을 연습하고 배운 내용을 실제 문제에 적용하는 것이 중요합니다.

초보자를 위한 데이터 과학 최종 가이드 2023

Name: Rajiv Chandra

Updated on 2023. 8. 17.

데이터 과학은 구조화되고 비구조화된 데이터에서 지식과 통찰력을 추출하기 위해 과학적인 방법, 프로세스, 알고리즘 및 시스템을 사용하는 다학제적 분야입니다. 이 분야는 지난 몇 년 동안 지수 함수적인 성장과 관심을 끌었습니다. 본 문서는 데이터 과학의 세계로 뛰어들고자 하는 초보자를 위한 포괄적인 가이드로 설계되었습니다.

이 가이드에서는 각각의 데이터 과학 역량, 도구 및 기법에 대해 다룰 것입니다. 또한 이러한 개념을 이해하는 데 도움이 되는 실용적인 예제와 샘플 코드를 제공할 것입니다.

기본 개념 이해하기

기술적 역량

데이터 과학 여행의 첫 번째 단계는 필요한 기술적 역량을 습득하는 것입니다. 이에는 Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어에 대한 지식, 데이터베이스 관리를 위한 SQL에 대한 능숙함, 데이터 분석과 시각화를 위한 Excel에 대한 친숙성이 포함됩니다.

예를 들어, SQL을 배우고 있다면 특정 기능이나 명령어를 숙달하는 것과 같은 구체적인 목표를 설정할 수 있습니다. 다음은 간단한 SQL 명령문의 예입니다:

SELECT * FROM Customers WHERE Country='Germany';

이 SQL 문은 "Country" 필드가 'Germany'인 "Customers" 테이블에서 모든 필드를 선택합니다.

소프트 스킬

기술적 역량은 중요하지만, 소프트 스킬 역시 데이터 과학 여행에서 동등하게 중요한 역할을 합니다. 이에는 문제 해결, 비판적 사고 및 효과적인 커뮤니케이션이 포함됩니다. 예를 들어, R과 같은 기술적 역량을 배우는 동안 학습 과정에 대한 블로그 글을 작성하여 글쓰기 능력을 함께 향상시킬 수 있습니다.

역량 적용하기

분석적 역량

기본 기술적 역량과 소프트 스킬을 습득한 후, 다음 단계는 분석적 역량을 개발하는 것입니다. 이는 문제 해결, 비판적 사고 및 대수, 확률 및 통계에 기본적인 이해를 포함합니다.

예를 들어, Excel을 배우는 동안 음식 영양 계산기를 작성하는 프로젝트와 같은 작업을 할 수 있습니다. 이 프로젝트에서는 Excel 기술을 활용하여 음식의 마크로영양소 값을 계산하고, 확률과 통계 지식을 활용하여 건강한 음식 옵션을 제안할 수 있습니다.

다음은 Excel을 사용하여 식사의 마크로영양소 값을 계산하는 간단한 예시입니다:

=SUMPRODUCT(B2:B4, C2:C4)

이 Excel 수식은 각 음식 항목의 수량(B2:B4)을 해당 음식의 마크로영양소 값(C2:C4)과 곱하고 그 결과를 더하여 식사의 총 마크로영양소 값을 계산합니다.

도메인 지식

도메인 지식은 특정 분야 또는 산업에 대한 이해를 말합니다. 다른 분야에서 전향하거나 이미 해당 산업에서 일하고 있는 경우, 새롭게 습득한 데이터 과학 역량을 현재 도메인에 적용하는 것이 매우 유익합니다.

예를 들어, 구매 관리 산업에서 일하고 Power BI를 배우고 있다면, 구매 프로세스를 개선하기 위한 대시보드를 구축할 수 있습니다. 이는 기술적 역량을 적용하는데 도움을 줄 뿐만 아니라 해당 산업에 대한 이해도를 깊이 있게 향상시킵니다.

데이터 과학의 심층 탐구

Excel과 SQL 마스터하기

기술적 역량에 대한 기본적인 이해를 얻은 후, 이제 데이터 분석가에게 가장 중요한 도구인 Excel과 SQL을 마스터하는 시간입니다. 이러한 도구들은 데이터 분석의 핵심이며, 모든 데이터 분석가 채용 공고의 절반 이상에서 사용됩니다.

Excel은 데이터 분석과 시각화에 강력한 도구입니다. 데이터를 분석하고 해석하는 데 도움이 되는 다양한 기능과 기능을 제공합니다. 예를 들어, Excel의 PivotTable 기능을 사용하여 대용량 데이터셋을 요약하거나, 차트 도구를 사용하여 데이터의 트렌드와 패턴을 시각화할 수 있습니다.

다음은 Excel의 IF 함수를 사용하여 데이터를 분류하는 예시입니다:

=IF(A2>100, "High", "Low")

이 Excel 수식은 A 열의 값을 100보다 크다면 "High", 작거나 같다면 "Low"로 분류합니다.

반면, SQL은 데이터베이스를 관리하고 조작하기 위해 설계된 프로그래밍 언어입니다. SQL을 사용하여 데이터베이스를 생성, 수정 및 조회할 수 있습니다. 예를 들어, SQL을 사용하여 데이터베이스에서 특정 데이터를 검색하거나 데이터베이스의 데이터를 업데이트할 수 있습니다.

다음은 SQL을 사용하여 데이터베이스에서 데이터를 검색하는 예시입니다:

SELECT FirstName, LastName FROM Employees WHERE Salary > 50000;

이 SQL 문은 50,000 이상을 벌이는 직원의 이름과 성을 검색합니다.

BI 도구 및 프로그래밍 언어 통합

Excel과 SQL을 마스터한 후, 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구와 프로그래밍 언어에 대해 알아보는 시간입니다. Tableau와 Power BI와 같은 BI 도구는 상호작용적인 대시보드와 보고서를 작성하여 비즈니스가 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

예를 들어, Tableau를 사용하여 매출, 판매량 및 고객 유지율과 같은 주요 성과 지표(KPI)를 추적하는 판매 대시보드를 만들 수 있습니다. 파이썬과 R과 같은 프로그래밍 언어는 고급 데이터 분석과 머신 러닝에 사용됩니다. 예를 들어, 파이썬의 판다스 라이브러리를 사용하여 데이터를 정리하고 분석하거나 R의 ggplot2 라이브러리를 사용하여 복잡한 데이터 시각화를 만들 수 있습니다.

다음은 파이썬의 판다스 라이브러리를 사용하여 데이터를 분석하는 예입니다:

import pandas as pd
 
## 데이터 불러오기
df = pd.read_csv('data.csv')
 
## 평균 계산
avg = df['column'].mean()
 
print(avg)

이 파이썬 스크립트는 CSV 파일을 판다스의 DataFrame으로 불러오고 열의 평균을 계산한 다음 결과를 출력합니다.

분석적 기술 강화

기술적 기술을 학습하고 적용하는 동안 분석적 기술을 강화하는 것도 중요합니다. 이는 더 고급 통계 개념과 기술을 학습하고 이러한 기술을 실제 데이터에 적용하는 것을 포함합니다.

예를 들어, 변수 간의 관계를 이해하는 데 사용되는 통계 기법인 회귀 분석에 대해 학습할 수 있습니다. 그런 다음 이 기법을 데이터 세트에 적용하여 다른 요소가 주택 가격에 어떤 영향을 미치는지 등을 이해할 수 있습니다.

도메인 지식 구축

마지막으로, 데이터 과학자로서 계속해서 학습하고 성장하는 동안 도메인 지식을 구축하는 것도 중요합니다. 이는 작업하는 특정 분야나 산업에 대해 학습하고 해당 분야의 독특한 도전과 기회를 이해하는 것을 포함합니다.

예를 들어, 의료 분야에서 작업하는 경우 의료 용어, 의료 규정, 의료 데이터의 특정 유형 등에 대해 학습할 수 있습니다.

데이터 과학의 고급 주제

머신 러닝과 인공 지능

데이터 과학에서 지식을 더 깊이하기 시작하면 기계 학습 (ML)과 인공 지능 (AI)이라는 두 가지 용어를 반드시 만나게 됩니다. 이것은 컴퓨터가 데이터에서 학습하고 결정이나 예측을 내리는 알고리즘과 모델을 만들기 위한 고급 데이터 과학 주제입니다.

예를 들어, 고객 이탈을 예측하기 위해 과거 데이터를 기반으로 머신 러닝 알고리즘을 사용하거나 자연어 처리 (AI의 하위 집합)를 사용하여 고객 리뷰를 분석하고 고객의 감성에 대한 통찰을 추출하는 등의 작업을 할 수 있습니다.

빅 데이터

데이터 과학에서의 다른 고급 주제는 빅 데이터입니다. 빅 데이터는 패턴, 추세 및 관계를 발견하기 위해 분석할 수 있는 극도로 큰 데이터 세트를 의미합니다. 인터넷과 디지털 기술의 발전으로 인해 비즈니스는 고객 행동 데이터부터 운영 데이터까지 그 어느 때보다 많은 데이터에 액세스할 수 있습니다.

데이터 과학자로서 빅 데이터 작업을 수행할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 Hadoop 및 Spark와 같은 빅 데이터 기술에 대해 학습하거나 AWS나 Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼을 사용하여 빅 데이터를 저장하고 처리하는 방법을 배워야 할 수도 있습니다.

지속적인 학습과 개선

마지막으로, 데이터 과학 분야는 지속적으로 발전하고 있음을 기억하는 것이 중요합니다. 새로운 도구, 기술 및 방법론이 지속적으로 개발되고 있습니다. 데이터 과학자로서 지속적인 학습과 개선에 헌신해야 합니다. 이를 위해 온라인 강좌를 수강하거나 워크숍이나 컨퍼런스에 참석하거나 단순히 분야의 최신 뉴스와 트렌드를 따라갈 필요가 있습니다.

결론

이것으로 새로운 데이터 과학자를 위한 포괄적인 가이드를 마치겠습니다. 이 가이드가 도움이 되고 유익한 정보를 제공했기를 바랍니다. 데이터 과학자로서의 여정은 단거리 달리기가 아닌 장거리 경주임을 기억하세요. 시간을 가지고 천천히 학습하고 질문을 주저하지 마세요. 데이터 과학 여정에서 행운을 빕니다!

자주 묻는 질문

데이터 과학자에게 가장 중요한 스킬은 무엇인가요?

데이터 과학자에게 가장 중요한 스킬은 기술적 스킬 (프로그래밍 및 데이터베이스 관리와 같은), 분석적 스킬 (문제 해결 및 비판적 사고와 같은) 및 소통 및 팀워크와 같은 소프트 스킬입니다. 또한, 특정 분야나 산업에 대한 도메인 지식이 매우 가치 있을 수 있습니다.
데이터 과학자가 되려면 수학이나 통계에 대한 배경이 필요한가요?

수학이나 통계에 대한 배경은 도움이 될 수 있지만 필수적이지는 않습니다. 데이터 과학에서 사용되는 대부분의 수학 (대수, 확률 및 통계와 같은)은 진행하면서 배울 수 있습니다. 더 중요한 것은 비판적인 사고와 문제 해결 능력입니다.
데이터 과학에 어떻게 시작해야 하나요?

데이터 과학에 시작하는 가장 좋은 방법은 학습을 시작하는 것입니다. 온라인 강좌를 수강하거나 책이나 블로그를 읽거나 개인 프로젝트에 참여하는 등의 활동을 포함할 수 있습니다. 또한, 정기적으로 기술을 연습하고 배운 내용을 실제 문제에 적용하는 것도 중요합니다.