데이터 과학 학습 방법: 포괄적인 가이드
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- Rajiv Chandra
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점점 더 데이터 중심적인 세상에서, 데이터 과학은 중요한 분야가 되었습니다. 하지만 데이터 과학을 어떻게 학습해야할까요? 이 가이드에서는, 데이터가 무엇이고 어떻게 사용되는지 이해하는 것부터, 숙련된 데이터 과학자가 되기 위한 단계까지, 학습 과정을 안내합니다.
데이터 과학이란?
데이터 과학은 구조화되거나 비구조화된 데이터에서 지식과 통찰력을 추출하기 위해 과학적 방법, 프로세스, 알고리즘 및 시스템을 사용하는 학문적 교차 분야입니다. 다양한 도구, 알고리즘, 머신러닝 원리 등을 결합하여, 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하는 것이 목표입니다. 수학, 통계학, 정보과학 및 컴퓨터 과학 분야의 이론 및 기법을 활용합니다.
기본적으로, 데이터 과학은 데이터를 이해하는 것을 중심으로 합니다. 데이터는 구조화, 반구조화, 비구조화 형태로 다양합니다. 이 데이터는 회사의 월간 수익 데이터일 수도 있고, 스마트 워치의 시간당 심박수 데이터가 될 수도 있습니다. 비정형 데이터인 비디오 댓글이나 제품 리뷰 등이 될 수도 있습니다.
데이터 과학자는 이 데이터를 분류, 정리 및 분석하여 행동 가능한 통찰력을 얻습니다. 분석되지 않거나 정리되지 않은 원시 데이터를 처리하고, 포괄적으로 이해할 수 있는 형식으로 변환합니다. 데이터베이스에서 구조화된 행과 열 또는 비구조화된 텍스트 파일, 비디오 등이 될 수 있습니다. 이 데이터를 해석하고 처리한 후 데이터 과학자는 분석 기술을 사용하여 패턴과 추세를 식별합니다. 이러한 인사이트는 비즈니스, 건강 관리 및 기술 등 다양한 분야에서 의사 결정을 내리는 데 사용될 수 있습니다. 수학, 컴퓨터 과학 및 모델링 기술을 활용하여 미래 추세 및 행동을 예측하는 예측 모델을 구축하기도 합니다.
요약하자면, 데이터 과학은 지속적으로 진화하는 흥미로운 분야로 끊임없는 학습과 성장 기회를 제공합니다. 거의 모든 산업에서 응용 가능한 중요한 분야입니다. 복잡한 디지털 데이터를 분석하고 해석함으로써 데이터 과학자는 우리 세상에 깊이 영향을 주는 능력을 가지고 있습니다.
데이터 및 데이터 과학 이해하기
데이터는 우리 삶에서 어디에서나 존재합니다. 읽는 텍스트, 전화기에 있는 전화번호 목록, 시계에 표시된 현재 시간 등등이 데이터일 수 있습니다. 데이터 과학은 구조화된 및 비구조화된 데이터에서 지식 및 통찰력을 추출하기 위해 과학적 방법을 활용하는 분야입니다.
데이터 과학은 다음과 같은 여러 가지 중요한 측면을 포함합니다.
- 데이터 이해 및 모델링: 데이터 과학의 핵심 목표는 데이터를 해석하여 숨겨진 관계를 찾고 모델을 구축하는 것입니다.
- 과학적 방법: 확률 및 통계분석 등의 방법론을 이용하여 데이터를 분석합니다.
- 인사이트 활용: 얻어진 인사이트는 실제 비즈니스 상황에서 행동 가능한 통찰력을 제공해야 합니다.
- 구조화된 및 비구조화된 데이터: 데이터 과학자는 둘 다 다룰 수 있는 능력이 필요합니다.
- 응용 분야 지식: 데이터 과학자는 회계, 의료, 마케팅 등 해결해야 할 문제 도메인의 특정 수준의 전문 지식이 필요합니다.
데이터 과학의 범위
데이터 과학은 다양한 분야에 걸쳐 다음과 같은 분야를 다룹니다.
- 데이터베이스: 데이터의 저장 방법은 매우 중요합니다. 이는 다양한 종류의 데이터베이스에서 구조화된 및 비구조화된 데이터 저장을 포함합니다.
- 빅 데이터: 대규모 데이터를 저장하고 처리하는 도구 및 접근 방식은 데이터 과학에서 기본적인 것입니다.
- 머신러닝: 데이터에서 모델을 개발하여 결과를 예측하는 것은 데이터 과학의 주요 측면 중 하나입니다.
- 인공지능 (AI): 인간의 사고 프로세스를 모방하는 복잡한 모델을 구축하기 위해 데이터를 활용하는 기계 학습의 분야 중 하나입니다.
- 시각화: 데이터 시각화를 통해 데이터를 이해하고 결론을 내는 것이 도움이 됩니다.
데이터 유형 및 데이터 원본
데이터는 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 비구조화된 데이터로 분류될 수 있습니다. 데이터의 소스는 IoT (사물 인터넷) 디바이스부터 웹 서버 로그, 소셜 네트워크 그래프 등으로 다양합니다.
데이터 과학에서 데이터의 여정
데이터 과학에서 데이터의 여정은 일반적으로 다음과 같은 단계를 거칩니다.
- 데이터 수집: 첫 번째 단계는 데이터를 수집하는 것이며, 직관적인 과정일 수도 있고 특수한 기술이 필요할 수도 있습니다.
- 데이터 저장: 특히 대량 데이터를 다룰 때는 저장 방법을 결정하는 것이 어려울 수 있습니다. 데이터 쿼리 방식을 미리 예상하고 저장하는 전략이 필요합니다.
- 데이터 처리: 이것은 데이터를 시각화하거나 모델 트레이닝에 적합한 형식으로 변환하는 것을 의미합니다.
- 시각화 / 인간적 통찰력: 시각화 기술 및 통계 접근 방식은 데이터를 이해하고 가설을 검증하는 데 도움이됩니다.
- 예측 모델 트레이닝: 이것은 종종 최종 목표로, 데이터에 기반하여 결정을 내리는 능력을 가지는 것입니다.
디지털화 및 디지털 변형
디지털화는 비즈니스 프로세스를 디지털 형태로 번역하여 데이터를 수집하는 과정입니다. 이 데이터에 데이터 과학 기술을 적용하여 결정을 지원하면 막대한 생산성 향상과 전략적 이동을 이끌어낼 수 있습니다. 이를 디지털 변환 프로세스라고합니다.
데이터 과학 학습 시작하기
데이터 과학을 학습하는 것은 이러한 핵심 개념을 이해하고 실제 응용 및 지속적인 학습과 결합하는 것을 의미합니다. 이는 흥미로운 도전적인 여정이지만 매우 보람이 있습니다. 먼저 수학과 통계학에 튼튼한 기반을 마련하고, 프로그래밍 언어를 학습하는 것으로 시작하십시오.
시작하기 위한 안내서
데이터 과학 여정 시작하기
첫 번째로 해야 할 일은 학습 방식을 결정하는 것입니다. 시각적 학습자이면 독학 플랫폼인 Codecademy, DataCamp, Kaggle Learn과 같은 것이 좋을 수 있습니다. 이러한 사이트는 실제 예제와 함께 실제 연습을 제공합니다. 시각적 학습자들을 위해 Coursera, EdX, Khan Academy와 같은 비디오 플랫폼이 데이터 과학 주제의 광범위한 코스를 제공합니다. 읽기를 좋아하는 경우 Lillian Pierson의 "Data Science for Dummies" 또는 Field Cady의 "The Data Science Handbook" 같은 책을 참조하십시오.
필요한 기술 습득하기
데이터 과학에는 일정한 주요 분야에 대한 튼튼한 기반이 필요합니다. 다음은 개발해야하는 필수 기술입니다.
수학 및 통계학: 이것들은 데이터 과학의 기반입니다. 확률, 통계적 검정, 회귀와 같은 개념을 잘 이해해야합니다. Trevor Hastie의 "The Elements of Statistical Learning" 및 Gilbert Strang의 "Introduction to Linear Algebra" 같은 책을 활용할 수 있습니다.
프로그래밍: Python 및 R은 데이터 과학에서 가장 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 적어도 하나의 언어에 익숙해져야합니다. 프로그래밍의 기본 사항을 배우고 나서 데이터 조작 및 분석 라이브러리 인 Python의 Pandas 또는 R의 dplyr과 같은 라이브러리로 이동하십시오.
데이터 조작 및 분석: 데이터를 정리하고 전처리하고 탐색적 데이터 분석을 수행하고 결과를 해석할 수 있어야합니다. Python의 Pandas, R의 dplyr 및 SQL 데이터베이스와 같은 라이브러리를 사용하여 이를 수행 할 수 있습니다.
기계 학습: 지도 및 비지도 학습 모델을 이해해야합니다. Coursera의 Andrew Ng의 Machine Learning 코스 및 Aurélien Géron의 "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras 및 TensorFlow"와 같은 자료를 참조하세요.
데이터 시각화: 결과를 명확하고 간결하게 제시하는 능력은 매우 중요합니다. Python을 위한 Matplotlib 및 Seaborn 과 같은 라이브러리와 R의 ggplot2 는 이러한 목적으로 우수합니다.
여기에는 작성 코드가 필요하지 않은 Open Source Data Visualization Python Library가 있습니다 : PyGWalker.
PyGWalker는 Visualization with Exploratory Data Analysis를 위한 Python 라이브러리입니다. [PyGWalker]를 사용하면 pandas dataframe (및 polars dataframe)을 tableau-alternative User Interface로 변환하여 데이터 분석 및 데이터 시각화를 단순화 할 수 있습니다.
포트폴리오 구축
포트폴리오는 여러분의 기술과 지식을 자랑하는 강력한 도구입니다. 온라인 코스나 코딩 챌린지에서 작업한 프로젝트를 모두 포함하고 Github와 같은 플랫폼을 사용하여 코드를 호스팅하고 Jupyter Notebook을 사용하여 분석 및 결과를 제시하십시오.
각 프로젝트는 데이터 정리, 탐색적 데이터 분석, 모델 구축 및 결과 해석의 기술을 명확하게 보여주어야 합니다. 프로젝트의 복잡성뿐만 아니라 가치와 인사이트를 제공하는 것에 중점을 두어야합니다.
네트워킹 및 계속 교육
네트워킹은 데이터 과학 분야에서 중요합니다. Kaggle, LinkedIn 또는 Reddit와 같은 온라인 커뮤니티에 가입하여 다른 데이터 과학 전문가 및 열정적인 사람들과 상호 작용할 수 있습니다. 최신 동향과 발전에 대해 최신 정보를 얻으려면 웨비나, 워크샵 또는 모임에 참여하십시오.
항상 학습을 중단하지 마십시오. 데이터 과학은 빠르게 발전하는 분야이며 새로운 기술, 도구 및 방법론에 대해 열려 있어야합니다. 이를 통해 경쟁력을 유지하고 분야의 선두에 있을 수 있습니다.
결론
데이터 과학을 배우는 것은 보람있고 도전적인 일입니다. 이 분야는 거대하며 학습 곡선이 가파를 수 있습니다. 그러나 끈기, 열정 및 적절한 자료를 갖추면 누구든 데이터 과학 전문가가 될 수 있습니다. 잘 알려진 속담처럼 "천리길도 한 걸음부터 시작됩니다." 오늘 그 첫걸음을 내딛고 데이터 과학 여정을 시작하세요.