데이터 과학에 대한 완전한 가이드

대용량 스토리지가 필요한 시대에 진입했습니다. 실제로 스토리지 요구 사항은 고객 및 판매에 대한 긴 기록을 유지해야 하는 기업에서 가장 어려운 문제 중 하나였습니다. 2010년에는 각 분야의 사람들이 빅 데이터를 한 곳에 저장하는 프레임워크 또는 솔루션 작업을 시작했습니다. 대용량 데이터를 저장할 수 있는 프레임워크를 개발한 후 가장 큰 문제는 데이터 처리 및 이동이었습니다.

사물 인터넷의 발전(1)으로 인해 오늘날 데이터 과학의 프레임워크의 90%가 개발되었습니다(2). 데이터 과학 덕분에 매일 2500조 바이트 이상의 데이터가 생성, 처리 및 저장됩니다. 이 데이터는 기업마다 다를 수 있습니다. 여기에는 쇼핑몰의 데이터 저장부터 소셜 미디어 플랫폼의 게시물까지 포함됩니다. 일반적으로. 이 데이터를 빅 데이터라고 합니다.

• 데이터 과학 정의
• 역사
• 중요성
• 데이터 과학을 선택하는 이유
• 데이터 과학에 들어가는 방법
• 라이프사이클
• 프로세스
• 도구
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• 이익
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• 데이터 과학 대 데이터 분석
• 데이터 과학 대 기계 학습
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데이터 과학이란 무엇입니까?

숙련된 컴퓨터 과학자나 전문가에게 이것은 까다로운 직업 경로에 불과할 수 있습니다. 그러나 알고리즘, 시스템 및 수학 방정식을 사용하여 구조화되지 않은 데이터와 구조화되지 않은 데이터에서 데이터, 통찰력 및 지식을 얻는 것을 가리키는 학제 간 분야입니다. 자연 현상을 이해하기 위해 전문가들은 기계 학습, 데이터 분석 및 통계를 함께 결합합니다.

데이터 과학의 역사

데이터 과학은 역사에서 중요한 위치를 차지합니다. 그러나 지금처럼 그렇게 광범위하지는 않았습니다. 고대 그리스에서 이집트 상형 문자에 이르기까지 역사상 많은 전문가들이 데이터나 기록된 기록을 한 곳으로 편집하는 작업을 수행했습니다. 그러나 세상이 발전하면서 우리는 통계학자들이 데이터를 수집하는 것을 보았습니다. 그들은 데이터 과학 범주에 속합니다. Forbes에 따르면 1940년대 초반부터 기업과 기업이 데이터를 기록하고 저장하는 데 도움이 되었습니다.

데이터 과학이 중요한 이유는 무엇입니까?

과거에는 기업이 사용해야 하는 데이터의 크기가 작고 대부분 구조화되어 있었습니다. 기존 데이터는 BI 도구를 통해 쉽게 분석할 수 있었습니다. 그러나 오늘날 기업의 데이터는 구조화되지 않고 크기가 더 큽니다. BI 도구는 일반적으로 센서, 재무 로그, 포럼 등에서 발견되는 엄청난 양의 데이터를 처리하는 기능이 부족합니다.

따라서 비정형 데이터에서 의미 있는 통찰력을 끌어내기 위해서는 고급의 복잡한 분석 도구, 프로세스 및 알고리즘이 필요합니다.

데이터 과학을 선택하는 이유

연례 Harvard University 비즈니스 리뷰에 따르면 데이터 과학자는 오늘날 세계에서 가장 뛰어난 직업(4)으로 간주됩니다. 사실, 데이터 과학자들은 금세기 최고의 급여를 받는 전문가들에 속합니다. 그렇다면 데이터 과학을 경력 경로로 삼는 것이 중요한 이유는 무엇입니까? 금세기에 배우는 것이 왜 중요한가? 직업이 현재 시장에서 가장 많이 찾는 직업 중 하나라는 것은 숨겨진 사실이 아닙니다.

시간을 낭비하지 말고 이 직업을 선택하는 것이 더 나은 이유를 알아보십시오. 흐름을 진행하면서 대기업이 성과를 높이는 데 필요한 데이터 과학자의 현재 요구 사항에 대해서도 논의합니다.

실제로 비즈니스를 위한 데이터 과학은 빅데이터와 데이터 마이닝의 기하급수적인 증가를 의미합니다. 그것은 수천 개의 산업에 혁명을 일으키고 가장 힘든 경쟁에 몰아넣는 유일한 연료입니다. 따라서 많은 기업에는 데이터의 현재 특성과 추세를 이해하는 동시에 가능한 한 최상의 방식으로 데이터를 분석, 관리 및 처리하는 데 능숙한 전문가가 필요합니다.

경력 경로로 선택해야 하는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

• ²¹ 세기의 연료

  우리는 ²¹ 세기에 살고 있으며 이 단계에서 데이터 과학은 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 모바일 및 전자 산업에서도 제품을 안전하게 사용하기 위해 빅 데이터 기술을 사용하고 있습니다. 빅 데이터를 사용하는 목적은 고성능 고성능 기계를 발명하는 것입니다.

  모든 산업은 성과와 매출을 높이기 위해 데이터 분석이 절실히 필요합니다. 이를 위해 소유자는 데이터를 분석하고 소비자 구매의 변동 패턴을 이해할 수 있는 숙련된 데이터 과학자 팀이 필요합니다.

• 수요와 공급의 문제

  모든 산업에는 방대한 양의 비정형 또는 반정형 데이터가 있습니다. 그러나 제품을 만드는 데 유용한 통찰력을 전환할 수 있는 리소스가 풍부하지 않습니다. 게다가 데이터를 이해하고 분석할 수 있는 능력을 가진 사람도 많지 않습니다. 따라서 시장에는 데이터 과학자가 부족합니다. 실제로 문맹률은 매우 낮습니다. 따라서 이러한 공백과 격차를 채우기 위해서는 데이터 과학을 선택해야 합니다.

• 수익성 있는 직업

  Glassdoor는 일반적인 데이터 과학자가 미국인의 평균 급여보다 약 163% 더 많이 번다고 말합니다. 따라서 큰 소득 거품을 초래할 매우 유망한 직업 경로입니다.

  데이터 과학자는 기계어, 수학 및 통계에 대한 명령을 가지고 있습니다. 학습 곡선은 깊고 가파르다. 그렇기 때문에 시장에서 데이터 사이언티스트의 가치는 상당히 높습니다. 회사의 모든 프로세스는 데이터 중심 접근 방식과 데이터 과학자의 결정에 따라 달라집니다. 따라서 매출을 늘리기 위해 모든 단일 산업에는 데이터 과학자 팀이 필요합니다. 이를 통해 선택한 가장 유리한 산업에서 일할 수 있습니다.

• 더 나은 세상을 만드는 데이터 과학

  비즈니스를 위한 데이터 과학은 지적 개념입니다. 조직과 기업은 유용한 제품을 만들기 위해 빅 데이터를 잘 활용하고 있습니다. 예를 들어, 데이터는 의사가 환자의 건강에 대해 더 나은 통찰력을 갖는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 데이터 과학은 미래의 직업입니다

  모든 산업가는 이 분야에 진출하는 것이 미래에 재정적 지위를 확보한다는 것을 의미한다는 것을 알고 있습니다. 기본적으로 내일의 직업입니다. 산업이 자동화로 이동함에 따라 데이터 기반 제품이 시장에 도입되고 있습니다. 따라서 산업체는 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 되도록 장기적으로 데이터 과학자가 필요할 수 있습니다. 데이터 과학자의 작업은 유용한 데이터에서 통찰력을 이끌어내는 것으로 제한됩니다. 그러나 이 기술은 회사가 성장하고 번영하는 데 도움이 될 것입니다.

데이터 과학에 들어가는 방법?

데이터는 모든 기업의 소중한 자산이며 가장 비싼 자산으로 간주됩니다. 데이터 마이닝, 분석, 정리 및 해석 기술을 습득하는 등 다양한 방법을 통해 데이터 과학에 들어갈 수 있습니다.

그러나 여기 당신이 선택할 수 있는 광범위한 학제 ​​간 분야의 일부 섹션이 있습니다.

• 데이터 과학자로서

  데이터 과학자의 임무는 관련성 있는 회사 관련 데이터 또는 판매 관련 데이터를 찾는 것입니다. 그들은 비즈니스 기술을 가지고 있을 뿐만 아니라 데이터를 정리, 마이닝, 구조화 및 표시하는 방법도 알고 있습니다. 모든 기업에는 방대한 비정형 데이터를 처리, 분석 및 관리할 데이터 과학자 팀이 필요합니다. 그런 다음 과학자들이 도출한 결과를 분석하여 데이터 기반 의사 결정에 사용합니다.

• 데이터 분석가로서

  데이터 분석가는 기본적으로 회사의 비즈니스 분석가와 데이터 과학자 사이에 일반적으로 발생하는 격차를 해소합니다. 데이터 기반 답변이 필요한 쿼리만 제공됩니다. 그런 다음 조직은 이러한 답변을 사용하여 데이터 기반 비즈니스 전략을 수립합니다. 데이터 분석가는 결과를 이사회 임원에게 전달할 뿐만 아니라 분석된 결과를 실행 가능한 질적 클릭 유도문안 항목으로 전환할 책임이 있습니다.

• 데이터 엔지니어로서

  데이터 엔지니어는 주로 시간이 지남에 따라 빠르게 또는 기하급수적으로 변화하는 데이터를 처리하고 관리하는 일을 담당합니다. 그들의 주요 초점은 데이터 파이프라인을 최적화하고, 데이터 과학자나 데이터 분석가에게 갈 수 있도록 데이터를 배포, 관리 및 전송하는 것입니다.

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데이터 과학 수명 주기

주요 사항은 다음과 같습니다.

• 발견

  연구 프로젝트를 시작하기 전에 프로젝트 요구 사항, 예산 및 사양을 확인하는 것이 중요합니다. 데이터 과학자는 올바른 쿼리와 질문을 하고 우선 순위를 지정할 수 있는 능력이 있어야 합니다. 여기에서는 주어진 인력, 예산, 시간 및 기술을 평가하기만 하면 됩니다. 또한 초기 가설로 알려진 IH를 만들어 테스트해야 할 수도 있습니다.

• 데이터 준비

  두 번째 단계에서는 프로젝트에 대한 전체 분석을 수행하기 위해 고급 분석 도구(IB 도구뿐 아니라) 또는 샌드박스가 필요합니다. 이를 위해서는 사전 처리를 위해 데이터를 모델링해야 합니다. 결국 데이터를 추출, 업로드 및 변환하여 샌드박스로 바로 이동하게 됩니다.

  R 언어는 데이터를 마이닝, 정리 및 변환하는 데 도움이 될 수 있습니다. R은 두 변수 간의 관계를 쉽게 구축할 수 있도록 개요를 제공합니다. 데이터가 정리되고 처리할 준비가 되면 세 번째 단계로 이동합니다.

• 모델 기획

  당신은 두 변수 사이의 관계를 기술하는 전술과 방법을 생각해내지 못했습니다. 이러한 관계는 다음 단계에서 구축할 알고리즘의 기반을 설정하는 데 필요합니다.

• 모델 빌딩

  이 단계는 테스트 목적으로 데이터 세트를 사용하는 데 완전히 할당됩니다. 사용 중인 도구가 메서드를 실행하기에 충분한지 확인하기 위해 몇 가지 테스트를 고려해야 합니다. 성능과 방법을 보다 강력하게 만들기 위해서는 클러스터링, 연관, 분류와 같은 학습 기법을 분석해야 합니다.

• 운용하다

  모델을 구축한 후에는 기술 보고서, 코드, 보고서, 브리핑 등을 제출해야 합니다. 모든 구조화된 데이터는 매우 작은 수준에서 성능에 대한 특정 보기를 갖는 데 도움이 됩니다.

• 결과 전달

  마지막 단계는 목표를 달성할 수 있었는지 여부를 결정합니다. 이 단계는 모든 결과, 주요 결과 및 방법을 이해 관계자에게 전달하는 것입니다. 결과는 프로젝트가 실패인지 성공인지를 결정합니다.

데이터 과학 프로세스

머신 러닝 언어와 데이터 마이닝 기술을 사용하여 모델을 만드는 5가지 주요 프로세스가 있습니다. 모든 프로세스는 항상 루프백할 수 있기 때문에 양방향입니다. 프로세스에 대해 간략하게 논의할 것입니다.

• 목표

  기회와 목표를 식별하는 것은 데이터 기반 결과를 향한 첫 번째 단계입니다. 먼저 가설을 만들고 테스트해야 합니다.

• 습득하다

  두 번째 단계는 데이터를 찾아 수집한 다음 모델 구축을 위해 준비하는 것입니다.

• 짓다

  그런 다음 모델을 구축할 수 있는 방법을 탐색해야 합니다. 최상의 모델링 방법을 선택하십시오.

  특정 데이터 세트를 사용하여 테스트하고 검증하십시오. 그 후에 개선 방법을 찾을 수 있습니다.

• 최적화

  처리된 데이터를 모니터링하고 분석하여 최상의 결과를 얻도록 개선합니다.

• 배달하다

  마지막 단계에서는 결과에서 얻은 의미 있는 통찰력을 제공해야 합니다. 이는 이해 관계자가 데이터 기반 비즈니스 전략을 수립하는 데 도움이 될 것입니다.

데이터 과학 도구

데이터 과학자는 자신의 작업을 수행하기 위한 도구 샌드박스를 가지고 있습니다. 그의 도구 중 일부를 살펴보겠습니다.

컴퓨터 또는 프로그래밍 언어는 이 분야에서 필수적인 역할을 합니다. 따라서 데이터 과학자는 python, R-language, Scala, Java, Julia 등과 같은 최신 언어에 능숙해야 합니다. 일반적으로 이러한 모든 언어에 대한 명령을 가질 필요는 없지만 SQL, python 및 R에 대한 명령이 있어야 합니다. 언어는 매우 중요합니다.

통계 계산을 위해 과학자들은 가능할 때마다 라이브러리와 기존 소프트웨어를 사용합니다. 이 과학자들이 사용하는 기본 소프트웨어 및 라이브러리 중 일부는 Numpy, Pandas, Shiny, D3 및 ggplot2입니다.

보고 및 연구를 위해 일반적으로 Jupyter, R 마크다운, Knitr 및 iPython과 같은 프레임워크를 사용합니다. 과학자가 사용하는 몇 가지 관련 도구가 있습니다. Presto, Pig, Drill, Spark, Hadoop 등이 있습니다.

또한 전문가는 데이터베이스 관리 및 처리 시스템을 처리하는 방법도 알고 있습니다.

( 또한 읽기: 최고의 데이터 과학 도구)

비즈니스를 위한 데이터 과학

데이터 과학 전문가도 비즈니스 컨설턴트가 되어야 합니다. 그들은 데이터로 작업하면서 다른 누구도 할 수 없는 데이터로부터 많은 것을 배웁니다. 이를 통해 과학자들은 지식과 유용한 통찰력을 공유하여 최고의 비즈니스 전략을 수립하는 데 기여할 수 있습니다. 데이터 통찰력은 과학자들이 솔루션의 형태로 결과를 제시할 수 있도록 지원하는 기둥에 불과합니다.

데이터 과학의 이점

다음은 몇 가지 이점과 결과물입니다.

• 데이터 과학은 데이터 세트 및 입력을 기반으로 값을 예측하는 데 사용됩니다.
• 그룹화 및 패턴 감지에 사용할 수 있습니다.
• 사기 또는 이상 탐지를 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 그것은 얼굴, 비디오, 이미지, 오디오 및 텍스트 인식을 허용합니다.
• FICO 점수 향상에 도움이 됩니다.
• 또한 전적으로 인구 통계에 기반한 마케팅에도 도움이 될 수 있습니다.
• 판매, 수익 및 최적화를 추적하는 데 도움이 됩니다.

데이터 과학 과제

막대한 투자에도 불구하고 많은 기업이 데이터에서 의미 있는 통찰력을 얻을 수 없습니다. 혼란스러운 환경은 기업이 데이터 과학 과제에 직면해야 하는 주된 이유입니다. 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.

• 전문가의 비효율

  전문가는 IT 관리의 허가를 받아 데이터에 액세스해야 하며 제대로 작동하기 전에 매우 오랜 시간을 기다려야 합니다. 다른 문제도 언어 변환과 같은 과학자의 효율성에 영향을 줄 수 있습니다.

• 사용 가능한 기계 학습 모델에 대한 액세스 권한 없음

  일부 기계 학습 모델은 애플리케이션에서 배포하거나 다시 코딩할 수 없습니다. 그렇기 때문에 모든 작업은 애플리케이션 개발자의 책임이 됩니다.

• IT 관리자는 지원에 더 많은 시간을 할애합니다.

  마케팅 부서의 데이터 과학자 팀은 재무 팀에서 사용하는 것과 동일한 도구를 사용하지 않을 수 있습니다. 따라서 IT 관리자가 데이터 과학자를 지원하는 데 많은 시간이 걸립니다.

데이터 과학 대. 데이터 분석

데이터 분석은 데이터 과학과 동일한가요? 글쎄, 그것은 모두 컨텍스트에 달려 있습니다. 전문가는 일반적으로 원시 또는 구조화되지 않은 데이터를 사용하여 예상되는 알고리즘을 구축합니다. 이것은 분석 범주에 속합니다. 동시에 비기술적인 비즈니스 사용자가 이미 작성한 보고서를 해석하는 것은 데이터 과학으로 간주되지 않습니다. 데이터 분석은 매우 광범위한 용어입니다.

데이터 과학 대. 기계 학습

'머신 러닝'이라는 용어는 데이터 과학과 깊은 관련이 있지만 약간 다릅니다. 기계 학습 기술은 도구 상자를 사용하여 열린 문제를 해결하지만 이 범주에도 광범위한 기계 학습 범주에 맞지 않는 다른 방법이 있습니다.

데이터 과학 대. 소프트웨어 공학

소프트웨어 엔지니어링은 최종 사용자를 위한 기능, 응용 프로그램 및 기능 개발에 중점을 둡니다. 반면 데이터 과학은 구조화되지 않은 데이터와 구조화된 데이터를 마이닝, 수집, 분석 및 테스트하는 프로세스에만 관심이 있습니다.

차이점에 대해 더 알고 싶다면 이 문서를 확인하십시오: 데이터 과학 또는 소프트웨어 엔지니어링 – 비교

빅 데이터 대 데이터 과학

빅 데이터는 매우 광범위한 용어입니다. 기본적으로 데이터 마이닝(data mining), 데이터 뭉치(munging), 데이터 정리(cleaning) 등의 모든 것으로 구성되며, 빅데이터는 저장할 수 없는 귀중한 데이터의 집합체이다. 반면 데이터 과학은 예측 분석, 딥 러닝, 통계 및 데이터에서 의미 있는 통찰력을 얻는 것과 관련이 있습니다.

데이터 과학의 미래

데이터 사이언스의 시장 가치는 계속해서 상승할 것으로 예상됩니다. 알고리즘, 기술, 인공 지능, 패턴 인식 및 딥 러닝과 관련된 모든 회사는 일자리를 제공합니다. 그러나 이를 활용하려면 데이터 과학 경력 경로인 Bootcamp에 등록하고 모든 기본 사항을 배울 수 있습니다.

데이터 과학 동향

• 자동 데이터 정리 및 기능 엔지니어링과 같은 데이터 과학 자동화.
• 데이터 보안 및 개인 정보 보호는 나날이 중요해지고 있습니다.
• 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 누구나 무한한 처리 능력으로 대용량 데이터에 액세스하고 저장할 수 있습니다.
• 딥 러닝 이후, 자연어 학습 및 처리는 데이터 과학 분야에서 진행되고 있습니다.

자원

기본을 배울 수 있는 리소스가 많이 있습니다. 그 중 두 가지는 다음과 같습니다.

• 비즈니스를 위한 데이터 과학 PDF

  기업은 데이터 과학을 사용하여 서비스와 제품을 개선하고 있습니다. 예를 들어, 지원 서비스 센터나 콜센터에서 수집된 데이터를 수집한 다음 데이터 과학자 및 데이터 분석가에게 보내 귀중한 통찰력을 결과로 얻습니다. 또한 물류는 배송 속도를 최적화하기 위해 날씨 및 교통 패턴과 관련된 데이터를 수집하고 있습니다.

• 데이터 과학 팟캐스트

  데이터 과학 팟캐스트는 트렌드와 뉴스에 중점을 둡니다. 인공 지능, 자연어 처리 및 데이터 바이어스와 같은 주제는 가장 인기 있는 주제 중 일부입니다.

(또한 읽기: 초보자를 위한 최고의 데이터 과학 팟캐스트)

마지막 생각들

데이터 과학은 기업의 비즈니스 목표 달성 능력에 중대한 영향을 미칩니다. 이러한 목표가 전략적, 운영적 또는 재정적이든 관계없이 데이터 과학은 유용하고 의미 있는 데이터 통찰력을 통해 위대한 발견을 드러낼 수 있습니다.

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