데이터 과학을 배우는 방법?

데이터 과학자가 되는 것은 보람 있는 직업이지만 이 분야를 배우려면 평생의 헌신과 노력이 필요합니다. 1년 또는 6개월 안에 데이터 과학자가 될 수 없습니다. 데이터 사이언스 로드맵의 도움으로 아래 나열된 능력은 데이터 사이언티스트가 되기 위해 가장 먼저 배워야 할 능력입니다.

Intellipaat에서 제공하는 Data Scientist Course 과정은 데이터 과학 학습에 진정으로 관심이 있다면 큰 도움이 될 것입니다.

아래에 언급된 다음 주제가 이 블로그에서 마무리됩니다.

• 데이터 과학이란 무엇입니까?
• 데이터 사이언스를 배우는 다양한 방법
  • 프로그래밍 언어 선택
  • 통계
  • SQL 배우기
  • 데이터 정리
  • 탐색적 데이터 분석
  • 기계 학습 알고리즘 배우기
  • Analytics Vidhya 및 Kaggle 실습
• 결론

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 과학과 기술을 결합하여 현안 문제에 대한 데이터 기반 솔루션을 개발하고 분석하는 분야입니다. 통계, 컴퓨터 과학, 수학 및 기타 관련 분야의 원칙을 포함하는 종합 분야입니다.

데이터 과학 전문가는 최첨단 통계, 딥 러닝 및 머신 인텔리전스를 사용하여 분석을 제시하고 어려운 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. 기업이 경쟁사를 능가하기 위해 데이터를 사용하려고 시도함에 따라 데이터 과학은 많은 조직에서 중요한 부분으로 성장했습니다.

데이터 과학은 고객의 요구 사항을 더 잘 이해하고 가능성을 발견하고 보다 효과적인 전략을 공식화하기 위해 조직에서 더 자주 사용됩니다.

이후 데이터 과학은 현대 비즈니스 환경에 통합되었습니다. 데이터 과학은 본질적으로 상당한 규모의 데이터 세트에서 중요한 통찰력을 추출하는 연구입니다. 여기에는 고급 분석 방법을 사용하여 상관 관계, 상관 관계 및 기타 통찰력을 찾기 위해 데이터를 필터링하는 것이 포함됩니다.

데이터 과학자는 딥 러닝, 머신 러닝, 데이터 마이닝 등 다양한 도구와 방법을 사용한 데이터를 분석하고 해석합니다. 데이터 과학자는 이러한 방법을 사용하기 위해 데이터에 대해 더 많이 발견하고 숨겨진 정보를 발견할 수 있습니다.

데이터 사이언스를 배우는 다양한 방법

데이터 과학을 배우는 가장 인기 있는 방법 중 하나는 온라인 과정을 이용하는 것입니다. 입문 과정부터 기계 학습 및 딥 러닝과 같은 특정 주제를 다루는 고급 과정에 이르기까지 다양한 온라인 과정을 이용할 수 있습니다. 대부분의 과정은 자습식이므로 편할 때 작업할 수 있습니다. 이러한 과정 중 다수는 Coursera, edX 및 Udemy와 같은 플랫폼에서 찾을 수 있습니다.

데이터 과학을 배우는 또 다른 방법은 부트 캠프에 참석하는 것입니다. 부트 캠프는 단 며칠 만에 데이터 과학과 관련된 다양한 주제를 다루는 집중 과정입니다.

또한 인근 대학의 과정에 등록하여 데이터 과학을 배울 수 있습니다. 수많은 대학에서 데이터 과학 과정을 제공하며, 이는 해당 분야의 기초를 마스터하는 훌륭한 방법일 수 있습니다. 직접 수업에 등록하여 강사 및 다른 학생들과 네트워크를 형성할 수 있습니다.

독립적으로 더 많이 배우면 데이터 과학을 스스로 교육할 수도 있습니다. 자습서, 서적 및 웹 사이트를 비롯한 많은 인터넷 리소스를 통해 데이터 과학을 배울 수 있습니다. Stack Overflow 또는 Reddit과 같은 온라인 포럼에 가입하여 노련한 데이터 과학자에게 질문을 할 수도 있습니다.

대부분의 신병 훈련소는 대면으로 진행되지만 일부 온라인 옵션도 있습니다. 부트 캠프는 단기간에 데이터 과학에 대한 집중적이고 포괄적인 입문을 얻을 수 있는 좋은 방법입니다. 인도의 유명한 부트캠프 중 하나는 인도 최고의 데이터 과학 과정을 제공하는 Intellipaat입니다.

다음은 데이터 과학을 배우고 빠르게 발전하는 이 기술 영역을 이해하려는 사람들을 위한 몇 가지 지침입니다.

1단계: 프로그래밍 언어 선택(Python / R)

프로그래밍 언어를 배우는 것은 데이터 과학 여정을 시작하는 첫 단계입니다. Python은 두 언어 중 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어이며 대부분의 데이터 과학자가 사용합니다.

Numpy, Pandas, MatplotLib, Scipy 등과 같은 수많은 내장 라이브러리를 지원하며 작동이 간단하고 다재다능합니다.

2단계: 통계

데이터 과학자가 되기 위해서는 통계와 확률에 대한 지식이 식사의 소금만큼 필요합니다. 이를 이해하면 데이터 과학자가 방대한 데이터 세트를 더 잘 해석하고, 통찰력을 얻고, 분석하는 데 도움이 됩니다.

3단계: SQL 배우기

상당한 크기의 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 상호 작용하기 위해 SQL이 사용됩니다. 데이터에 대한 여러 종류의 정규화 이해, 중첩 쿼리 생성, 공동 관련 쿼리 활용, 조인 작업 실행 등이 모두 우선 순위가 되어야 합니다. 그런 다음 데이터는 Python 라이브러리 또는 Microsoft Excel을 사용하여 추가로 정리됩니다.

STEP 4. 데이터 정리

데이터 과학자가 프로젝트에서 보내는 대부분의 시간은 데이터 세트를 정리하고 누락된 값을 처리하고 원하지 않는 정보를 삭제하는 데 사용됩니다.

Pandas 및 Numpy와 같은 여러 내장 Python 라이브러리를 활용하여 이를 달성할 수 있습니다. 또한 Microsoft Excel의 데이터 작업에 능숙해야 합니다.

5단계: 탐색적 데이터 분석

데이터 과학은 탐색적 데이터 분석이 수행될 때만 가능합니다. 데이터 패턴 찾기, 데이터 평가 및 데이터의 올바른 추세 식별은 데이터 과학자가 완료해야 하는 수많은 작업 중 일부에 불과합니다.

다양한 그래픽 및 통계 기술을 사용하여 다음과 같은 유용한 통찰력 등을 추출합니다.

1. A) Pandas 및 Numpy 기반 데이터 분석
2. 나) 데이터 조작
3. C) 데이터 시각화.

6단계: 기계 학습 알고리즘 배우기

구글은 "머신 러닝은 분석 모델 구축을 자동화하는 데이터 분석 기술이다. 기반으로 하는 인공지능의 한 분과입니다.

데이터 과학자 채용의 가장 중요한 단계는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 다양한 버전을 구성하고 모든 상황에 대해 가장 효과적인 답변을 예측하고 제시해야 하는 때일 것입니다.

이 단계는 시스템이 데이터에서 학습하고, 패턴을 식별하고, 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 의사 결정을 내릴 수 있다는 생각을 기반으로 합니다.

7단계: 분석 Vidhya 및 Kaggle 실습

주제의 기초를 배운 후 데이터 사이언스에서 실무 경험을 쌓을 때입니다. Kaggle 및 Analytics Vidhya와 같이 실용적인 경험을 제공할 수 있는 여러 온라인 리소스가 있습니다.

기본 및 전문가 수준 모두에서 데이터 세트로 작업하는 전문 지식. 다양한 기계 학습 알고리즘, 분석 방법 등에 대한 이해를 도울 수 있습니다.

결론

데이터 과학을 배우기로 결정한 방법에 관계없이 많은 노력과 노력이 필요한 복잡한 주제라는 점을 명심하는 것이 중요합니다. 그러나 데이터 과학은 작업에 투입할 준비가 되어 있다면 새로운 가능성으로 이어질 수 있는 수익성 있는 영역일 수 있습니다.