데이터 과학 이해하기: 이 혁신적인 분야의 기본 공개

우리 시대의 가장 매력적이고 변혁적인 분야 중 하나 뒤에 숨은 비밀을 밝힐 준비가 되셨나요? 데이터 과학의 영역을 깊이 파고들어 데이터 과학의 수수께끼를 풀어가는 신나는 여행을 준비하세요. 이 블로그 게시물에서 우리는 데이터 과학을 그토록 흥미로운 학문으로 만드는 필수 요소를 파악하고 기초를 공개할 것입니다. 그러니 탐정 모자를 들고 이 혁신적인 분야에 담긴 놀라운 힘에 놀랄 준비를 하세요.

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 비즈니스 운영을 개선할 수 있는 엄청난 잠재력을 지닌 급성장하는 분야입니다. 가장 간단한 형태로 데이터 과학은 유용한 결정을 내리기 위해 데이터에서 의미를 추출하는 프로세스입니다. 그러나 데이터 과학은 단순히 숫자를 분석하는 것이 아닙니다. 또한 데이터 이면의 맥락과 동기를 이해하는 것도 중요합니다. 이러한 이해를 통해 비즈니스 프로세스를 개선하거나 회사 정책을 알리는 데 사용할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.

자격을 갖춘 데이터 과학자가 되려면 통계, 기계 학습, 빅 데이터 처리 및 기타 관련 분야에 대한 이해가 필요합니다. 그러나 이러한 분야에 대한 사전 경험이 없더라도 시작하는 데 도움이 되는 온라인 리소스가 많이 있습니다. 열심히 일하고 새로운 개념을 배우려는 의지가 있는 한, 데이터 과학자가 되는 것은 여러분이 추구할 가장 보람 있는 직업 중 하나가 될 수 있습니다.

데이터 과학의 역사

데이터 과학의 역사는 100년이 넘었으며 많은 변화를 겪었습니다. 데이터 사이언스(Data Science)는 대량의 데이터에서 의미를 추출하는 연구에서 시작되었습니다. 그러나 오늘날 우리가 데이터 과학으로 알고 있는 것은 1900년대 초반의 뿌리를 넘어 크게 발전했습니다. 오늘날 데이터 과학은 기계 학습, 통계 분석, 정보 검색 및 비즈니스 분석을 포함하되 이에 국한되지 않는 광범위한 지식과 기술을 포괄하는 분야입니다.

데이터 과학의 다양성을 고려할 때, 데이터 과학의 기원을 정확하게 찾아내기는 어렵습니다. "데이터 과학"이라는 용어는 2000년 Brian Cunningham과 Ross Quinlan이 InformationWeek 잡지의 "데이터 과학자: 새로운 IT 전문가?"라는 제목의 기사에서 처음 소개했습니다. 이 기사에서 그들은 기업이 어떻게 IT 전문가에게 더 많은 것을 요구하기 시작했는지, 그리고 이 새로운 전문가 클래스는 강력한 정량적 능력과 강력한 분석적 사고 능력을 포함한 다양한 기술을 보유해야 한다는 점을 설명했습니다. Cunningham과 Quinlan은 "데이터 과학"이라는 용어를 만든 것이 아니라는 점에 유의해야 합니다. 이 제목은 2001년 Purdue University에서 이 주제에 대한 논문을 발표한 Shreyas Doshi에게 처음 주어졌습니다.

그 기원이 다소 모호함에도 불구하고 데이터 과학이 개념 이후 먼 길을 왔다는 것은 분명합니다. 수년에 걸쳐 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 추출하는 데 도움이 되는 다양한 기술이 개발되었습니다. 그 중 일부는 오늘날에도 여전히 사용되지만 다른 기술은 해당 분야의 다양한 발전으로 인해 선호되지 않습니다. 예를 들어, 데이터 세트에서 통찰력을 추출하는 데 사용된 첫 번째 기술 중 하나는 "카드 정렬"로 알려져 있습니다. 카드 정렬에서는 데이터가 작은 배치로 분할되고 각 배치가 고객 유형, 제품 라인 등과 같은 다양한 범주로 정렬됩니다. 이 방법은 원래 고객이 다양한 제품과 상호 작용하는 방식을 연구하는 데 사용되었으며 초기 형태 중 하나였습니다. 데이터 수집.

시간이 지남에 따라 데이터 과학은 더 넓은 범위의 지식과 기술을 포괄하도록 발전했습니다. 오늘날 데이터 과학자는 일반적으로 수학, 통계, 기계 학습 및 비즈니스 분석에 대한 탄탄한 배경 지식을 요구합니다. 지식과 기술의 다양성으로 인해 데이터 과학을 하나의 특정 범주로 분류하는 것이 어려울 수 있습니다. 그러나 많은 사람들은 데이터 과학이 주로 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 추출하고 분석하는 분야라고 주장합니다.

데이터 과학에 사용되는 주요 기술

데이터 과학에서는 다양한 기술을 사용하여 데이터로부터 지식과 통찰력을 도출합니다. 데이터 과학에서 사용되는 주요 기술은 다음과 같습니다.

데이터 마이닝: 대규모 데이터 세트에서 유용한 정보를 추출하는 프로세스입니다.
데이터 분석: 의미 있는 정보를 찾기 위해 복잡한 데이터를 관리 가능한 조각으로 나누는 프로세스입니다.
기계 학습: 기계 학습은 데이터 과학에서 뜨거운 주제이며 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터에서 "학습"할 수 있는 알고리즘의 하위 집합을 나타냅니다.

데이터 과학자의 도구 벨트의 도구는 무엇입니까?

데이터 과학에 관해서는 모든 사람이 자신만의 정의를 갖고 있는 것 같습니다. 그런데 데이터 과학이란 무엇을 의미하는가? 간단히 말해서, 의사 결정에 도움이 될 수 있는 통찰력을 찾기 위해 과학적 방법과 도구를 데이터에 적용하는 것입니다. 데이터 과학자에게 도구 벨트에는 어떤 도구가 필요합니까?

데이터 과학에 사용되는 다양한 소프트웨어 패키지와 프로그래밍 언어가 있지만 가장 일반적으로 사용되는 것은 R, Python, SQL 및 Java입니다. 또한 데이터 과학자는 Hadoop 및 Spark와 같은 빅 데이터 기술에 액세스해야 할 가능성이 높습니다.

필요한 도구와 리소스를 수집한 후 데이터 과학자의 다음 단계는 데이터 처리를 시작하는 것입니다. 여기에는 더러워지거나 오래된 기록을 정리하는 것과 같은 간단한 작업이나 추세 또는 상관관계 식별과 같은 보다 복잡한 분석이 포함될 수 있습니다. 데이터를 처리한 후 데이터 과학자는 일반적으로 자신이 도출한 결론을 이해관계자에게 알리기 위해 결과를 시각적으로 매력적인 차트와 그래프로 만듭니다.

성공적인 데이터 과학자가 되기 위해 어떻게 훈련할 수 있나요?

데이터 과학은 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터에서 의미를 추출하는 프로세스입니다. 청소, 탐색, 모델링이라는 세 가지 주요 작업으로 나눌 수 있습니다. 정리에는 유효하지 않거나 관련이 없는 데이터 포인트를 식별하고 제거하는 작업이 포함됩니다. 탐색에는 숨겨져 있을 수 있는 패턴과 통찰력을 찾기 위해 데이터를 조사하는 작업이 포함됩니다. 모델링에는 결론을 추론하기 위해 데이터에 통계 모델을 적용하는 작업이 포함됩니다.

데이터 과학 분야에서 성공적인 경력을 쌓는 데 필요한 기술은 미스터리가 아닙니다. 그러나 적절한 훈련 없이 이러한 기술을 습득하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 이것이 데이터 과학 부트캠프와 같은 프로그램이 유용한 곳입니다. 이 3개월 과정에서는 데이터 정리 및 탐색부터 효과적인 모델 제작에 이르기까지 데이터 과학의 모든 기본 사항을 다룹니다.

성공적인 데이터 과학자가 되는 방법에 대해 더 자세히 알아보고 싶다면 데이터 과학 이해하기: 이 혁신적인 분야의 기본 공개에 대한 블로그 게시물을 확인하세요.