데이터 과학: 알아야 할 모든 것

데이터 과학은 가치 있는 통찰력을 얻기 위해 사물에 대한 정보를 수집, 저장 및 분석하는 분야입니다.

기업들은 오랫동안 데이터 과학 활동에 참여해 왔지만 최근 인터넷 사용자 데이터의 폭발적 증가와 저렴한 클라우드 인프라로 인해 업계에 붐이 일었습니다.

유사한 분야에 비해 데이터 과학은 상대적으로 새롭고 여전히 발전하고 있습니다. 따라서 미래를 위한 진로로서 많은 희망을 제공합니다.

이 게시물에는 데이터 과학에 대해 알아야 할 모든 것과 데이터 과학이 귀하 또는 귀하의 회사에 어떻게 도움이 되는지 나열되어 있습니다.

왜 데이터 사이언스인가?

데이터 과학자에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있으므로 이 분야에 진출해야 하는 좋은 이유 중 하나입니다. 또 다른 좋은 이유는 데이터 과학이 비교적 잘 지불하므로 수입에 대해 많이 신경 쓸 필요가 없다는 것입니다.

또한 여러 분야에서 데이터 과학자로 일할 수 있으므로 한 산업에 국한되지 않습니다. 분석 기술을 적용하여 패턴을 찾고 금융 서비스에서 물류, 제조, 통신, 의료 등에 이르기까지 성과를 조사하기만 하면 됩니다.

데이터 과학의 응용

데이터 과학은 많은 산업에 적용되는 방대한 분야이므로 잠재적 응용 분야가 방대합니다.

다음은 이러한 데이터 과학 애플리케이션 중 가장 많이 사용되는 애플리케이션입니다.

• 사기 및 위험 탐지 – 이것은 데이터 과학의 초기 응용 프로그램 중 하나였습니다. 다양한 데이터 세트의 수집 및 분석을 통해 금융 회사는 불량 부채 및 손실을 더 잘 방지하고 관리할 수 있었습니다. 사기 가능성이 높은 거래도 쉽게 찾아낼 수 있게 됐다.
  
• 의료 – 데이터 과학은 유전학, 특정 질병 및 약물 반응 사이의 연관성을 도출하기 위해 의료 연구에도 사용됩니다. 또한 미래 약물 결과를 예측하기 위해 모델 시뮬레이션을 사용하여 약물 개발에 사용됩니다.
  
• 이미지 인식 – 이것은 데이터 과학의 또 다른 매우 인기 있는 응용 프로그램입니다. 이미지 인식은 사진 및 비디오와 같은 이미지 데이터 세트에서 패턴을 식별하는 것을 의미하며 많은 유망한 미래 응용 프로그램을 제공합니다.
  
• 검색 엔진 – 데이터 과학은 또한 Google 및 Bing과 같은 검색 엔진에서 표시되는 결과를 표시하는 데 큰 역할을 합니다. 여기에 사용된 알고리즘은 수십억 페이지를 비교하여 각 검색어에 대한 최상의 결과를 찾습니다. 또한 사용자 클릭을 추적하여 시간이 지남에 따라 더 나은 결과를 개인화할 수 있습니다.
  
• 물류 – 데이터 과학을 사용한 경로 최적화는 회사가 많은 돈을 절약하고 운영 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
  
• 추천 시스템 – 이는 과거의 모든 활동 데이터를 기반으로 하여 귀하와 관련이 있을 수 있는 차선책을 시도하고 예측합니다. 추천 시스템은 Netflix에서 Spotify, Amazon, Twitter 등에 이르기까지 어디에나 있습니다.
  
• 음성 인식 – 이미지 인식 시스템과 마찬가지로 음성 인식은 데이터 과학을 사용하여 기계가 인간의 음성을 이해할 수 있도록 합니다.
  
• 광고 – 대상 광고는 대량의 사용자 인구 통계 및 심리 통계 데이터를 기반으로 하기 때문에 데이터 과학을 통해서만 가능합니다.

데이터 과학 대 통계

데이터 과학과 통계는 공통점이 많지만 두 분야 간에는 상당한 차이가 있습니다.

우선 통계는 정량적 데이터를 수집하고 해석하는 것을 목표로 하는 대부분 수학적 분야입니다. 반면에 데이터 과학은 수학에서 컴퓨터 과학, 데이터 뱅킹 등에 이르기까지 광범위한 분야에 의존합니다.

데이터 과학은 또한 통계보다 훨씬 더 큰 데이터 세트를 처리합니다. 대부분의 통계 모델링은 상대적으로 적은 양의 데이터로 발생하지만 데이터 과학자는 종종 여러 컴퓨터에 맞는 많은 양의 데이터를 처리해야 합니다.

마지막으로, 통계는 주로 당면한 데이터에서 세계에 대한 결론을 내리는 데 초점을 맞추는 반면 데이터 과학은 주로 사용 가능한 데이터에서 예측 의미 및 최적화를 도출하는 데 중점을 둡니다.

데이터 과학 대 인공 지능

데이터 과학과 인공 지능은 종종 겹치는 두 가지 용어입니다. 그러나 그들은 관련이 있지만 동일하지 않습니다.

데이터 과학은 통찰력을 얻기 위한 데이터 수집, 준비 및 분석에 대한 포괄적인 접근 방식인 반면, 인공 지능은 통찰력을 얻기 위한 예측 알고리즘의 구현입니다.

인공 지능은 빅 데이터 작업과 관련된 모든 방법 및 모델을 포괄하는 용어인 데이터 과학의 일부입니다.

데이터 과학자가 일하는 방식

데이터 사이언티스트의 업무는 크게 4가지로 나눌 수 있습니다.

• 데이터 수집 및 저장
• 데이터 분석 및 해석
• 데이터에서 예측을 수행하기 위한 도구 및 모델 구축
• 데이터 시각화 및 보고

데이터 과학에 필요한 기술

• 수학 – 자명한 규율.
  
• 기계 학습 – 패턴 검색에서 대규모 데이터 세트에 대한 학습 모드의 알고리즘 적용으로, 종종 Python 언어로 수행됩니다.
  
• 데이터 모델링 – 많은 양의 데이터를 구성하고 관리하여 통찰력을 얻는 방법입니다.
  
• 소프트웨어 엔지니어링 – 엄청난 양의 데이터를 통해 통찰력을 생성하는 알고리즘을 생성하는 프로세스입니다. 널리 사용되는 도구로는 Python 및 R이 있습니다.
  
• 통계 – 데이터 세트에서 의미 있는 통찰력을 생성하는 능력.
  
• 데이터 뱅킹 – Excel 스프레드시트와 같은 간단한 시스템에서 보다 복잡한 SQL 데이터베이스로 데이터를 저장하고 검색하는 기능입니다.

데이터 과학자가 되는 방법

데이터 사이언티스트가 되는 가장 쉬운 방법은 먼저 데이터 사이언스, 컴퓨터 사이언스, 수학 또는 통계와 같은 관련 분야에서 학사 학위를 취득한 다음 해당 분야의 비학위 보유자를 위한 단계별 가이드를 따르는 것입니다. 다음 단락.

학위 없이 데이터 과학 직업을 얻는 방법

학위 없이 데이터 과학 직업을 얻는 것도 마찬가지로 가능합니다. 중요한 것은 자신이 무엇을 하고 있는지 알고 고용되었을 때 좋은 일자리를 제공할 수 있다는 것입니다.

다음은 학위 없이 데이터 과학 직업을 얻는 데 필요한 단계입니다.

1. 기본 기술 마스터 – 여기에는 수학, 통계, 확률, 데이터 분석, IT 및 Git과 같은 프로그래밍 기본과 같은 과목이 포함됩니다.
   
2. 마스터 데이터 과학 기본 – 다음으로 R 및 Python 언어, Excel, SQL, Spark, Hadoop 등과 같은 데이터 과학 관련 기술을 마스터해야 합니다.
   
3. 부트캠프 또는 과정에 등록 – 데이터 과학 업계에서 전문 자격증을 취득하면 잠재적인 고용주에 대한 헌신을 증명할 수 있습니다. 따라서 IBM, DASCA, Open CDS 또는 Microsoft Azure 인증 취득을 고려하십시오.
   
4. 포트폴리오 구축 – 인증서가 귀하의 제공 능력을 100% 증명하지는 않지만 이전 작업의 포트폴리오는 그렇습니다. 따라서 가급적이면 온라인 및 GitHub와 같은 플랫폼에서 포트폴리오를 구축하여 자신의 능력을 보여줘야 합니다. 여기에는 개인 프로젝트에서 무료 작업, 인턴십 및 관련 직업에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.
   
5. 면접 기술 향상 - 이력서가 인상적이 되고 면접을 볼 수 있을 때 필요한 마지막 기술입니다.
   
6. Hunt For Jobs - 퍼즐의 마지막 부분입니다. 적극적으로 나가서 일을 처리해야 합니다.

데이터 과학 작업 목록

데이터 과학자는 다양한 산업에서 다양한 목적으로 일합니다. 즉, 직무 역할이 약간씩 다를 수 있습니다. 그러나 직업 설명에는 종종 데이터 과학자에게 기대되는 의무가 자세히 나열됩니다.

다음은 가장 인기 있는 몇 가지입니다.

• 데이터 분석가
• 데이터 아키텍트
• 데이터 엔지니어
• 데이터 과학자
• 데이터베이스 관리자
• 비즈니스 분석가
• 정량 분석가
• 데이터 및 분석 관리자
• 기계 학습 엔지니어
• 통계학자

데이터 과학 도구 목록

수많은 데이터 과학 도구가 있지만 가장 인기 있는 도구는 다음과 같습니다.

• Tensorflow – 인기 있는 기계 학습 플랫폼.
• Jupyter – 40개 이상의 언어를 위한 웹 기반 통합 개발 환경.
• R – 통계 컴퓨팅 및 그래픽 프로그래밍 언어.
• Posit R Studio – R용 통합 개발 환경.
• Python – 대중적인 데이터 분석 및 자동화 프로그래밍 언어.
• RapidMiner – 기업용 데이터 사이언스 플랫폼.
• BigML – 간단한 기계 학습 플랫폼.
• Scikit-learn – 기계 학습 및 예측 데이터 분석 도구.
• Informatica – 데이터 통합 ​​도구.
• AWS Redshift – 클라우드를 위한 확장 가능한 데이터 웨어하우징
• Cognos – IBM의 Analytics 보고 도구입니다.
• Matplotlib – Python 프로그래밍 언어용 시각화 라이브러리.
• Apache Spark – 분석 및 기계 학습을 위한 대규모 데이터 뱅킹 엔진입니다.
• Apache Hadoop – 대용량 데이터 세트의 분산 처리를 위한 프레임워크.
• Mahout – Apache의 기계 학습 플랫폼
• Azure ML Studio – 데이터 과학자를 위한 웹 기반 IDE
• Tableau – 데이터 분석 및 시각화 도구입니다.
• Excel – Microsoft의 스프레드시트 소프트웨어입니다.
• Plotly – Python용 무료 오픈 소스 그래프 라이브러리
• Google Charts – 강력한 무료 데이터 시각화 도구입니다.
• Infogram - 직관적인 시각화 및 보고 도구입니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

결론

데이터 과학과 그것이 귀하와 귀하의 비즈니스에 의미하는 바에 대한 이 게시물을 마치면서 유용한 통찰력을 한두 가지 얻었을 것입니다.

데이터 과학은 계속 성장할 것이며 여기에는 응용 프로그램, 일자리 기회 및 경제적 영향이 포함됩니다. 따라서 아직 적응하지 않았다면 지금 적응하는 것이 가장 좋습니다.