모든 데이터 과학자가 알아야 할 상위 5가지 분석 도구

당신이 누군가에게 없이는 살 수 없는 다섯 가지가 뭐냐고 물으면 보통 음식, 자동차, 인터넷으로 대답합니다. 데이터 과학자에게 같은 질문을 하면 일과 삶을 더 쉽게 관리할 수 있는 상위 5개 분석 도구에 대한 개요를 제공합니다. 이러한 분석 도구가 무엇이며 어떤 역할을 하는지 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

1. 파이썬

파이썬 배우기 쉽고, 다른 언어보다 코드 줄이 적고, 가독성이 높으며, 오픈 소스인 인기 있는 범용 프로그래밍 언어입니다. 오픈 소스 수학 및 데이터 분석 도구의 잘 발달되고 확장되는 생태계를 가지고 있어 "미래의 도구"라는 칭호를 얻기에 좋은 경쟁자입니다. 번개처럼 빠르며 방대한 통계 데이터 컬렉션이 함께 제공됩니다. 많은 프로그래머에게 친숙한 언어 중 하나이므로 IT 관점에서 분석으로 원활하게 이동할 수 있습니다.

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프로그래밍 배경에서 분석 분야로 이동하려는 경우 배우는 기술입니다. 최근에야 분석 영역의 전문가들 사이에서 인기를 얻었기 때문에 구인이 적지만 프로그래밍 배경에서 분석 분야로 이동하려는 경우 확실히 배우는 기술입니다. Python은 더 나은 구문으로 인해 코딩 및 디버깅을 더 쉽게 만들어 학습 곡선을 훨씬 단축시킵니다.

장점

• Python의 간단한 구문은 배우기 쉽습니다. 많은 프로그래머는 이미 Python에 익숙하며 R과 같은 새로운 언어보다 분석을 위해 Python을 배우는 것이 더 쉽다는 것을 알게 되었습니다.
• Python은 완전 무료 프로그래밍 언어입니다.
• Python의 통계 라이브러리는 빠르게 확장되어 현재 상당히 다양한 도구가 되었습니다.

단점

• Python은 최근에 프로그래밍 언어에서 분석 도구로 전환했습니다. 결과적으로 R 및 SAS의 다양성이 부족합니다.
• Python은 분석 분야에서 빠르게 주목을 받고 있습니다. Python의 인기는 더 많은 IT 프로그래머가 분석으로 이동함에 따라 증가할 것입니다. Python은 의심할 여지 없이 배울 가치가 있는 도구입니다.

2. 데이터 과학자를 위한 엑셀

마이크로 소프트 엑셀 Microsoft Office 생산성 소프트웨어 제품군에 포함된 스프레드시트 프로그램입니다. 우리 모두는 학교에서든 대학에서든 우리 삶의 어느 시점에서 목록과 표를 만드는 데 사용했습니다. 그러나 Excel은 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. Excel에는 데이터 정렬 및 조작은 물론 그래프 및 차트로 표시하는 등 다양한 기능이 있습니다. 통계, 엔지니어링 및 재무와 관련된 연산을 포함하여 광범위한 산술 연산을 실행할 수 있습니다. 또한 VBA(Visual Basic for Application)를 사용하여 프로그래밍할 수 있습니다.

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어디에서나 사용할 수 있는 Excel은 배우고 사용하기 가장 쉬운 데이터 도구 중 하나입니다. MS Office(프리미엄 및 무료)가 없고 확장하여 MS Excel이 설치되어 있지 않은 컴퓨터는 많지 않습니다. Excel의 가장 중요한 장점은 사용자가 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 변경하고 합리적인 수준의 데이터 시각화를 수행할 수 있다는 것입니다(너무 복잡하지 않음). 소량의 데이터를 관리할 수 있지만 많은 양의 데이터를 처리하거나 예측 모델링과 같은 작업을 수행하도록 설계되지 않았습니다.

그럼에도 불구하고 여전히 가장 광범위하게 사용되는 데이터 조작 도구 중 하나이며 모든 데이터 과학자 지망생에게 도움이 될 것입니다. 또한 데이터 연구에 손을 대고자 하는 비기술적 사용자를 위한 매우 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

장점

• Excel은 모두에게 친숙한 프로그램입니다. 추가 분석 소프트웨어가 없더라도 대부분의 사용자는 컴퓨터에 Excel이 설치되어 있습니다.
• Excel은 사용자 친화적인 프로그램입니다. 사용자 인터페이스는 간단하고 사용하기 쉽습니다.
• Excel에는 많은 시각화 가능성이 있습니다.

단점

• Excel은 복잡한 통계 분석용으로 설계되지 않았습니다. 클러스터링 및 회귀와 같은 간단한 예측 모델링 기술은 추가 기능을 사용하여 Excel에서 수행할 수 있지만 기계 학습과 같은 더 복잡한 접근 방식은 그렇지 않습니다.
• Excel은 16000개 이상의 열과 100만 개 이상의 행을 관리할 수 있습니다. 반면에 100,000개의 행과 1000개의 열을 처리하는 것은 힘든 일입니다.
• 예를 들어 많은 데이터에서 피벗을 실행하면 Excel이 느려지고 충돌할 수 있습니다.

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3. SAS

SAS SAS Institute에서 개발한 고급 분석, 예측 모델링, 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 관리를 위한 소프트웨어 제품군입니다. SAS는 사용 및 이해하기 어렵다는 평판에도 불구하고 많은 경쟁업체와 달리 광범위한 데이터 관리 및 분석 작업을 처리할 수 있습니다. 고급 사용자에게 적합하며 세계에서 가장 안정적이고 빠른 분석 소프트웨어 제품군 중 하나일 뿐만 아니라 복잡한 분석에 가장 적합한 제품군 중 하나입니다.

가격과 라이선스가 골칫거리라는 사실에도 불구하고 많은 중견 기업에서 제공하는 순전한 처리 능력 때문에 여전히 이 제품을 사용하고 있습니다. 시각화 부족에도 불구하고 여전히 방대한 데이터 세트에 대한 복잡한 데이터 분석을 위한 도구입니다.

장점

• SAS는 간단한 슬라이스 및 주사위 분석에서 복잡한 다변량 분석에 이르기까지 모든 것에 사용할 수 있는 작은 데이터 세트부터 큰 데이터 세트까지 처리할 수 있는 강력한 도구입니다.
• SAS는 많은 온라인 도움말과 함께 제공됩니다.

단점

• 고가의 장비입니다. SAS 라이선스(비 GUI 버전 포함)는 데이터 과학자를 고용하는 것만큼 또는 그 이상 비용이 들 수 있습니다.
• 시각화는 제한적입니다.

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4. 알

아르 자형 , 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 컴퓨터 언어 및 소프트웨어 환경은 SAS의 가장 강력한 라이벌입니다. 오픈 소스 상태이기 때문에 강력한 팬이 있습니다. 모든 유형의 통계 분석을 수행할 수 있는 뛰어난 도구입니다. 오픈 소스 및 무료 체험 소프트웨어보다 괴짜를 더 행복하게 만드는 것은 없습니다. R은 사용자가 자신의 분석 요구 사항에 맞게 소프트웨어를 맞춤화할 수 있도록 하며 작업을 훨씬 쉽게 해주는 강력한 패키지 에코시스템과 함께 제공됩니다.

시작 이후로 점점 더 강력해졌으며 이제는 서로를 돕는 활기찬 사용자 커뮤니티가 있습니다. 핵심에 분석 기능이 없지만 그럼에도 불구하고 데이터로 작업하는 조직의 경우 R이 올바른 방법입니다. 반복 가능한 고품질 분석을 수행하기 위한 최고의 소프트웨어입니다. 보안 및 메모리 관리 단점에도 불구하고 여전히 매우 우수한 분석 도구입니다.

장점

• R은 유연한 언어입니다. 일부 사용자는 이제 SAS보다 훨씬 더 유연하다고 생각합니다. R 사용자는 다른 소프트웨어를 거의 사용할 필요가 없습니다.
• R은 오픈 소스이기 때문에 무료입니다.
• R은 빅 데이터 세계에서 널리 사용되는 오픈 소스 기술과 잘 작동합니다.

단점

• R에 대한 학습 곡선은 상당히 가혹합니다. 마스터하기 어려운 도구입니다.
• 인터넷에는 많은 정보가 있지만 예를 들어 SAS 자료만큼 잘 정리되어 있지 않습니다.

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5. SQL

SQL(Structured Query Language)은 특히 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템) 또는 RDSMS(관계형 데이터베이스 시스템 관리 시스템)에서 데이터베이스와 인터페이스하고 관리하는 데 사용되는 특수 목적 프로그래밍 언어입니다. 이해하고 적용하기 쉽지만 다양한 어려운 상황을 해결하는 데 활용되었습니다.

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통계 분석을 위한 최고의 도구는 아니지만 데이터 조작에 가장 적합한 도구 중 하나이며 빅 데이터 세트를 처리할 수 있습니다. 데이터 조작은 여전히 ​​프로젝트 시간의 약 절반을 차지하며 SQL이 적합합니다. 비정형 데이터와 쉽게 상호 작용하고 읽을 수 있으며 이전 데이터베이스와 새 데이터베이스 모두에서 잘 작동합니다.

장점

• SQL은 번개처럼 빠르며 모든 크기의 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.
• SQL은 분석 이외의 많은 곳에서 사용되기 때문에 대부분의 사용자는 이미 익숙합니다.
• SQL은 이해하기 쉬운 언어입니다.

단점

• SQL은 슬라이싱 및 다이싱에 적합하지만 통계 분석에는 적합하지 않습니다. 그 결과 적용 범위가 매우 제한적입니다.

데이터 조작과 관련하여 SQL의 속도와 사용 편의성에 필적할 수 있는 도구는 거의 없습니다. 데이터 과학자에게 SQL은 매우 인기 있는 추가 기능 도구입니다. SAS, R, Python 및 기타 프로그래밍 언어와 잘 작동합니다.

그래서 당신은 그것을 가지고 있습니다! 이것은 모든 데이터 과학자가 갖추어야 할 다섯 가지 도구입니다. 얼마나 알고 계십니까? 얼마나 많은 사람들이 당신의 목록에 아직 포함되지 않았습니까?