데이터 과학이 중요한 이유는 무엇입니까?

데이터 과학은 주어진 데이터에서 가치를 얻기 위해 수학, 데이터 분석 및 과학적 방법과 같은 여러 분야를 결합합니다. 데이터는 스마트폰, 웹, 소비자, 센서 및 기타 리소스에서 수집됩니다. 각 데이터가 증가하는 현대 기술로 인해 많은 양의 데이터가 이용되고 있습니다. 데이터 과학 도구의 증가로 다양한 프로젝트가 생성될 수 있습니다.

다양한 데이터 과학자들은 기후가 식품 생산에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해 다양한 연구를 하고 있습니다. 인구 증가와 식이 요법 요구가 증가함에 따라 이러한 요구를 충족시키기 위해서는 식량 생산이 증가해야 합니다. 산업화의 증가와 함께 기후 변화가 동반됩니다. 온도 변화와 같은 기후 변화는 식량 생산에 영향을 미칩니다. 머신러닝을 통해 , 이러한 변화의 통계는 식량 생산량을 예측하기 위한 입력으로 작용합니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 유용한 통찰력을 생성하기 위해 과학적 계산 방법, 통계 방법, 수학 및 다양한 데이터 분석을 사용하는 학제 간 분야입니다.

"세상은 하나의 빅 데이터 문제입니다." – MIT 이니셔티브의 공동 이사인 Andrew McAfee

데이터 과학이 중요한 이유는 무엇입니까?

21세기에 데이터 과학의 중요성을 아는 것은 매우 중요합니다. "데이터는 새로운 기름"이라는 말, 초당 수많은 데이터가 생성됩니다. 데이터를 분석하고 데이터에서 올바른 통찰력을 제공하는 것은 매우 중요합니다. 다음은 데이터 과학이 중요한 이유의 중요성을 증명하는 몇 가지 중요한 사항입니다.

• 데이터는 비즈니스와 고객 간의 최상의 의사 소통에 도움이 됩니다. 데이터 과학자는 데이터를 분석하고 비즈니스에 최고의 통찰력을 제공하여 데이터 제품을 만듭니다. 가장 좋은 예는 아마존에 관한 것입니다. 어떤 제품을 검색할 때마다 추천 상품을 볼 수 있습니다.
• 현재 시스템의 효율성 분석 및 확인 : 데이터 과학자는 사용 가능한 다양한 데이터에서 현재 작업 인프라에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 현재 아키텍처가 기업에 많은 판매를 제공하지 않는 경우 더 나은 결과를 얻기 위해 변경하거나 수정할 수 있습니다.
• 최고의 마케팅 통찰력 제공: 새 펜을 판매하고 싶다고 가정하면 펜 크기는 얼마입니까? 상금은 얼마? 펜의 모양과 느낌? 판매당 얼마의 이익을 낼 수 있을까?.. 등등. 스스로 결론을 내리기는 정말 어렵습니다. 이러한 상황에서 데이터 과학자는 중요한 역할을 하며 제품을 분석하고 회사가 판매에서 최대의 이익을 얻을 수 있도록 돕습니다. 인구통계, 연령대, 고객의 구매 경향, 펜의 색상, 판매가 등 다양한 요인을 분석하여..

데이터 과학은 어떻게 작동합니까?

데이터 분석은 결코 빠른 단계가 아니며 대단한 인내심과 기술이 필요합니다. 올바른 지식 없이는 좋은 것이 나올 수 없지만 작은 실수는 당신뿐만 아니라 회사에도 큰 손실을 줄 수 있습니다.

모든 것은 질문에서 나옵니다. 데이터 과학자는 좋은 설문지여야 합니다. 데이터 분석과 관련된 단계를 살펴보겠습니다.

1. 비즈니스 이해 및 질문 구성
2. 원시 데이터 수집
3. 데이터 변환
4. 데이터 정리
5. 정리된 데이터 탐색
6. 데이터의 적절한 모델링
7. 데이터 시각화
8. 결과 전달

1. 비즈니스를 이해하고 질문의 틀을 잡자

먼저 귀하의 비즈니스를 제대로 파악하고 답변해야 할 질문의 틀을 잡으십시오. 예, 어떤 질문을 해야 하는지 궁금할 수 있습니다. 고객이 원하는 질문에 대한 답변입니다. 해결책을 찾고 더 좋고 쉬운 방법으로 해결할 수 있다면 성공이 옵니다. 이것이 데이터 과학자가 그와 함께 따라야 하는 핵심 포인트입니다. 따라서 얻을 데이터 플레이트에서 답을 찾아야 하는 질문을 스스로에게 하십시오.

2.원시 데이터 수집

데이터 과학 프로세스에서 어려운 작업 중 하나입니다. 1초에 수많은 데이터가 생성되더라도 데이터를 수집하는 것은 전혀 쉬운 일이 아닙니다. 비즈니스의 내부 동향을 분석하고 싶다면 데이터를 얻는 것이 매우 쉽습니다. 회사에 모든 데이터가 있기 때문에 새로운 문제를 해결하기 위해 이동하면 실제 과제가 눈앞에 있습니다. 따라서 다양한 소스에서 원시 데이터를 수집하십시오.

3. 데이터 변환

수집한 원시 데이터는 다양한 형식입니다. 따라서 요구 사항에 따라 이러한 문서를 Excel 또는 Word 문서로 변환하는 것이 매우 필요합니다. 휘발유 채굴에서 휘발유를 추출하는 것과 같습니다. 불순물이 많은 첫 번째 제품을 얻습니다. 그런 다음 필터링되어 최종적으로 유용한 제품으로 변환됩니다.

4. 데이터 정리

이것은 아마도 가장 시간이 많이 걸리는 단계일 것입니다. 많은 누락된 값, 이상값(값은 데이터세트의 다른 모든 데이터와 다름), 데이터세트에서 중요하지 않은 열을 삭제할 수 있습니다. 따라서 이 프로세스를 처리하는 동안 작업에 가장 적합한 데이터 세트를 얻으려면 다음 단계를 따르십시오.

5. 데이터 탐색

완전한 데이터 세트를 얻은 후에는 데이터 과학자로서 예리한 관찰자가 되어야 합니다. 데이터에서 다양한 패턴을 찾는 것이 매우 중요합니다. 이것은 다른 데이터를 다룰 때 매우 중요한 것입니다. 숨겨진 패턴을 찾지 못하면 분명히 최상의 결과를 얻지 못할 것입니다.

6. 데이터의 적절한 모델링

이제 머신이 학습하고 최고의 통찰력과 예측을 제공하도록 돕기 위해 데이터를 적절한 통계 모델에 맞출 때입니다. 100% 완벽한 모델을 얻는 것은 정말 어렵습니다. 다양한 모델에 데이터를 맞추고 최상의 결과를 제공하는 최상의 모델을 선택하기만 하면 됩니다.

7. 데이터 시각화

시각화는 가장 효과적인 의사 소통 수단 중 하나이며 결과를 이해합니다. 데이터 과학자는 다른 사람들이 발견한 내용을 이해하는 데 도움이 되는 데이터를 시각화해야 합니다. 다음과 같은 많은 시각화 도구를 사용할 수 있습니다.

• Tableau
• 구글 차트
• 넉넉
• 허브스팟 등

8. 결과 전달

결과/통찰력을 일반 사람들 또는 다른 비즈니스 사람들에게 전달하는 것이 중요합니다. 이 분야에 있지 않은 일반 사람들은 데이터 모델을 보고 결과를 분석하는 방법을 모를 것입니다. 따라서 적절한 시각화와 커뮤니케이션은 사람들이 데이터에서 찾은 내용을 이해하는 데 도움이 됩니다.