소개

데이터 과학은 결국 기술 중심 세계에서 중추적인 역할을 했습니다. 수학, 컴퓨터 프로그래밍, 특정 주제의 데이터를 혼합하여 활용하는 거대한 데이터 세트에서 귀중한 데이터를 찾는 것이 전부입니다. 이 지시서는 귀하에게 필요한 기본 생각, 작업 대안 및 중요한 능력을 계산하여 데이터 과학에 대한 명확한 다이어그램을 제공합니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 데이터로부터 가치 있는 정보를 얻기 위해 다양한 방법을 결합하는 분야입니다. 논리적 전략, 계산 및 프레임워크를 사용하여 정리된 데이터와 정리되지 않은 데이터를 이해합니다. 데이터 과학자는 다양한 도구를 활용하여 데이터를 조사하고, 패턴을 파악하고, 예측합니다.

데이터 과학의 주요 개념

• 데이터 수집: 데이터베이스, API, 웹 스크래핑과 같은 고유한 장소에서 데이터를 수집합니다.

• 데이터 정리 및 준비: 누락된 값, 오류 및 불일치를 수정하여 원시 데이터를 작업하기 쉬운 형식으로 변환합니다.

• 탐색적 데이터 분석(EDA): 요약 통계 및 그래픽 표현을 사용하여 패턴을 발견하고, 이상 현상을 발견하고, 가설을 테스트하고, 가정을 확인하기 위해 데이터에 대한 초기 조사를 수행합니다. .

• 특성 엔지니어링: 모델이 더 효과적으로 작동하고 지도 학습에 사용되도록 데이터 특성을 만들거나 변경합니다.

• 모델 구축: 특정 문제를 해결하기 위해 기계 학습 모델을 선택하고 생성합니다.

• 모델 평가: 다양한 방법과 측정항목을 활용하여 모델이 얼마나 잘 작동하는지 확인합니다.

• 배포: 모델을 실제 사용에 적용합니다.

데이터 과학 분야의 진로

데이터 과학은 다양한 관심 분야와 기술에 맞는 다양한 직업 선택을 제공합니다. 몇 가지 일반적인 직업은 다음과 같습니다:

• 데이터 과학자: 데이터 수집부터 기계 학습 모델 구축까지 모든 것을 처리합니다.
• 데이터 분석가: 데이터를 연구하여 통찰력과 추세를 발견하고 데이터를 시각화하는 데 중점을 둡니다.
• 데이터 엔지니어: 데이터를 저장하고 감독하는 데이터 파이프라인을 구축하고 유지 관리합니다.
• 기계 학습 엔지니어: 기계 학습 알고리즘 생성 및 사용을 전문으로 합니다.
• 데이터 설계자: 회사의 전반적인 데이터 구조를 설계하고 관리합니다.

데이터 과학자를 위한 필수 기술

데이터 과학을 잘하려면 다음을 포함한 기술 및 소프트 스킬이 모두 필요합니다.

• 프로그래밍 언어: Python과 R을 알면 데이터 과학에 사용되는 주요 프로그래밍 언어입니다.
• 통계: 데이터 분석 및 모델링을 위한 기본 통계를 이해합니다.
• 기계 학습: 모델을 만들기 위한 다양한 기계 학습 방법과 알고리즘을 알아봅니다.
• 데이터 시각화: 데이터에서 얻은 차트와 그래프를 통해 발견한 내용을 명확하게 표시하는 기능입니다.
• 문제 해결 및 비판적 사고: 문제 분석 및 해결책 찾기
• 의사소통 기술: 자신의 발견을 다른 사람에게 명확하게 설명하고 설명합니다.

결론

데이터 과학은 엄청난 기회를 제공하는 발전 중인 분야입니다. 핵심 기술을 배우고 필수 사항을 이해함으로써 이 분야에서 만족스러운 경력을 시작할 수 있습니다. 끊임없이 변화하는 이 분야에서 앞서가는 데 현대적인 발전을 따라가는 것이 도움이 될 것입니다.