데이터 과학이란 무엇입니까? 소개, 기본 Concepts & 프로세스

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학 다양한 과학적 방법, 알고리즘 및 프로세스를 사용하여 방대한 양의 데이터에서 통찰력을 추출하는 연구 분야입니다. 원시 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하는 데 도움이 됩니다. 데이터 과학이라는 용어는 수학적 통계, 데이터 분석 및 빅 데이터.

데이터 과학은 정형 또는 비정형 데이터에서 지식을 추출할 수 있는 학제간 분야입니다. 데이터 과학을 사용하면 비즈니스 문제를 연구 프로젝트로 변환한 다음 다시 실용적인 솔루션으로 변환할 수 있습니다.

왜 데이터 과학인가?

데이터 분석 기술을 사용하면 다음과 같은 중요한 이점을 얻을 수 있습니다.

데이터는 오늘날 세상의 석유입니다. 적절한 도구, 기술, 알고리즘을 사용하면 데이터를 활용하여 이를 뚜렷한 비즈니스 이점으로 전환할 수 있습니다.
데이터 과학은 고급 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 사기를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
심각한 금전적 손실을 방지하는 데 도움이 됩니다.
기계에 지능 능력을 구축할 수 있습니다.
감정 분석을 수행하여 고객 브랜드 충성도를 측정할 수 있습니다.
이를 통해 더 나은 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다.
귀하의 비즈니스를 향상시키기 위해 적합한 고객에게 적합한 제품을 추천하는 데 도움이 됩니다.

데이터 과학 구성요소

통계

통계는 데이터 사이언스의 기초 중 가장 중요한 단위로, 수치 데이터를 대량으로 수집하고 분석하여 유용한 통찰력을 얻는 방법 또는 과학입니다.

시각화

시각화 기술을 사용하면 이해하기 쉽고 소화 가능한 시각적 자료로 엄청난 양의 데이터에 액세스할 수 있습니다.

머신 러닝

머신 러닝 예상치 못한/미래의 데이터에 대한 예측을 하는 알고리즘을 구축하고 연구하는 방법을 탐구합니다.

딥러닝

딥러닝 방법은 알고리즘이 따라야 할 분석 모델을 선택하는 새로운 기계 학습 연구입니다.

데이터 과학 프로세스

이제 이것에서 데이터 과학 튜토리얼, 우리는 데이터 과학 프로세스를 배울 것입니다:

1. 발견

검색 단계에는 식별된 모든 내부 및 외부 소스에서 데이터를 수집하는 작업이 포함되며, 이는 비즈니스 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.

데이터는 다음과 같습니다.

웹서버의 로그
소셜 미디어에서 수집된 데이터
인구 조사 데이터 세트
API를 사용하여 온라인 소스에서 스트리밍된 데이터

2. 준비

데이터에는 누락된 값, 빈 열, 잘못된 데이터 형식 등 정리가 필요한 많은 불일치가 있을 수 있습니다. 모델링하기 전에 데이터를 처리, 탐색 및 조건화해야 합니다. 데이터가 깨끗할수록 예측이 더 좋습니다.

3. 모델 기획

이 단계에서는 입력변수 간의 관계를 도출하기 위한 방법과 기법을 결정해야 합니다. 모델 계획은 다양한 통계 공식을 사용하여 수행되며 시각화 도구. SQL 분석 서비스, R 및 SAS/액세스는 이러한 목적으로 사용되는 도구 중 일부입니다.

4. 모델 구축

이 단계에서는 실제 모델 구축 프로세스가 시작됩니다. 여기서 데이터 과학자는 훈련 및 테스트를 위한 데이터 세트를 배포합니다. 연관, 분류 및 클러스터링과 같은 기술이 훈련 데이터 세트에 적용됩니다. 준비된 모델은 "테스트" 데이터 세트에 대해 테스트됩니다.

5. Opera합리화하다

이 단계에서는 보고서, 코드, 기술 문서와 함께 최종 기준선 모델을 제공합니다. 모델은 철저한 테스트 후 실시간 프로덕션 환경에 배포됩니다.

6. 결과 전달

이 단계에서는 주요 결과가 모든 이해관계자에게 전달됩니다. 이는 모델의 입력을 기반으로 프로젝트 결과가 성공인지 실패인지 결정하는 데 도움이 됩니다.

데이터 과학 직무 역할

가장 유명한 데이터 과학자 직책은 다음과 같습니다.

데이터 과학자
데이터 엔지니어
데이터 분석
통계 학자
Data ArchiTECT
데이터 관리자
비즈니스 분석가
데이터/분석 관리자

각 역할이 무엇을 수반하는지 자세히 알아보겠습니다.

데이터 과학자

역할: 데이터 과학자는 다양한 도구, 기술, 방법론, 알고리즘 등을 사용하여 엄청난 양의 데이터를 관리하고 매력적인 비즈니스 비전을 제시하는 전문가입니다.

언어: R, SAS, Python, SQL, 하이브, Matlab, 돼지, Spark

데이터 엔지니어

직위별: 역할은 데이터 엔지니어 그는 방대한 양의 데이터로 작업합니다. 그는 대규모 처리 시스템 및 데이터베이스와 같은 아키텍처를 개발, 구축, 테스트 및 유지 관리합니다.

언어: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C++ 및 Perl

데이터 분석

직위별: 데이터 분석가는 방대한 양의 데이터를 마이닝하는 일을 담당합니다. 그들은 데이터의 관계, 패턴, 추세를 찾습니다. Later 그 또는 그녀는 가장 실행 가능한 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터를 분석하기 위한 강력한 보고 및 시각화를 제공할 것입니다.

언어: R, Python, HTML, JS, C, C+ +, SQL

통계 학자

직위별: 통계학자는 통계이론과 방법을 사용하여 정성적, 정량적 데이터를 수집, 분석, 이해한다.

언어: SQL, R, Matlab, 태블로, Python, 펄, Spark및 하이브

데이터 관리자

직위별: 데이터 관리자는 다음을 확인해야 합니다. 데이터베이스 모든 관련 사용자가 액세스할 수 있습니다. 그는 또한 그것이 올바르게 수행되고 있는지 확인하고 안전을 유지합니다. 컴퓨터 조작을 즐기기.

언어: 루비 온 레일즈, SQL, Java, C# 및 Python

비즈니스 분석가

직위별: 이 전문가는 비즈니스 프로세스를 개선해야 합니다. 그는 비즈니스 경영진과 IT 부서 사이의 중개자입니다.

언어: SQL, 태블로, 파워 BI 그리고, Python

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데이터 과학 도구

데이터 분석	데이터웨어 하우징	데이터 시각화	머신 러닝
R, Spark, Python 그리고 SAS	하둡, SQL, 하이브	R, Tableau, 날것의	Spark, Azure ML 스튜디오, Mahout

데이터 과학과 BI(비즈니스 인텔리전스)의 차이점

파라미터	비즈니스 인텔리전스	데이터 과학
지각	뒤로보기	기대
데이터 소스	구조화된 데이터. 대부분 SQL이지만 때로는 데이터 웨어하우스도 있음)	구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터. 로그, SQL, NoSQL 또는 텍스트와 같습니다.
접근	통계 및 시각화	통계, 기계 학습 및 그래프
힘	과거와 현재	분석 및 신경언어 프로그래밍
도구	펜타호. Microsoft Bl, QlikView,	R, TensorFlow

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데이터 과학의 응용

데이터 과학의 일부 응용 분야는 다음과 같습니다.

인터넷 검색

Google 검색은 데이터 과학 기술을 사용하여 몇 분의 XNUMX초 내에 특정 결과를 검색합니다.

이미지 및 음성 인식

음성은 데이터 과학 기술에서 실행되는 Siri, Google Assistant 및 Alexa와 같은 시스템을 인식합니다. 또한 Facebook은 데이터 과학의 도움을 받아 친구와 함께 사진을 업로드하면 친구를 인식합니다.

게임의 세계

EA Sports, Sony, Nintendo는 데이터 과학 기술을 사용하고 있습니다. 이를 통해 게임 경험이 향상됩니다. 이제 게임은 기계 학습 기술을 사용하여 개발되며 더 높은 레벨로 이동하면 자동으로 업데이트될 수 있습니다.

온라인 가격 비교

PriceRunner, Junglee, Shopzilla는 데이터 과학 메커니즘을 연구합니다. 여기에서는 API를 사용하여 관련 웹사이트에서 데이터를 가져옵니다.

데이터 과학 기술의 과제

정확한 분석을 위해서는 다양한 정보와 데이터가 필요합니다
데이터 과학 인재 풀이 충분하지 않음
경영진은 데이터 과학 팀에 재정적 지원을 제공하지 않습니다.
데이터를 사용할 수 없거나 데이터에 대한 액세스가 어려움
비즈니스 의사 결정자는 데이터 과학 결과를 효과적으로 사용하지 않습니다.
데이터 과학을 다른 사람에게 설명하는 것은 어렵습니다.
개인 정보 보호 문제
중요한 도메인 전문가 부족
조직이 매우 작으면 데이터 과학 팀을 가질 수 없습니다.

제품 개요

데이터 과학은 다양한 과학적 방법, 알고리즘, 프로세스를 사용하여 방대한 양의 데이터에서 통찰력을 추출하는 연구 분야입니다.
통계, 시각화, 딥러닝, 머신러닝은 중요한 데이터 과학 개념입니다.
데이터 과학 프로세스는 발견, 데이터 준비, 모델 계획, 모델 구축, Opera결과를 분석하고 전달합니다.
중요한 데이터 과학자 직무 역할은 다음과 같습니다. 1) 데이터 과학자 2) 데이터 엔지니어 3) 데이터 분석가 4) 통계학자 5) 데이터 Archi6) 데이터 관리자 7) 비즈니스 분석가 8) 데이터/분석 관리자.
R, SQL, Python, SaS는 필수 데이터 과학 도구입니다.
비즈니스 인텔리전스의 예측은 과거를 바라보는 반면, 데이터 과학의 예측은 미래를 바라보고 있습니다.
데이터 과학의 중요한 응용 분야는 1) 인터넷 검색 2) 추천 시스템 3) 이미지 및 음성 인식 4) 게임 세계 5) 온라인 가격 비교입니다.
정보와 데이터의 다양성은 데이터 사이언스 기술의 가장 큰 과제입니다.