데이터 과학이란 무엇인가? 소개 Concepts & 프로세스

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학 이는 연구를 포함하는 분야입니다.trac방대한 양의 데이터에서 다양한 과학적 방법, 알고리즘 및 프로세스를 사용하여 통찰력을 도출하는 학문입니다. 이를 통해 원시 데이터에 숨겨진 패턴을 발견할 수 있습니다. 데이터 과학이라는 용어는 수학적 통계, 데이터 분석 등의 발전으로 인해 등장했습니다. 빅 데이터.

데이터 과학은 다양한 학문 분야가 융합된 분야로, 이를 통해 여러분은 여러 분야를 탐구할 수 있습니다.trac데이터 과학은 구조화된 데이터든 비구조화된 데이터든 지식을 추출하는 기술입니다. 데이터 과학을 통해 비즈니스 문제를 연구 프로젝트로 전환하고, 이를 다시 실용적인 솔루션으로 도출할 수 있습니다.

왜 데이터 과학인가?

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

• 데이터는 오늘날 세계의 석유와 같습니다. 적절한 도구, 기술 및 알고리즘을 활용하면 데이터를 비즈니스 경쟁력으로 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 지능을 내장할 수 있게 해줍니다.
• 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.

아래 타임라인은 통계학과 분석학에서 어떻게 해당 학문 분야가 발전해 왔는지 보여줍니다.

데이터 과학 구성요소

아래 그림은 네 가지 구성 요소를 요약한 것입니다.

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 이 분야는 예측할 수 없는 미래 데이터에 대한 예측을 학습하는 알고리즘의 구축 및 연구를 탐구합니다. 크게 다음과 같이 나뉩니다. 감독 감독되지 않은 기법.

딥러닝

딥러닝 이는 계층형 신경망이 스스로 특징을 학습하는 머신러닝 접근 방식으로, 알고리즘이 따를 분석 모델을 선택합니다.

데이터 과학 프로세스

이제 이것에서 데이터 과학 튜토리얼우리는 데이터 과학 프로세스를 배우게 될 것입니다. 아래의 6단계는 표시된 순서대로 진행됩니다.

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 결측값, 빈 열, 잘못된 데이터 형식 등 여러 가지 불일치가 있을 수 있으며, 이러한 모든 문제를 해결하기 위해 데이터 정제 작업이 필요합니다. 모델링을 시작하기 전에 데이터를 처리하고, 탐색하고, 조건을 설정해야 합니다. 데이터가 깨끗할수록 예측 정확도가 높아집니다.

3. 모델 기획

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

4. 모델 구축

이 단계에서 실제 모델 구축 과정이 시작됩니다. 데이터 과학자는 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 나눕니다. 연관 규칙 추출, 분류, 클러스터링과 같은 기법이 훈련 데이터 세트에 적용됩니다. 모델이 완성되면 테스트 데이터 세트를 사용하여 성능을 검증합니다.

5. Opera합리화하다

이 단계에서는 최종 기준선 모델과 보고서, 코드, 기술 문서를 제공합니다. 모델은 철저한 테스트를 거친 후 실시간 운영 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, PythonSQL, Hive, MATLAB, Pig, Spark

데이터 엔지니어

직위별: 역할은 데이터 엔지니어 대량의 데이터를 다루는 업무를 합니다. 대규모 처리 시스템 및 데이터베이스와 같은 아키텍처를 개발, 구축, 테스트 및 유지 관리합니다.

언어SQL, Hive, R, SAS, MATLAB Python, Java루비, C++그리고 펄

데이터 분석

직위별데이터 분석가는 방대한 양의 데이터를 분석하는 일을 담당합니다. 데이터에서 관계, 패턴 및 추세를 찾아냅니다. Later 그들은 가장 실현 가능한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 데이터를 분석하는 데 필요한 설득력 있는 보고서와 시각화 자료를 제공할 것입니다.

언어: R, PythonHTML, JS, C, C++SQL

통계 학자

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

언어SQL, R, MATLAB, Tableau Python, 펄, Spark및 하이브

데이터 관리자

직위별: 데이터 관리자는 다음을 확인해야 합니다. 데이터베이스 모든 관련 사용자가 접근할 수 있습니다. 또한 시스템이 올바르게 작동하는지 확인하고 안전하게 보호합니다. 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.

언어SQL, Tableau, Power BI 및 Python

또한, 우리의 데이터 과학 면접 질문과 답변 면접 전 ​​연습 삼아.

데이터 과학 도구

도구는 아래와 같이 네 그룹으로 나뉩니다.

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

데이터 과학과 BI(비즈니스 인텔리전스)의 차이점

아래 표는 두 가지의 차이점을 보여줍니다.

파라미터	비즈니스 인텔리전스	데이터 과학
지각	뒤로보기	기대
데이터 소스	구조화된 데이터(주로 SQL)와 경우에 따라 데이터 웨어하우스	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 자연어 처리
도구	펜타호, Microsoft BI, QlikView	R, TensorFlow

또한, 다음 두 가지의 차이점을 읽어보세요. 데이터 과학 및 기계 학습.

데이터 과학의 응용

데이터 과학의 응용 분야는 다음과 같습니다.

인터넷 검색

Google 검색 기능은 데이터 과학 기술을 활용하여 1초도 안 되는 시간에 특정 결과를 찾아냅니다.

추천 시스템

추천 시스템을 구축하기 위해서입니다. 예를 들어 페이스북의 "추천 친구"나 유튜브의 "추천 동영상" 같은 시스템 말입니다. YouTube, 모든 것은 데이터 과학의 도움으로 이루어집니다.

이미지 및 음성 인식

시리와 같은 음성 인식 시스템, Google Google 어시스턴트와 Alexa는 데이터 과학 기술을 기반으로 작동합니다. 또한, 페이스북은 데이터 과학을 활용하여 친구와 함께 찍은 사진을 업로드할 때 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
• 적절한 데이터 과학 인재 풀이 확보되지 않고 있습니다.
• 경영진은 데이터 과학 팀에 재정적 지원을 제공하지 않습니다.
• 데이터를 이용할 수 없거나 접근하기 어려운 경우
• 기업 의사 결정권자들은 데이터 과학 결과를 효과적으로 활용하지 못하고 있다.
• 데이터 과학을 다른 사람에게 설명하는 것은 어렵습니다.
• 개인 정보 보호 문제
• 해당 분야의 저명한 전문가가 부족함
• 규모가 매우 작은 조직은 데이터 과학 팀을 보유할 수 없습니다.

자주 묻는 질문