데이터 과학의 기본 개념: 모든 초보자가 알아야 하는 기술 개념

데이터 과학은 프로그래밍 기술, 도메인 지식, 수학 및 통계 지식을 사용하여 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 도움이 되는 분야입니다. 원시 데이터를 분석하고 숨겨진 패턴을 찾는 데 도움이 됩니다.

따라서 이 분야에서 성공하려면 통계 개념 , 기계 학습 및 Python 또는 R과 같은 프로그래밍 언어에 대해 명확해야 합니다. 이 기사에서는 현장으로 전환하기 전에 알아야 할 기본 데이터 과학 개념 을 공유합니다.

이 분야의 초보자이거나 이에 대해 더 자세히 알아보고 싶거나 이 다면적인 분야로 전환하려는 경우 이 문서는 기본 데이터 과학 개념 을 탐색하여 데이터 과학을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것 입니다.

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데이터 과학에 필요한 통계 개념

통계는 데이터 과학의 중심 부분을 만듭니다. 통계는 많은 응용 프로그램을 제공하는 광범위한 분야입니다. 데이터 과학자는 통계를 잘 알아야 합니다. 이는 통계가 데이터를 해석하고 구성하는 데 도움이 된다는 사실에서 추론할 수 있습니다. 기술 통계 및 확률 지식은 반드시 알아야 할 데이터 과학 개념 입니다.

다음은 데이터 과학자가 알아야 할 기본 통계 개념 입니다.

1. 기술통계

기술 통계는 원시 데이터를 분석하여 기본 및 필요한 기능을 찾는 데 도움이 됩니다. 기술 통계는 읽기 쉽고 의미 있는 방식으로 데이터를 표시하기 위해 데이터를 시각화하는 방법을 제공합니다. 데이터를 플롯 형태로 의미 있는 방식으로 시각화하는 데 도움이 된다는 점에서 추론 통계와 다릅니다. 반면에 추론 통계는 데이터 분석에서 통찰력을 찾는 데 도움이 됩니다.

2. 확률

확률은 임의의 실험에서 이벤트가 발생할 가능성을 결정하는 수학적 분기입니다. 예를 들어, 동전을 던지면 색깔 있는 공이 든 가방에서 빨간 공이 나올 확률을 예측합니다. 확률은 값이 0과 1 사이에 있는 숫자입니다. 값이 높을수록 이벤트가 발생할 가능성이 높아집니다.

이벤트 유형에 따라 다양한 유형의 확률이 있습니다. 독립 사건은 서로 독립적인 사건이 두 번 이상 발생하는 것입니다. 조건부 확률은 다른 사건과 관계가 있는 사건이 발생할 확률입니다.

3. 차원 축소

차원 축소는 데이터 집합의 차원을 축소하여 하위 차원 데이터에 존재하지 않는 많은 문제를 해결하는 것을 의미합니다. 고차원 데이터 세트에는 많은 요소가 있고 과학자들은 모든 기능 조합에 대해 더 많은 샘플을 생성해야 하기 때문입니다.

이는 데이터 분석의 복잡성을 더욱 증가시킵니다. 따라서 차원 축소 개념은 이러한 모든 문제를 해결하고 더 적은 중복성, 빠른 컴퓨팅 및 더 적은 수의 저장할 데이터와 같은 많은 잠재적 이점을 제공합니다.

4. 중심 경향

데이터 집합의 중심 경향은 중심 값을 식별하여 전체 데이터를 설명하는 단일 값입니다. 중심 경향을 측정하는 다양한 방법이 있습니다.

• 평균: 데이터 세트 열의 평균값입니다.
• 중앙값: 정렬된 데이터 세트의 중심 값입니다.
• 모드: 데이터 세트 열에서 가장 많이 반복되는 값입니다.
• 왜도: 데이터 분포의 대칭성을 측정하고 정규 분포의 한쪽 또는 양쪽에 긴 꼬리가 있는지 확인합니다.
• 첨도: 데이터에 정규 분포가 있는지 꼬리가 있는지 정의합니다.

5. 가설검증

가설검정은 조사결과를 검정하는 것이다. 가설 테스트 즉, 가설 테스트의 일부로 두 가지 유형의 가설이 있습니다. 귀무가설과 대안가설. 귀무가설은 조사된 현상과 관련이 없는 일반적인 진술입니다. 대체 가설은 귀무 가설의 모순된 진술입니다.

6. 유의미한 테스트

유의성 테스트는 인용된 가설의 타당성을 테스트하는 데 도움이 되는 테스트 세트입니다. 다음은 귀무 가설의 승인 또는 거부에 도움이 되는 몇 가지 테스트입니다.

• P-값 검정: 귀무 가설이 맞는지 여부를 증명하는 데 도움이 되는 확률 값입니다. p-값 > a이면 귀무 가설이 맞습니다. p-값 < a이면 귀무 가설은 거짓이고 우리는 이를 기각합니다. 여기서 'a'는 거의 0.5와 같은 중요한 값입니다.
• Z-검정: Z-검정은 귀무 가설 문을 테스트하는 또 다른 방법입니다. 두 모집단의 평균이 다르고 분산이 알려져 있거나 표본 크기가 클 때 사용됩니다.
• T-검정: t-검정은 모집단의 분산이 알려져 있지 않거나 표본의 크기가 작은 경우 수행되는 통계적 검정입니다.

7. 샘플링 이론

샘플링은 데이터 수집, 데이터 분석 및 무작위 모집단에서 수집된 데이터의 데이터 해석을 포함하는 통계의 일부입니다. 데이터가 해석을 얻기에 충분하지 않다는 것을 알게 된 경우 언더 샘플링 및 오버 샘플링 기술을 따릅니다. 언더샘플링은 중복 데이터를 제거하는 것이고 오버샘플링은 자연적으로 존재하는 데이터 샘플을 모방하는 기술입니다.

8. 베이지안 통계

Bayes Theorem에 기초한 통계적 방법입니다. 베이즈 정리는 이벤트와 관련된 사전 조건에 따라 이벤트가 발생할 확률을 정의합니다. 따라서 베이지안 통계는 이전 결과를 기반으로 확률을 결정합니다. Bayes Theorem은 또한 조건부 확률을 정의하는데, 이는 특정 조건이 참이라고 가정할 때 사건이 발생할 확률입니다.

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기계 학습 및 데이터 모델링

머신 러닝은 모델의 도움으로 특정 데이터 세트를 기반으로 머신을 훈련하는 것입니다. 그런 다음 이 훈련된 모델은 미래를 예측합니다. 기계 학습 모델링에는 지도 및 비지도의 두 가지 유형이 있습니다. 지도 학습은 목표 변수를 예측하는 구조화된 데이터에서 작동합니다. 비지도 머신 러닝은 대상 필드가 없는 비정형 데이터에서 작동합니다.

지도 머신 러닝에는 분류와 회귀라는 두 가지 기술이 있습니다. 분류 모델링 기법은 기계가 범주를 예측하기를 원할 때 사용되는 반면 회귀 기법은 숫자를 결정합니다. 예를 들어, 자동차의 미래 판매를 예측하는 것은 회귀 기술이고 인구 표본에서 당뇨병의 발생을 예측하는 것은 분류입니다.

다음은 모든 기계 학습 엔지니어와 데이터 과학자가 알아야 할 기계 학습과 관련된 몇 가지 필수 용어입니다.

1. 기계 학습: 기계 학습은 기계가 이전 경험에서 학습하고 이를 사용하여 미래를 예측하는 인공 지능의 하위 집합입니다.
2. 기계 학습 모델: 기계 학습 모델은 예측을 수행하는 일부 수학적 표현을 사용하여 기계를 훈련하도록 구축되었습니다.
3. 알고리즘: 알고리즘은 기계 학습 모델이 생성되는 데 사용되는 규칙 집합입니다.
4. 회귀: 회귀는 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 결정하는 데 사용되는 기술입니다. 우리가 가지고 있는 데이터를 기반으로 머신 러닝에서 모델링에 사용되는 다양한 회귀 기술이 있습니다. 선형 회귀는 기본 회귀 기술입니다.
5. 선형 회귀: 기계 학습에서 사용되는 가장 기본적인 회귀 기법입니다. 예측 변수와 대상 변수 사이에 선형 관계가 있는 데이터에 적용됩니다. 따라서 우리는 입력 변수 X를 기반으로 목표 변수 Y를 예측하며 둘 다 선형적으로 관련되어 있습니다. 아래 방정식은 선형 회귀를 나타냅니다.

Y=mX + c, 여기서 m과 c는 계수입니다.

로지스틱 회귀, 능선 회귀, 올가미 회귀, 다항식 회귀 등과 같은 다른 회귀 기법이 많이 있습니다.

1. 분류: 분류는 미리 정의된 범주 형태로 출력을 예측하는 기계 학습 모델링 유형입니다. 환자의 심장병 여부는 분류기법의 한 예이다.
2. 훈련 세트: 훈련 세트는 머신 러닝 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터 세트의 일부입니다.
3. 테스트 세트: 데이터 세트의 일부이며 훈련 세트와 동일한 구조를 가지며 머신 러닝 모델의 성능을 테스트합니다.
4. 특징: 데이터 세트의 예측 변수 또는 독립 변수입니다.
5. Target: 머신 러닝 모델에 의해 값이 예측되는 데이터 세트의 종속 변수입니다.
6. 과적합: 과적합은 모델을 과도하게 전문화하는 조건입니다. 복잡한 데이터 세트의 경우에 발생합니다.
7. 정규화: 이는 모델을 단순화하는 데 사용되는 기술이며 과적합에 대한 해결책입니다.

데이터 과학에서 사용되는 기본 라이브러리

Python은 가장 다재다능한 프로그래밍 언어이고 많은 응용 프로그램을 제공하기 때문에 데이터 과학에서 가장 많이 사용되는 언어입니다. R은 데이터 과학자가 사용하는 또 다른 언어이지만 Python이 더 널리 사용됩니다. Python에는 데이터 과학자의 삶을 쉽게 만들어주는 수많은 라이브러리가 있습니다. 따라서 모든 데이터 과학자는 이러한 라이브러리를 알아야 합니다.

다음은 데이터 과학에서 가장 많이 사용되는 라이브러리입니다.

1. NumPy: 수치 계산에 사용되는 기본 라이브러리입니다. 주로 데이터 분석에 사용됩니다.
2. Pandas: 데이터 정리, 데이터 저장, 시계열에 사용되는 필수 라이브러리입니다.
3. SciPy: 미분 방정식과 선형 대수학을 푸는 데 사용되는 또 다른 파이썬 라이브러리입니다.
4. Matplotlib: 상관관계를 분석하고, 산점도를 사용하여 이상값을 결정하고, 데이터 분포를 시각화하는 데 사용되는 데이터 시각화 라이브러리입니다.
5. TensorFlow: 오류를 50% 줄이는 고성능 계산에 사용됩니다. 음성, 이미지 감지, 시계열 및 비디오 감지에 사용됩니다.
6. Scikit-Learn: 지도 및 비지도 머신 러닝 모델을 구현하는 데 사용됩니다.
7. Keras: CPU와 GPU에서 쉽게 실행되며 신경망을 지원합니다.
8. Seaborn: 다중 플롯 그리드, 히스토그램, 산점도, 막대 차트 등에 사용되는 또 다른 데이터 시각화 라이브러리입니다.

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결론

전반적으로 데이터 과학은 통계적 방법, 모델링 기술 및 프로그래밍 지식이 결합된 분야입니다. 한편, 데이터 과학자는 숨겨진 통찰력을 얻기 위해 데이터를 분석한 다음 다양한 알고리즘을 적용하여 기계 학습 모델을 생성해야 합니다. 이 모든 것은 Python 또는 R과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 수행됩니다.

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