데이터 과학 수명 주기: 단계별 설명 [2022]

데이터는 현재이며 이미 미래를 만들고 있습니다. 많은 데이터 과학 개념은 명확성 부족으로 인한 혼란으로 인해 흐려집니다. 데이터 과학 프로젝트에 대한 일반적인 이해는 일반적으로 모호한 상태로 덮여 있습니다. 대부분의 사람들은 프로세스가 어떻게 진행되는지에 대해 구체적으로 이해하지 못합니다.

데이터 수집의 첫 번째 단계부터 분석 및 결과 프레젠테이션에 이르기까지 데이터 과학 수명 주기 는 5가지 중요한 단계가 있는 명확한 절차입니다. 이들 모두와 데이터 과학 수명 주기 전체에 대한 명확한 이해를 얻으려면 계속 읽으십시오.

데이터 과학 수명 주기

1. 데이터 수집

가장 먼저 해야 할 일은 사용 가능한 데이터 소스에서 정보를 수집하는 것입니다. MySQL과 같은 기술은 데이터베이스를 쿼리하는 데 사용됩니다. R 또는 Python과 같은 특정 소스의 데이터를 데이터 과학 프로그램으로 바로 읽을 수 있는 특수 패키지가 있습니다. Oracle, PostgreSQL 및 MongoDB와 같은 다양한 종류의 데이터베이스를 찾을 수 있습니다. 또 다른 대안은 Web API 및 크롤링 데이터를 통해 데이터를 얻는 것입니다. Twitter 및 Facebook과 같은 소셜 미디어 사이트에서는 사용자가 웹 서버에 연결하여 데이터에 접근할 수 있습니다.

데이터를 수집하는 가장 일반적인 방법은 파일에서 직접 수집하는 것입니다. Kaggle에서 다운로드하거나 TSV(탭으로 구분된 값) 또는 CSV(쉼표로 구분된 값) 형식으로 저장된 기존 정보를 다운로드하여 수행할 수 있습니다. 이들은 플랫 텍스트 파일이기 때문에 이를 읽으려면 특정 파서 형식이 필요합니다.

2. 청소 데이터

다음 단계는 데이터 스크러빙 및 필터링을 참조하여 데이터를 정리하는 것입니다. 이 절차에서는 데이터를 다른 형식으로 변환해야 합니다. 정보의 처리 및 분석에 필요합니다. 파일이 웹에 잠겨 있으면 이러한 파일의 행도 필터링해야 합니다. 또한 데이터를 정리하는 것은 가치를 철회하고 대체하는 것이기도 합니다. 누락된 데이터 세트의 경우 값이 아닌 것처럼 보일 수 있으므로 교체를 올바르게 수행해야 합니다. 또한 열도 분할, 병합 및 철회됩니다.

3. 데이터 탐색

이제 데이터를 사용할 준비가 되기 전에 검사해야 합니다. 비즈니스 환경에서 사용 가능한 데이터를 기업 환경에서 실현 가능한 것으로 변환하는 것은 전적으로 데이터 과학자에게 달려 있습니다. 그렇기 때문에 가장 먼저 해야 할 일은 데이터 탐색입니다. 데이터와 그 특성은 검사가 필요합니다. 명목 데이터와 서수 데이터, 수치 데이터, 범주형 데이터 등 데이터 유형이 다르면 처리 방법이 다르기 때문입니다.

그 후에 기술 통계를 계산해야 합니다. 특징을 추출하고 중요한 변수를 테스트하기 위함입니다. 중요한 변수는 대부분 상관관계를 가지고 검사합니다. 이러한 변수 중 일부가 상관 관계가 있더라도 인과 관계를 의미하지는 않습니다.

기계 학습에서는 기능이 사용됩니다. 이는 데이터 과학자가 관련 데이터를 나타내는 속성을 선택하는 데 도움이 됩니다. '이름', '성별' 및 '나이'와 같은 항목일 수 있습니다. 또한 데이터 시각화는 데이터의 중요한 추세와 패턴을 강조하는 데 활용됩니다. 데이터의 중요성은 막대형, 꺾은선형 차트와 같은 간단한 보조 도구를 통해 충분히 이해할 수 있습니다.

4. 데이터 모델링

데이터 정리 및 탐색의 필수 단계 후에 모델링 단계가 옵니다. 이는 종종 데이터 과학 수명 주기의 가장 흥미로운 부분으로 간주됩니다. 데이터를 모델링하는 첫 번째 단계는 데이터 세트의 차원을 최소화하는 것입니다. 결과 예측에 모든 값과 기능이 필요한 것은 아닙니다. 이 단계에서 데이터 과학자 는 모델 예측에 직접적인 도움이 되는 필수 속성을 선택해야 합니다.

모델링은 몇 가지 작업으로 구성됩니다. 예를 들어, 모델은 로지스틱 회귀를 통해 '기본' 및 '프로모션'으로 수신된 메일과 같이 분류를 통해 구별하도록 훈련될 수 있습니다. 선형 회귀를 사용하여 예측도 가능합니다. 이러한 섹션을 뒷받침하는 논리를 이해하기 위해 데이터를 그룹화하는 것도 달성 가능한 위업입니다. 예를 들어 전자 상거래 고객은 특정 전자 상거래 사이트에서의 행동을 이해할 수 있도록 그룹화됩니다. 이것은 계층적 클러스터링 또는 K-Means 및 이러한 클러스터링 알고리즘의 도움으로 가능합니다.

예측 및 회귀는 분류 및 식별, 예측 값 및 클러스터링 그룹에 사용되는 두 가지 주요 장치입니다.

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5. 데이터 해석

데이터 해석은 데이터 과학 수명 주기 의 마지막이자 가장 중요한 분기점입니다. 데이터 및 모델의 해석은 마지막 단계입니다. 일반화 능력은 모든 예측 모델의 힘의 핵심입니다. 모델 설명은 모호하고 보이지 않는 미래 데이터를 일반화하는 능력에 달려 있습니다.

데이터 해석은 데이터에 대한 기술적 지식이 없는 일반 평신도에게 데이터를 제시하는 것을 의미합니다. 라이프 사이클 초기에 제기된 비즈니스 질문은 전달된 결과의 형태로 답변됩니다. 이는 데이터 과학 수명 주기의 프로세스를 통해 발견된 실행 가능한 통찰력과 함께 결합됩니다.

실행 가능한 통찰력은 데이터 과학이 예측 분석과 처방 분석을 모두 제공할 수 있는 방법을 보여주는 중요한 부분입니다. 이를 통해 긍정적인 결과를 복제하고 부정적인 결과를 피하는 방법을 알 수 있습니다. 데이터 사이언스를 배우면 데이터 사이언스 라이프 사이클을 제대로 이해할 수 있습니다.

또한 이러한 결과를 적절하게 시각화해야 합니다. 이는 원래 기업의 우려 사항이 이를 뒷받침하는지 확인함으로써 수행됩니다. 이 모든 것의 가장 큰 측면은 이 모든 정보를 간결하게 표현하여 관련 비즈니스에 실제로 생산적이라는 점입니다.

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결론

요약하자면, 이들은 데이터 과학의 모든 학생이 익숙해야 하는 데이터 과학 수명 주기의 5가지 필수 단계입니다. 그러나 작업을 완료하는 것은 단순히 기본 데이터 기술이 아닙니다. 갖추어야 할 가장 중요한 기술 중 하나는 명료하고 실행 가능한 내러티브를 제공하는 능력입니다.

획득 및 변환된 데이터의 표현은 청중이 이해할 수 있을 만큼 간결하고 명확해야 합니다. 대부분의 장소에서와 마찬가지로 여기에서도 커뮤니케이션이 성공의 열쇠입니다. 데이터 과학 수명 주기의 핵심은 기존 목표, 데이터 콘텐츠 및 분석 방법 간의 상호 작용입니다.

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