데이터 과학 배우기 - 데이터 과학자가 되기 위한 궁극적인 가이드

빅 데이터의 출현은 21세기의 가장 수익성 있는 직업 중 하나인 데이터 과학자를 탄생시켰습니다. '데이터 과학자'라는 용어는 이제 꽤 오랫동안 헤드라인을 장식해 왔습니다.

실제로 데이터 과학자는 LinkedIn의 상위 3개 직위 중 하나입니다.

위의 사실은 다양한 배경(수학, 컴퓨터, 관리, 통계)의 전문가들이 이 기회를 최대한 활용하려고 한다는 사실을 더욱 강조합니다.

그러나 주변에 많이 던져지는 모든 것과 마찬가지로 '데이터 과학'이라는 용어, 따라서 데이터 과학자의 직업은 대체로 모호해졌습니다. 따라서 당면한 주제에 대해 이야기하기 전에 데이터 과학자가 하는 일을 살펴보겠습니다.

데이터 과학자가 하는 일

간단히 말해서 데이터 과학자는 빅 데이터를 광범위하게 다루는 전문가입니다. 데이터 과학자는 기계 학습, 인공 지능, 통계 및 분석 도구의 조합을 사용하여 방대한 데이터 세트에서 의미 있는 정보를 추출합니다. 이전과 달리 데이터 세트가 대부분 구조화되어 있었지만 오늘날 우리가 처리할 수 있는 데이터는 대부분 구조화되지 않았습니다. 따라서 당연히 데이터 과학자는 분석 및 해석을 가능하게 하기 위해 데이터를 수집, 정리 및 정리하는 데 상당한 시간을 할애합니다.

데이터 과학자의 직무에는 수학적, 통계적, 분석적 및 프로그래밍 기술의 융합이 포함됩니다. 일반적인 근무일에 데이터 과학자는 소프트웨어 엔지니어 및 데이터 마이너에서 데이터 분석가 및 문제 해결사에 이르기까지 하루 종일 다양한 역할을 수행합니다. 데이터 기반 기업의 비즈니스 도메인. 비즈니스 분석가가 해석된 데이터를 비즈니스 이점을 최적화할 수 있는 방식으로 사용하도록 돕는 것은 데이터 과학자입니다.

정확히 말하면 데이터 과학자는 기업이 데이터를 관리하고 해석하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결하도록 돕습니다.

빅 데이터를 처리하고 미래에 이러한 다양한 임무를 수행하는 자신을 상상할 수 있다면 데이터 과학자의 직업은 귀하의 전문적인 소명입니다! 그러나 데이터 과학자가 되려면 먼저 이 직업에 내재된 필수 기술을 습득해야 합니다.

앞서 언급했듯이 데이터 과학에는 특정 기술이 필요합니다. 따라서 데이터 과학자가 되려면 다음과 같은 기술을 갖추어야 합니다.

1. 프로그래밍 감각

데이터 과학자가 되기 위한 첫 번째 규칙은 흠잡을 데 없는 프로그래밍 소질입니다. 따라서 Python, R 또는 Java와 같은 통계 프로그래밍 언어와 SQL, CQL 등과 같은 데이터베이스 쿼리 언어에 대한 확실한 지식이 있어야 합니다. 기업에서도 최소 2개 또는 2개 이상의 프로그래밍 언어를 구사할 수 있는 지원자를 찾습니다.

2. 다변수 미적분 및 선형 대수학 지식

데이터 과학자가 다변수 미적분학 및 선형 대수학을 마스터해야 하는 이유가 궁금할 것입니다. 다변수 미적분학 및 선형 대수학에 대한 확실한 이해는 알고리즘 최적화의 사소한 변경/개선만으로도 획기적인 비즈니스 기회를 제공할 수 있는 데이터 중심 조직에 매우 유용하기 때문입니다.

3. 통계 기초에 대한 이해

데이터 과학자가 하는 일의 큰 부분은 통계를 다루는 것입니다. 모든 데이터 과학자 지망생은 기술 통계(평균, 중앙값, 범위, 표준 편차 등), 확률 이론, 베이즈 정리, 탐색적 데이터 분석, 백분위수 및 이상값, 랜덤 변수, 누적 분포 함수와 같은 통계 개념에 대한 심층 지식이 있어야 합니다. (CDF), 몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다. 이러한 개념을 더 잘 이해할수록 통계적 접근 방식의 유효성을 더 잘 예측할 수 있습니다.

4. 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)에 대한 이해

AI와 ML은 데이터 과학의 두 가지 필수적인 부분을 먹었으므로 이들에 대한 숙달은 필수입니다. 놀랍게도 AI 및 ML 개념과 기술에 정통한 데이터 과학자는 많지 않습니다. 따라서 경쟁 곡선에서 앞서 나가려면 지도 ML, 비지도 ML, 강화 학습, 자연어 처리(NLP), 추천 엔진, 이상값 감지 및 생존 분석을 비롯한 AI 및 ML 개념을 더 잘 살펴보는 것이 좋습니다. 다른 것들. 또한 의사 결정 트리, 로지스틱 회귀, k는 클러스터링, 나이브 베이즈 분류기 알고리즘 등과 같은 ML 기술에 능숙하다면 많은 데이터 과학 문제를 해결할 수 있습니다.

5. 데이터 랭글링에 대한 관심

데이터 과학자는 종종 분 단위로 계속 증가하는 대규모의 비정형/반정형 데이터 세트를 처리합니다. 결과적으로 그들은 쉽게 분석하고 해석할 수 있도록 지저분하고 복잡한 데이터 세트를 구성하고 정리하는 데 많은 노력을 기울여야 합니다. 이 프로세스를 데이터 랭글링이라고 합니다. 데이터 과학자가 하는 일은 데이터를 하나의 원시 형식에서 더 편리한 다른 형식으로 수동으로 변환하거나 매핑하여 데이터를 쉽게 구성하고 해석 및 분석에 적절하게 유지하는 것입니다. 따라서 데이터 과학자 지망생은 데이터의 불완전성과 결함을 처리하는 방법을 알아야 합니다.

6. 데이터 시각화 지식

회사의 비즈니스 측면을 다루는 전문가에게 원시 데이터를 이해하는 것은 어렵습니다. 여기에서 데이터 과학자는 IT와 비즈니스 부문 간의 중요한 연결 고리 역할을 합니다. 데이터를 분석하고 해석한 후 데이터 과학자는 Tableau, Matplottlib, ggplot 및 d3.js와 같은 데이터 시각화 도구를 사용하여 데이터를 시각화합니다. 또한 이해하기 쉽도록 기술 직원과 비기술 직원 모두에게 발견한 내용을 전달합니다. 데이터의 시각적 표현을 통해 비기술적 구성원이 데이터 통찰력을 사용하여 비즈니스 운영을 최적화하고 경쟁 회사보다 한 발 앞서 나갈 수 있는 방법을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

7. 데이터 직관의 감각

Data Intuition은 데이터 과학자를 위한 매우 편리한 일상 도구일 뿐만 아니라 면접에서도 중요한 부분입니다. 인터뷰 중에 고용주는 데이터 과학과 관련된 개념을 이해하는 직관적인 능력을 포함하여 모든 능력을 테스트합니다. 이것이 우리가 '데이터 직관'이라고 부르는 것입니다. 강력한 수학적, 통계적, 시각화 기술이 필요한 것은 사실이지만 특정 문제를 해결하는 데 사용할 방법과 기술, 사용할 도구 등을 결정할 수도 있어야 합니다.

이제 데이터 과학자가 되기 위해 어떤 기술을 습득해야 하는지 알았으므로 거기에 도달할 수 있는 단계를 살펴보겠습니다!

데이터 과학자가 되는 방법 – 학습 경로

데이터 과학자가 되는 길은 매우 간단합니다. 처음부터 시작됩니다. 안내해 드리겠습니다.

• 모든 것을 시작합니다.

첫 번째 단계는 데이터 과학이 무엇인지 이해하는 것입니다. 데이터 과학의 모든 기본 개념을 배우는 것 외에도 첫 번째 프로그래밍 언어를 선택하고 완성하는 단계입니다. 처음 몇 개월에는 선택한 언어로 코딩해야 합니다. 특정 언어로 코딩하는 데 능숙해지면 다른 프로그래밍 언어를 배우는 것이 훨씬 더 편해질 것입니다.

• 수학 및 통계의 기초를 배웁니다.

수학 및 통계는 ML 알고리즘의 기초를 구성합니다. 당연히, 무엇보다도 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 조건부 확률, 가설 검정, 선형 대수학, 미적분학, 기술 통계 및 추론 통계와 같은 수학 및 통계의 기본 개념을 배워야 합니다.

• ML 개념 및 응용 프로그램 학습

수학 및 통계 개념을 마스터한 후에는 더 고급 영역인 기계 학습으로 넘어갈 때입니다. ML 알고리즘은 사기 탐지 및 추천 엔진에서 고객 피드백의 감정 분석에 이르기까지 수많은 실제 시나리오에서 응용 프로그램을 찾았습니다. 앞에서 언급한 개념 외에도 딥 러닝, 인공 신경망, 귀납적 학습 등에 대해서도 배워야 합니다. 점차적으로 이러한 ML 개념을 이해하게 되면 실제 환경에서 실험해야 합니다. 다양한 검증 전략을 통한 세계 모델

• 딥 러닝 소개

ML의 하위 집합인 딥 러닝은 뇌와 같은 인공 신경망의 구조와 기능에서 영감을 얻는 알고리즘을 다룹니다. 이 인공 신경망은 인간 두뇌의 기능을 모방합니다. 딥 러닝 모델에는 각 계층이 이전 계층에서 정보를 받아 다음 계층으로 전달하는 최소 3개의 계층이 있습니다. 딥 러닝의 기능을 완전히 이해해야 하며 이를 이해하려면 선형 및 로지스틱 회귀에 정통해야 합니다.

• 딥 러닝 아키텍처

딥 러닝에 익숙해지면 AlexNet, GoogleNet, 순환 신경망(RNN) CNN(컨볼루션 신경망), RCNN(지역 기반 CNN), SegNet, 생성적 적대 네트워크와 같은 고급 딥 러닝 아키텍처에 대해 자세히 알아보아야 합니다. (GAN) 등. 이러한 개념은 상당히 무거운 개념이므로 해당 기능을 이해하는 데만 몇 주를 할애해야 합니다.

• 컴퓨터 시각 인식

컴퓨터 비전(CV)은 컴퓨터가 비디오 및 사진과 같은 디지털 콘텐츠를 이해할 수 있도록 하는 방법을 찾고 기술을 개발하는 과학적 연구 영역입니다. 그것은 수치/기호 정보를 더욱 생성하기 위해 현실 세계에서 고도로 전문화된 데이터를 얻기 위해 "디지털 이미지를 획득, 처리, 분석 및 이해"하는 것을 포함합니다. 현재 가장 인기 있는 탐색 영역 중 하나인 모든 데이터 과학자 지망생은 Computer Vision에 대한 좋은 지식을 가지고 있어야 합니다.

• NLP

자연어 처리는 데이터 과학의 필수 구성 요소입니다. 따라서 모든 데이터 과학자는 NLP와 NLP 기술에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 기본적으로 NLP는 정교한 도구와 알고리즘의 조합을 통해 자연어 기반 데이터(텍스트, 음성 등)를 처리, 분석 및 이해하려고 합니다. NLP를 다루는 동안 데이터 검색(웹 스크래핑과 함께), 텍스트 랭글링, 명명된 엔터티 인식, 품사 태깅, 얕은 구문 분석, 구성 요소 및 종속성 구문 분석, 감정 및 감정 분석에 대해 배웁니다.

결론

글로벌 데이터는 나날이 증가하고 있으며, 이에 따라 혁신과 창조의 범위가 확대되고 있습니다. 빅데이터와 데이터 사이언스 기술이 지속적으로 발전함에 따라 데이터 과학자의 직업 포트폴리오도 시대에 따라 변화할 것입니다. 그렇다면 어떻게 따라갈 수 있습니까? 숙련도를 높임으로써. 데이터 과학은 여전히 ​​진화하고 있는 역동적인 분야입니다. 데이터 과학자가 되려면 지식과 배움에 대한 끝없는 갈증을 항상 품고 있어야 합니다. 그렇게 하면 데이터 과학 분야에서 빛나는 것을 막을 수 없습니다.