데이터 과학: 알아야 할 모든 것

데이터 과학은 사물에 대한 정보를 수집, 저장, 분석하여 귀중한 통찰력을 얻는 분야입니다.

기업들은 오랫동안 데이터 과학 활동에 참여해 왔지만, 최근 인터넷 사용자 데이터의 폭발적 증가와 클라우드 인프라의 저렴화로 인해 해당 산업이 붐을 이루었습니다.

비슷한 학문에 비해 데이터 과학은 비교적 새롭고 여전히 진화하고 있습니다. 따라서 미래의 경력 경로로서 많은 희망을 제공합니다.

이 게시물에는 데이터 과학에 대해 알아야 할 모든 것과 그것이 당신이나 당신의 회사에 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 설명이 나와 있습니다.

왜 데이터 과학인가?

데이터 과학자에 대한 수요는 끊임없이 증가하고 있으므로, 이 분야에 뛰어드는 좋은 이유 중 하나입니다. 또 다른 좋은 이유는 데이터 과학은 비교적 급여가 좋기 때문에 수입에 대해 크게 신경 쓸 필요가 없다는 것입니다.

또한, 여러 분야에서 데이터 과학자로 일할 수 있으므로 한 산업에 국한되지 않습니다. 분석 기술을 적용하여 패턴을 찾고 금융 서비스부터 물류, 제조, 통신, 의료 등에 이르기까지 성과를 조사하기만 하면 됩니다.

데이터 과학의 응용

데이터 과학은 여러 산업에 적용되는 광범위한 분야이므로 잠재적 적용 범위도 매우 넓습니다.

가장 인기 있는 데이터 과학 애플리케이션은 다음과 같습니다.

• 사기 및 위험 감지 – 이는 데이터 과학의 가장 초기 응용 분야 중 하나였습니다. 다양한 데이터 세트를 수집하고 분석함으로써 금융 회사는 부실채권과 손실을 더 잘 피하고 관리할 수 있었습니다. 또한 사기 가능성이 높은 거래를 쉽게 발견할 수 있게 되었습니다.
  
• 의료 – 데이터 과학은 또한 유전학, 특정 질병 및 약물 반응 간의 연관성을 도출하기 위해 의학 연구에 사용됩니다. 또한 모델 시뮬레이션을 사용하여 미래의 약물 결과를 예측하여 약물을 개발하는 데 사용됩니다.
  
• 이미지 인식 – 이는 데이터 과학의 또 다른 매우 인기 있는 응용 프로그램입니다. 이미지 인식은 사진 및 비디오와 같은 이미지 데이터 세트에서 패턴을 식별하는 것을 말하며, 많은 유망한 미래 응용 프로그램을 제공합니다.
  
• 검색 엔진 – 데이터 과학은 Google 및 Bing과 같은 검색 엔진에서 보는 결과를 제시하는 데도 큰 역할을 합니다. 여기에서 사용된 알고리즘은 수십억 개의 페이지를 비교하여 각 검색어에 대한 최상의 결과를 찾습니다. 또한 사용자 클릭을 추적하여 시간이 지남에 따라 결과를 더 잘 개인화할 수도 있습니다.
  
• 운송 – 데이터 과학을 활용한 경로 최적화는 회사가 많은 비용을 절감하고 운영 비용을 낮추는 데 도움이 될 수 있습니다.
  
• 추천 시스템 – 이는 귀하의 모든 과거 활동 데이터를 기반으로 귀하에게 관련성이 있을 수 있는 다음으로 좋은 것을 예측하려고 시도합니다. 추천 시스템은 Netflix에서 Spotify, Amazon, Twitter 등 어디에나 있습니다.
  
• 음성 인식 – 이미지 인식 시스템과 유사하게 음성 인식은 데이터 과학을 사용하여 기계가 사람의 말을 이해할 수 있도록 합니다.
  
• 광고 – 타겟팅 광고는 사용자 인구 통계 및 심리적 데이터에 대한 방대한 양의 데이터를 기반으로 하는 데이터 과학을 통해서만 가능합니다.

데이터 과학 대 통계

데이터 과학과 통계학은 많은 공통점이 있지만, 두 학문 사이에는 꽤 많은 차이점도 있습니다.

우선, 통계학은 주로 수학적 학문으로, 양적 데이터를 수집하고 해석하는 것을 목표로 합니다. 반면 데이터 과학은 수학부터 컴퓨터 과학, 데이터 뱅킹 등 광범위한 학문에 의존합니다.

데이터 과학은 통계보다 훨씬 더 큰 데이터 세트를 다룹니다. 대부분의 통계 모델링은 비교적 적은 양의 데이터로 이루어지는 반면, 데이터 과학자는 종종 여러 대의 컴퓨터에 맞는 방대한 양의 데이터를 다루어야 합니다.

마지막으로, 통계학은 주로 손에 있는 데이터로부터 세상에 대한 결론을 내리는 데 초점을 맞추는 반면, 데이터 과학은 주로 사용 가능한 데이터로부터 예측적 의미와 최적화를 도출하는 데 초점을 맞춥니다.

데이터 과학 대 인공지능

데이터 과학 및 인공 지능 종종 겹치는 두 용어입니다. 하지만 관련이 있지만 같지는 않습니다.

데이터 과학은 통찰력을 얻기 위해 데이터 수집, 준비, 분석하는 포괄적인 접근 방식이고, 인공지능은 통찰력을 얻기 위해 예측 알고리즘을 구현하는 것입니다.

인공지능은 데이터 과학의 일부이며, 데이터 과학은 빅데이터를 처리하는 모든 관련 방법과 모델을 포괄하는 용어입니다.

데이터 과학자의 작업 방식

데이터 과학자의 업무는 네 가지 주요 부문으로 나눌 수 있습니다.

• 데이터 수집 및 저장
• 데이터 분석 및 해석
• 데이터로부터 예측을 위한 도구 및 모델 구축
• 데이터 시각화 및 보고

데이터 과학에 필요한 기술

• 수학 – 자명한 학문입니다.
  
• 머신 러닝 – 패턴을 찾기 위해 대규모 데이터 세트에 학습 모드에서 알고리즘을 적용하는 작업으로, 주로 Python 언어로 수행됩니다.
  
• 데이터 모델링 – 방대한 양의 데이터를 정리하고 관리하여 데이터에서 통찰력을 얻는 방법.
  
• 소프트웨어 공학 – 방대한 양의 데이터를 휘저어 통찰력을 생성하는 알고리즘을 만드는 과정. 인기 있는 도구로는 Python과 R이 있습니다.
  
• 통계 – 데이터 세트에서 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있는 능력.
  
• 데이터 뱅킹 – Excel 스프레드시트와 같은 간단한 시스템에서 보다 복잡한 SQL 데이터베이스까지 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 기능.

데이터 과학자가 되는 방법

데이터 과학자가 되는 가장 쉬운 방법은 데이터 과학, 컴퓨터 과학, 수학, 통계학 등 관련 분야에서 학사 학위를 취득한 다음, 다음 문단에 나와 있는 비학위 소지자를 위한 단계별 가이드를 따르는 것입니다.

학위 없이 데이터 과학 일자리를 얻는 방법

학위 없이도 데이터 과학 일자리를 얻는 것은 가능합니다. 중요한 것은 자신이 무엇을 하고 있는지 알고 채용될 때 좋은 일자리를 제공할 수 있다는 것입니다.

학위 없이도 데이터 과학 분야에서 일자리를 구하는 데 필요한 단계는 다음과 같습니다.

1. 기본 기술을 마스터하세요 – 여기에는 수학, 통계, 확률, 데이터 분석, IT 및 Git과 같은 프로그래밍 기본과 같은 과목이 포함됩니다.
   
2. 마스터 데이터 과학 기본 – 다음으로, R 및 Python 언어, Excel, SQL, Spark, Hadoop 등 데이터 과학에 특화된 기술을 숙지해야 합니다.
   
3. 부트캠프 또는 코스에 등록하세요 – 데이터 과학 산업에서 전문 자격증을 취득하면 잠재적 고용주에게 헌신하는 모습을 증명할 수 있습니다. 따라서 IBM, DASCA, Open CDS 또는 Microsoft Azure 자격증을 취득하는 것을 고려하세요.
   
4. 포트폴리오 구축 – 자격증이 당신의 능력을 100% 증명하지는 못하지만, 이전 직장의 포트폴리오는 그럴 수 있습니다. 따라서 포트폴리오를 만들어서 당신의 능력을 보여줘야 하는데, 가급적이면 온라인과 GitHub와 같은 플랫폼에서 하는 것이 좋습니다. 여기에는 개인 프로젝트부터 무료 봉사, 인턴십, 관련 직업까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.
   
5. 인터뷰 기술 향상 – 이것은 귀하의 이력서가 인상적이어서 면접을 볼 수 있게 되었을 때 필요한 마지막 기술입니다.
   
6. 일자리를 찾아라 – 퍼즐의 마지막 부분입니다. 적극적으로 나가서 일을 일어나게 해야 합니다.

데이터 과학 일자리 목록

데이터 과학자는 다양한 산업에서 다양한 목적으로 일하기 때문에 종종 약간씩 다른 직무 역할을 맡습니다. 그러나 직무 설명에는 종종 데이터 과학자에게 기대되는 업무가 자세히 나열됩니다.

다음은 가장 인기 있는 몇 가지입니다.

• 데이터 분석
• 데이터 아키텍트
• 데이터 엔지니어
• 데이터 과학자
• 데이터베이스 관리자
• 비즈니스 분석가
• 정량 분석가
• 데이터 및 분석 관리자
• 기계 학습 엔지니어
• 통계 학자

데이터 과학 도구 목록

시중에는 수많은 데이터 과학 도구가 있지만, 그중에서도 가장 인기 있는 도구는 다음과 같습니다.

• 텐서 플로우 – 인기 있는 머신 러닝 플랫폼.
• 주피터 – 40개 이상의 언어를 위한 웹 기반 통합 개발 환경.
• R – 통계적 컴퓨팅 및 그래픽 프로그래밍 언어.
• 포짓 R 스튜디오 – R을 위한 통합 개발 환경
• Python – 인기 있는 데이터 분석 및 자동화 프로그래밍 언어.
• 래피드 마이너 – 기업을 위한 데이터 과학 플랫폼.
• 빅ML – 간단한 머신 러닝 플랫폼.
• 사이 킷 러닝 – 머신러닝 및 예측 데이터 분석 도구.
• 정보학 – 데이터 통합 ​​도구.
• AWS 레드시프트 – 클라우드를 위한 확장 가능한 데이터 웨어하우징
• 코 구스 – IBM의 분석 보고 도구.
• 매트플롯립 – Python 프로그래밍 언어를 위한 시각화 라이브러리.
• 아파치 스파크 – 분석 및 머신 러닝을 위한 대규모 데이터 뱅킹 엔진.
• 아파치 하둡 – 대용량 데이터 세트의 분산 처리를 위한 프레임워크.
• 코끼리 부리는 사람 – Apache의 머신러닝 플랫폼
• Azure ML 스튜디오 – 데이터 과학자를 위한 웹 기반 IDE
• Tableau – 데이터 분석 및 시각화 도구.
• 뛰어나다 – Microsoft의 스프레드시트 소프트웨어.
• 플롯 – Python을 위한 무료 오픈 소스 그래프 라이브러리
• 구글 차트 – 무료이면서도 강력한 데이터 시각화 도구.
• 인포 그램 – 직관적인 시각화 및 보고 도구.

자주 묻는 질문

맺음말

데이터 과학과 그것이 여러분과 여러분의 사업에 어떤 의미를 갖는지에 대한 글을 끝까지 읽으셨다면, 여러분은 하나둘 정도의 유용한 통찰력을 얻으셨을 것입니다.

데이터 과학은 계속 성장할 것이고 여기에는 응용 분야, 취업 기회, 경제적 영향이 포함됩니다. 따라서 아직 적응하지 않았다면 지금 적응하는 것이 가장 좋습니다.