2022년에 필요한 상위 10가지 데이터 과학자 기술

데이터 과학 분야는 빠르게 진화하고 있습니다. 데이터 과학의 기본을 터득해야만 딥 러닝과 인공 지능과 같은 보다 진보된 개념으로 넘어갈 수 있습니다. 데이터 과학은 데이터 준비 및 탐색, 데이터 표현 및 변환, 데이터 시각화 및 표현, 예측 분석, 머신 러닝. 이를 듣고 초보자는 자연스럽게 다음과 같은 의문을 품습니다. 데이터 과학자? 이를 위해 이 기사에서는 10가지 중요한 사항을 살펴봅니다. 데이터 과학자 기술.

데이터 과학자의 10대 기술 – 1. 수학과 통계

1. 통계와 확률: 통계와 확률은 주로 피처 시각화, 데이터 전처리, 피처 변환, 데이터 재구성, 데이터 차원 축소, 피처 엔지니어링 및 모델 평가 분야에서 사용됩니다. 시작하기 전에 다음 개념에 익숙해야 합니다.

가) 평균

b) 중앙값

c) 모드

d) 표준편차

e) 상관 계수 및 공분산 행렬

f) 확률분포(이항분포, 포아송분포, 정규분포)

g) P값

h) 평균 제곱 오차

i) 결정계수 R2

j) 베이즈 정리(정밀도, 재현율, 양의 예측값, 음의 예측값, 혼동 행렬, ROC 곡선)

k) A/B 테스트

l) 몬테카를로 시뮬레이션

2. 다변량 미적분: 대부분의 머신 러닝 모델은 종종 여러 개의 피처 값이나 예측 변수를 포함하는 데이터 세트를 기반으로 만들어집니다. 따라서 머신 러닝 모델을 만들기 전에 다변량 미적분에 대해 충분히 알아야 합니다. 따라서 다음 개념에 익숙해야 합니다.

a) 다변수 함수

b) 미분과 기울기

c) 계단 함수, 시그모이드 함수, 유틸리티 함수, 선형 정류 함수

d) 비용 함수

e) 함수 플롯

f) 함수 최대값 및 최소값

3. 선형대수학: 선형 대수는 머신 러닝 분야에서 가장 중요한 수학적 기술입니다. 데이터 집합은 행렬로 표현할 수 있습니다. 선형 대수는 데이터 전처리, 데이터 변환 및 모델 평가에 사용됩니다. 따라서 이해해야 할 개념은 다음과 같습니다.

a) 벡터

b) 매트릭스

c) 행렬의 전치

d) 역행렬

e) 행렬의 행렬식

f) 점곱

g) 고유값

h) 고유벡터

4. 최적화 방법: 대부분의 머신 러닝 알고리즘은 처리 목적 함수를 최소화한 다음 해당 가중치를 얻어 예측 모델을 실행합니다. 시험 예측된 라벨을 얻기 위한 데이터입니다. 이를 위해서는 다음 개념에 익숙해야 합니다.

a) 비용 함수/목적 함수

b) 우도 함수

c) 오차 함수

d) 경사 하강 알고리즘 및 그 변형(확률적 경사 하강 알고리즘)

데이터 과학자의 10대 기술 – 2. 프로그래밍

데이터 과학 분야에서 프로그래밍은 매우 중요한 기술입니다. 그중에서 가장 일반적으로 사용되는 두 가지 프로그래밍 언어는 Python 언어와 R 언어이므로 이를 이해하는 것이 필요합니다. 그러나 일부 조직에서는 사람들에게 Python과 R을 모두 마스터할 것을 요구하지 않고 둘 중 하나에만 능숙하면 됩니다.

1. 파이썬 프로그래밍 언어: 기본 Python 프로그래밍 기술에 능숙해야 합니다. 이를 위해, 다음은 능숙하게 이해하고 사용해야 하는 가장 중요한 Python 설치 패키지 몇 가지를 나열합니다.

a) 넘파이

b) 팬더

c) 맷플롯립

d) 시본

e) Scikit-learn

f) 파이토치

2. R 프로그래밍 언어:

a) 타이디버스

b) Dplyr

다) Ggplot2

d) 캐럿

e) 스트링

3. 기타 프로그래밍 언어: 오늘날 사회에서는 일부 산업 조직에서도 다음과 같은 다른 프로그래밍 언어가 필요할 수 있습니다.

가) 엑셀

b) 표

다) 하둡

d) SQL

e) 스파크

데이터 과학자의 10대 기술 – 3. 데이터 통합 및 전처리

데이터 과학 분야에서 추론 분석, 예측 분석 또는 처방 분석이든 모든 분석 프로세스에는 데이터 참여가 필요합니다. 예측 모델이 정확한 예측을 할 수 있는지 여부는 주로 다음에 따라 달라집니다. 데이터의 품질 모델링 프로세스에 사용됩니다. 데이터는 텍스트, 표, 이미지, 음성 및 비디오와 같은 다양한 형태로 제공됩니다. 종종 분석을 위한 데이터는 마이닝, 처리 및 후속 분석에 적합한 형태로 변환되어야 합니다.

1. 데이터 통합: 데이터 통합은 모든 데이터 과학자에게 매우 중요한 단계입니다. 데이터 과학 프로젝트에서 대부분의 데이터는 일반적으로 파일, 데이터베이스 또는 웹 페이지, 트윗 또는 PDF 문서와 같은 다양한 문서에 존재하기 때문에 분석에 직접 사용할 수 없습니다. 따라서 데이터에서 훌륭한 통찰력을 얻으려면 데이터를 통합하고 정리하는 방법을 배우는 것이 필수적입니다.

2. 데이터 전처리:데이터 전처리를 이해하는 것도 중요하며, 이와 관련된 주요 개념은 다음과 같습니다.

a) 누락된 데이터 처리

b) 데이터 재구성

c) 범주형 데이터 처리

d) 분류 문제를 다룰 때 클래스 레이블 인코딩

e) 주성분 분석(PCA), 선형 판별 분석(LDA)과 같은 다양한 특징 변환 기법 및 차원 축소 방법

데이터 과학자의 10대 기술 – 4. 데이터 시각화

자격을 갖춘 데이터 시각화에는 다음 사항이 포함되어야 합니다.

a) 데이터 유형: 데이터를 시각화하는 방법을 결정할 때 데이터 유형을 아는 것이 중요합니다. 데이터의 종류예를 들어 범주형 데이터, 이산형 데이터, 연속형 데이터, 시간형 데이터 또는 다른 종류인지 여부입니다.

b) 기하학적 그래프: 산점도, 곡선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램, QQplot, 밀도도, 상자 그래프, 페어플롯 다변량 그래프, 히트 맵 등 데이터 유형에 따라 적절한 시각화 방법을 선택해야 합니다.

c) 매핑: X축과 Y축의 변수를 각각 선택해야 합니다. 이 단계는 분석할 데이터가 여러 고유값을 가진 큐브인 경우 특히 중요합니다.

d) 척도: 선형 척도나 대수 척도 등 어떤 척도를 사용할지 선택해야 합니다.

e) 레이블: 이때 사용하는 레이블에는 주로 좌표축, 제목, 범례, 크기 등이 있습니다.

f) 윤리: 시각화 방법이 사실을 설명할 수 있는지 확인해야 합니다. 데이터를 정리하고 요약하는 과정에서, 그리고 마지막으로 시각화하는 과정에서, 우리는 작업의 모든 단계에 주의를 기울여야 하며, 최종 결과가 진실하고 신뢰할 수 있으며 독자를 오도하지 않도록 해야 합니다.

데이터 과학자의 10대 기술 – 5. 기본 머신 러닝 기술

머신 러닝은 데이터 과학의 중요한 분야이므로 문제 프레이밍, 데이터 분석, 모델링, 평가 및 모델 적용과 같은 머신 러닝 프레임워크를 이해하는 것도 중요합니다. 아래는 공부해야 할 몇 가지 중요한 머신 러닝 알고리즘 목록입니다.

1. 지도 학습(연속 변수 예측)

a) 기본 회귀 분석

b) 다차원 회귀 분석

c) 정규화된 회귀

2. 지도 학습(이산 변수 예측)

a) 로지스틱 회귀 분류기

b) 지원 벡터 머신 분류기

c) K-최근접 이웃 알고리즘 분류기

d) 의사결정 트리 분류기

e) 랜덤 포레스트 분류기

3. 비지도 학습

a) K-means 클러스터링 알고리즘

데이터 과학자의 10대 기술 – 6. 데이터 과학 프로젝트 실무 기술

데이터 과학자가 되고 싶다면 책에서 얻은 지식만으로는 충분하지 않습니다. 자격을 갖춘 데이터 과학자는 실제 세계에서 수행하고 데이터 과학 프로젝트를 성공적으로 완료할 수 있어야 합니다. 이 프로세스에는 문제 프레이밍, 데이터 수집 및 분석, 모델 구축, 평가 및 설치와 같은 데이터 과학 및 머신 러닝의 다양한 단계가 포함됩니다. 데이터 과학 연습 프로젝트를 받으려면 다음과 같은 방법으로 수행할 수 있습니다.

A) Kaggle 프로젝트 진행 중

B) 기업 인턴십

C) 기업 면접

데이터 과학자의 10대 기술 – 7. 커뮤니케이션 기술

자격을 갖춘 데이터 과학자는 팀원이나 조직 리더에게 자신의 아이디어를 전달할 수 있어야 합니다. 따라서 데이터 과학자가 뛰어난 커뮤니케이션 기술을 갖추고 있다면, 그는 모든 종류의 매우 전문적인 정보를 데이터 과학에 대한 배경 지식이 없는 일반인에게도 명확하게 전달할 수 있을 것입니다. 또한, 좋은 커뮤니케이션 기술은 데이터 과학자와 다른 팀원(예: 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 현장 엔지니어 등).

데이터 과학자의 10대 기술 – 8. 평생 학습

데이터 과학 분야는 끊임없이 변화하고 발전하고 있으므로 사람들은 또한 새로운 기술을 받아들이고 배울 준비가 되어 있어야 합니다. 데이터 과학 분야의 발전에 발맞추는 방법 중 하나는 다른 데이터 과학자와 교류하는 것입니다. 따라서 소셜 서클을 확장하기 위해 LinkedIn, GitHub 저장소, Medium 웹사이트(Towards Data Science 및 Towards AI 칼럼이 있음) 등 선택할 수 있는 플랫폼이 많이 있습니다. 이러한 플랫폼은 매우 유용하며 데이터 과학 분야의 최신 개발에 대한 정보를 제공합니다.

데이터 과학자의 10대 기술 – 9. 팀워크

실제 작업 과정에서 데이터 과학자는 데이터 분석가, 엔지니어, 다양한 관리자를 포함한 다른 구성원과 팀을 이루어 작업합니다. 따라서 데이터 과학자는 좋은 의사 소통 기술을 갖추어야 할 뿐만 아니라, 특히 프로젝트 개발 초기 단계에서 다른 구성원의 아이디어를 주의 깊게 들어야 합니다. 이 단계에서 데이터 과학자는 엔지니어나 다른 전문가에게 의존하여 양질의 데이터 과학 프로젝트를 설계해야 하기 때문입니다. 또한, 뛰어난 팀워크 기술은 사람들이 직장에서 빛을 발하고 다른 팀 구성원, 관리자 또는 조직 리더와 좋은 대인 관계를 발전시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 과학자의 10대 기술 – 10. 데이터 과학의 윤리

프로젝트의 가능한 사회적 영향을 이해해야 합니다. 현실적으로 생각하세요. 데이터를 조작하거나 편향되기 쉬운 방법을 사용하지 마세요. 데이터 수집에서 데이터 분석, 모델 구축에서 모델 분석 및 평가에 이르기까지 모든 단계에서 기본 윤리를 준수해야 합니다. 결과를 위조하여 독자를 오도하거나 조작하려고 시도하지 마세요. 연구 결과를 제시할 때는 윤리적 입장을 유지하는 것이 중요합니다.

결론

간단히 말해서, 이 글에서는 꼭 필요한 10가지에 대해 논의합니다. 데이터 과학자 기술. 데이터 과학 분야의 발전은 빠르게 변화하고 있습니다. 이 분야의 기본 지식을 습득해야만 사람들은 딥 러닝, 인공지능 등과 같은 더욱 진보된 이론을 계속 탐구할 수 있습니다.

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