데이터 과학 소개 | 주요 구성 요소 | 유형 및 기회

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 구조적 및 비구조적 형태의 데이터를 수집, 준비 및 분석하기 위해 과학적 방법, 프로세스 및 시스템을 사용하는 학제 간 분야입니다. 데이터 과학은 수학, 통계, 데이터베이스, 정보 과학 및 컴퓨터 과학을 포함한 다양한 분야를 활용합니다. 데이터는 다양한 유형과 다양한 크기일 수 있습니다.

데이터 과학이 별도의 분야로 필요함:

데이터 과학을 별도의 분야 수준으로 업그레이드하는 주된 이유는 우리 주변의 데이터가 기하급수적으로 증가하기 때문입니다. 2020년까지 초당 약 1.7MB의 데이터가 생성될 것으로 예상됩니다. 디지털 데이터 축적은 44조 기가바이트에 도달할 것입니다. 이렇게 방대한 양의 데이터를 이해하고 저장하는 것은 점점 더 어려워집니다. 결과적으로 우리는 이 데이터를 연구하고 이해하는 방법이 필요합니다. 따라서 데이터 과학은 별도의 분야로 인식되었습니다.

우리 주변의 데이터 과학:

기업은 데이터 과학을 사용하여 기업 내 데이터 프로세스를 이해하고 쉽게 정렬하고 있습니다. 예를 들어, Google은 데이터 과학을 사용하여 사용자가 사용하는 웹사이트에서 사용자에게 표시되는 광고를 개인화합니다. 이는 게시자가 타겟 잠재고객에게 콘텐츠를 제공할 수 있도록 하는 애드센스 프로그램을 통해 수행됩니다.

마찬가지로 Uber는 고객에게 얼마를 청구해야 하는지, 언제 할인을 누구에게 제공할지 계산합니다. Airbnb는 데이터 과학을 사용하여 집을 임대해야 하는 가격을 추정함으로써 사람들을 돕습니다. 간단히 말해서 고객과 사용자를 원시 데이터로 생각하고 데이터 과학이 해당 데이터를 해석하는 데 도움이 된다는 것을 이해할 수 있습니다.

정부 및 비정부 조직의 데이터 과학:

데이터는 정부 기관에 중요한 자산입니다. 매일 수집되는 데이터의 양이 증가하고 있습니다. 따라서 데이터 과학을 통해 수행할 수 있는 이 모든 데이터를 정렬하고 저장하는 방법이 필요합니다. 마찬가지로 비정부 조직도 ​​데이터 과학을 사용합니다. WWF는 데이터 과학을 사용하여 야생 동물 문제에 관한 통계 정보를 표시하고 그 원인을 효과적으로 만듭니다.

데이터 과학의 기회:

데이터 과학 분야가 계속 성장함에 따라 이 분야의 취업 기회도 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 데이터 과학 직업 증가에 대한 LinkedIn의 분석은 특히 지난 30년 동안 데이터 과학 분야에서 큰 증가를 보여주었습니다. 데이터 과학에 관심이 있다면 온라인으로 무료 과정을 수강할 수 있습니다. 공용 라운지에서 이 튜토리얼을 확인하십시오.

주요 구성요소:

이제 데이터 과학과 데이터 과학의 다양한 구성 요소에 대한 통찰력을 제공하겠습니다.

1:프로그래밍:

데이터 과학은 데이터에 관한 것입니다. 이 데이터를 구성하고 분석하기 위해 프로그래밍을 사용합니다. 프로그래밍 언어에는 많은 유형이 있습니다. 가장 널리 사용되는 두 가지는 Python과 R입니다.

파이썬: Python은 가장 읽기 쉽고 유연한 프로그래밍 언어이므로 널리 사용됩니다. NumPy 및 pandas, Matplotlib, Tensorflow, iPython 등을 포함한 많은 강력한 통계 및 수치 패키지가 있습니다. Python은 훨씬 빠르고 배우기 쉽습니다.

R: R은 또 다른 프로그래밍 언어이지만 대부분은 통계 및 그래픽 기술에 중점을 둡니다. R은 통계 소프트웨어 및 데이터 분석 개발을 위해 통계학자 및 데이터 마이너 사이에서 널리 사용됩니다. 오픈 소스 언어입니다.

2:데이터 및 해당 유형:

다음 핵심 구성 요소는 데이터 자체입니다. 데이터를 이해하려면 먼저 데이터의 유형을 이해해야 합니다.

구조화된 데이터: 구조화된 데이터는 고도로 조직화된 정보를 말합니다. 표 형식으로 쉽게 나타낼 수 있으며 데이터베이스에 저장 및 처리할 수 있습니다.

구조화되지 않은 데이터: 비정형 데이터는 데이터 모델이 없거나 구성되지 않은 정보입니다. 날짜, 숫자, 이메일, PDF 파일, 이미지, 비디오 등과 같은 텍스트 또는 데이터로 구성될 수 있습니다.

자연어: 영어, 스페인어, 우르두어 등 의사소통에 사용되는 문자 형태의 데이터. 비정형 데이터의 하위 유형으로 간주할 수 있습니다.

이미지, 비디오, 오디오: 이미지, 비디오 및 오디오도 형식이 비구조적입니다. 카메라와 마이크를 사용하여 생성됩니다. 이미지와 동영상이 매일 저장되고 처리되는 스마트폰에서 사용량이 증가하고 있습니다.

그래프 기반 데이터: 그래프는 꼭짓점과 모서리의 집합입니다. 두 엔티티 간의 관계를 표시하는 데 사용되는 수학적 구조입니다.

머신 생성: 기계 생성 데이터는 사람의 개입 없이 컴퓨터 시스템, 응용 프로그램 또는 기계에 의해 생성됩니다.

3:통계, 확률 및 데이터 과학과의 관계:

통계: 통계는 데이터의 수집, 해석, 분석, 표현 및 구성을 다루는 수학의 한 분야입니다. 그것은 pro0gamming을 사용하여 데이터를 분석합니다.

확률: 확률은 사건이 일어날 가능성을 측정한 것입니다. 0은 불가능, 1은 확실함을 나타내는 0에서 1 사이의 숫자로 수량화됩니다.

데이터 과학과의 관계: 통계와 확률은 모두 데이터 과학과 관련이 있습니다. 데이터 처리 및 분석의 기초입니다. 우리는 데이터를 올바르게 해석하기 위해 데이터 과학과 관련하여 이 두 가지 과학을 모두 사용합니다.

4:기계 학습:

머신 러닝은 AI에서 비롯된 컴퓨터 과학 분야입니다. 통계 기술을 사용하여 컴퓨터에 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 기능을 제공합니다. 기계는 구조나 프로그램을 변경하여 특정 작업에 대한 성능을 점진적으로 향상시킵니다. 머신 러닝의 세 가지 주요 목표가 있습니다. 첫째, 이러한 변화의 변화와 표현을 배우기 위해. 둘째, 성과를 일반화하여 단일 작업이 아닌 유사한 작업에 동일하게 효과적입니다. 제삼. 기계의 성능을 향상시키고 성능 저하를 방지하는 방법을 찾습니다. 데이터 과학에서 기계 학습은 알고리즘, 회귀 및 분류 방법에 사용됩니다. 다양한 방식으로 처리되는 데이터의 결과를 예측하는 데 사용됩니다.

5:빅 데이터:

빅데이터는 데이터에 부여되는 이름이 워낙 방대한 만큼 이 데이터를 저장하거나 처리하기 위해서는 많은 수의 컴퓨터가 필요하다. 세 가지 V가 특징입니다.

볼륨: 테라바이트에서 제타바이트에 이르는 대용량 데이터.

다양성: 데이터는 많은 다양성과 다양성을 보여줄 수 있습니다. 두 가지 이상의 데이터 유형이 혼합되어 있을 수 있습니다(예:정형 및 비정형 모두).

속도: 데이터는 지속적으로 증가하는 속도로 생성되고 있습니다. 기본적으로 데이터의 속도입니다.

데이터 과학에서 데이터는 다양한 형태와 유형으로 그룹화됩니다. 빅데이터는 기존의 애플리케이션으로는 처리할 수 없는 방대한 양의 데이터라고 할 수 있습니다. 데이터 과학자는 Hadoop, Spark, R 및 Java 등과 같은 다양한 도구를 사용하여 빅 데이터를 연구하고 처리합니다.