데이터 사이언스 완전 해부: 핵심 개념, 유형, 커리어 기회

데이터 사이언스란 무엇인가?

데이터 사이언스는 과학적 방법, 프로세스, 시스템을 사용하여 정형 및 비정형 데이터의 수집, 준비, 분석을 다루는 학제간 분야입니다. 데이터 사이언스는 수학, 통계학, 데이터베이스, 정보 과학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야를 활용합니다. 데이터는 여러 유형과 다양한 크기를 가질 수 있습니다.

별도 분야로서 데이터 사이언스의 필요성:

데이터 사이언스를 별도 분야로 격상시킨 주된 이유는 우리 주변 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있기 때문입니다. 2020년까지 초당 약 1.7메가바이트의 데이터가 생산될 것으로 추정됩니다. 디지털 데이터 누적량은 44조 기가바이트에 달할 것입니다. 이러한 막대한 양의 데이터로 인해 이를 이해하고 저장하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 결과적으로 이 데이터를 연구하고 이해하는 방법이 필요해졌고, 이에 데이터 사이언스가 별도 분야로 인정받게 되었습니다.

우리 주변의 데이터 사이언스:

기업들은 데이터 사이언스를 사용하여 회사 내 데이터 프로세스를 이해하고 쉽게 정렬합니다. 예를 들어, 구글은 사용자가 사용하는 웹사이트에 표시되는 광고를 개인화하기 위해 데이터 사이언스를 사용합니다. 이는 AdSense 프로그램을 통해 수행되며, 출판사가 타겟 고객에게 콘텐츠를 제공할 수 있게 합니다.

마찬가지로, 우버(Uber)는 고객에게 청구할 금액, 할인 시점 및 대상을 계산합니다. 에어비앤비(Airbnb)는 데이터 사이언스를 사용하여 사람들이 집을 임대할 적정 가격을 추정하도록 돕습니다. 간단히 말해, 고객과 사용자를 원시 데이터로 생각하고 데이터 사이언스가 그 데이터를 해석하는 데 도움을 준다고 이해할 수 있습니다.

정부 및 비정부 기구의 데이터 사이언스:

데이터는 정부 기구의 중요한 자산입니다. 매일 증가하는 양의 데이터가 수집됩니다. 따라서 이 모든 데이터를 정렬하고 저장하는 방법이 필요한데, 이는 데이터 사이언스를 통해 가능합니다. 마찬가지로 비정부 기구도 데이터 사이언스를 사용합니다. WWF는 야생동물 이슈에 대한 정보를 통계적으로 보여주기 위해 데이터 사이언스를 사용하여 그들의 대의를 효과적으로 만듭니다.

데이터 사이언스의 기회:

데이터 사이언스 분야가 계속 성장함에 따라 이 분야의 일자리 기회도 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 링크드인(LinkedIn)의 데이터 사이언스 직업 성장 분석에 따르면, 특히 지난 30년간 데이터 사이언스 분야에서 큰 증가가 있었습니다. 데이터 사이언스에 관심이 있다면 온라인 무료 강좌를 수강할 수 있습니다. Common lounge의 이 튜토리얼을 확인해 보세요.

핵심 구성 요소:

이제 데이터 사이언스와 그 다양한 구성 요소에 대한 통찰을 드리겠습니다.

1: 프로그래밍:

데이터 사이언스는 데이터에 관한 모든 것입니다. 이 데이터를 구성하고 분석하기 위해 프로그래밍을 사용합니다. 프로그래밍 언어는 여러 유형이 있습니다. 가장 널리 사용되는 두 가지는 Python과 R입니다.

Python: Python은 가장 읽기 쉽고 유연한 프로그래밍 언어로, 따라서 널리 사용됩니다. NumPy, pandas, Matplotlib, Tensorflow, iPython 등 강력한 통계 및 수치 패키지를 많이 포함합니다. Python은 훨씬 빠르고 배우기 쉽습니다.

R: R은 또 다른 프로그래밍 언어지만 대부분 통계 및 그래픽 기법에 초점을 맞추고 있습니다. R은 통계학자와 데이터 마이너 사이에서 통계 소프트웨어 개발과 데이터 분석을 위해 널리 사용됩니다. 오픈 소스 언어입니다.

2: 데이터와 그 유형:

다음 핵심 구성 요소는 데이터 자체입니다. 데이터를 이해하기 위해 먼저 그 유형을 이해해야 합니다.

정형 데이터: 정형 데이터는 높은 조직도를 가진 정보를 의미합니다. 표 형태로 쉽게 표현할 수 있으며, 데이터베이스에 저장하고 처리할 수 있습니다.

비정형 데이터: 비정형 데이터는 데이터 모델이 없거나 조직화되지 않은 정보입니다. 텍스트나 날짜, 숫자, 이메일, PDF 파일, 이미지, 비디오 등으로 구성될 수 있습니다.

자연어: 영어, 스페인어, 우르두어 등 의사소통에 사용되는 서면 언어 형태의 데이터입니다. 비정형 데이터의 하위 유형으로 간주될 수 있습니다.

이미지, 비디오, 오디오: 이미지, 비디오, 오디오도 비정형 형태입니다. 카메라와 마이크를 사용하여 생성됩니다. 이미지와 비디오가 매일 저장되고 처리되는 스마트폰에서 사용이 증가하고 있습니다.

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

머신 생성: 머신 생성 데이터는 인간의 개입 없이 컴퓨터 시스템, 애플리케이션 또는 기계에 의해 생성됩니다.

3: 통계, 확률과 데이터 사이언스의 관계:

통계: 통계는 데이터의 수집, 해석, 분석, 표현, 정리를 다루는 수학의 한 분야입니다. 프로그래밍을 사용하여 데이터를 분석합니다.

확률: 확률은 사건이 발생할 가능성의 척도입니다. 0과 1 사이의 숫자로 정량화되며, 0은 불가능을, 1은 확실성을 나타냅니다.

데이터 사이언스와의 관계: 통계와 확률 모두 데이터 사이언스와 관련이 있습니다. 이들은 데이터 처리와 분석의 기초입니다. 우리는 이 두 과학을 데이터 사이언스와 연계하여 데이터를 올바르게 해석합니다.

4: 머신 러닝:

머신 러닝은 AI에서 파생된 컴퓨터 과학 분야입니다. 컴퓨터에게 프로그래밍되지 않고도 학습할 수 있는 능력을 주기 위해 통계 기법을 사용합니다. 머신은 특정 작업에서 구조나 프로그램을 변경함으로써 점진적으로 성능을 향상시킵니다. 머신 러닝의 세 가지 주요 목표가 있습니다. 첫째, 변화와 이러한 변화의 표현을 학습합니다. 둘째, 단일 작업뿐만 아니라 유사한 작업에서도 효과적이도록 성능을 일반화합니다. 셋째, 머신의 성능을 향상시키고 성능 저하를 방지하는 방법을 찾습니다. 데이터 사이언스에서 머신 러닝은 알고리즘, 회귀 및 분류 방법에 사용됩니다. 다양한 방식으로 처리되는 데이터로부터 결과를 예측하는 데 사용됩니다.

5: 빅 데이터:

빅 데이터는 저장하거나 처리하기 위해 많은 컴퓨터가 필요한 대량의 데이터에 주어지는 이름입니다. 세 가지 V로 특징지어집니다:

용량(Volume): 테라바이트에서 제타바이트까지 대용량 데이터.

다양성(Variety): 데이터는 많은 다양성과 다양성을 보일 수 있습니다. 예를 들어 정형과 비정형이 혼합된 두 가지 이상의 데이터 유형이 될 수 있습니다.

속도(Velocity): 데이터는 끊임없이 증가하는 속도로 생성됩니다. 본질적으로 데이터의 속도입니다.

데이터 사이언스에서 데이터는 여러 형태와 유형으로 그룹화됩니다. 빅 데이터는 기존 애플리케이션으로 처리할 수 없는 막대한 양의 데이터를 지칭할 수 있습니다. 데이터 과학자들은 하둡(Hadoop), 스파크(Spark), R, 자바(Java) 등 다양한 도구를 사용하여 빅 데이터를 연구하고 처리합니다.