데이터 과학이란 무엇입니까?
데이터 과학은 실행 가능한 인사이트를 위해 중요한 데이터와 정보를 추출하기 위한 데이터의 다차원 과학 연구입니다.
데이터 과학자란 무엇입니까?
데이터 과학자는 빅 데이터에서 가치 있는 정보를 추출하기 위한 연구 프로젝트를 이끌고 기술, 수학, 비즈니스 및 커뮤니케이션에 능숙합니다. 조직은 이 정보를 사용하여 더 나은 결정을 내리고 복잡한 문제를 해결하며 운영을 개선합니다. 데이터 과학자는 대규모 데이터 세트에 숨겨진 실행 가능한 통찰력을 보여줌으로써 회사의 목표 달성 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그렇기 때문에 데이터 과학자에 대한 수요가 높고 비즈니스 세계에서 "락스타"로 간주되기까지 합니다.
데이터 과학 정의
데이터 과학은 지식을 얻기 위해 데이터를 과학적으로 연구하는 학문입니다. 이 분야는 정보에 입각한 결정과 예측을 할 목적으로 방대한 데이터 세트에서 지식을 추출하기 위해 여러 분야를 결합합니다. 데이터 과학자, 데이터 분석가, 데이터 설계자, 데이터 엔지니어, 통계학자, 데이터베이스 관리자 및 비즈니스 분석가는 모두 데이터 과학 분야에서 일합니다.
데이터 양이 기하급수적으로 증가하고 기업이 수익과 혁신을 주도하기 위해 분석에 더 많이 의존함에 따라 데이터 과학에 대한 필요성이 빠르게 증가하고 있습니다. 예를 들어, 비즈니스 상호 작용이 디지털화됨에 따라 더 많은 데이터가 생성되어 경험을 개인 설정하고, 서비스 및 고객 만족도를 개선하고, 새롭고 향상된 제품을 개발하고, 판매를 늘리는 방법에 대한 인사이트를 얻을 수 있는 새로운 기회를 제공합니다. 또한 비즈니스 세계와 그 너머에서 데이터 과학은 세계에서 가장 어려운 문제를 해결하는 데 도움이 될 잠재력이 있습니다.
데이터 과학자는 어떤 일을 하나요?
데이터 과학자는 빅 데이터를 수집, 분석, 해석하여 패턴과 인사이트를 발견, 예측하고 실행 가능한 계획을 만듭니다. 빅 데이터는 이전의 데이터 관리 방법으로 처리할 수 있었던 것보다 더 큰 다양성, 용량 및 속도를 가진 데이터 세트라고 정의할 수 있습니다. 데이터 과학자는 다음을 포함하여 다양한 유형의 빅 데이터로 작업합니다.
- 구조화된 데이터는 일반적으로 행과 열로 구성되며 이름, 날짜, 신용카드 정보와 같은 단어와 숫자를 포함합니다. 예를 들어, 유틸리티 산업의 데이터 과학자는 발전 및 사용 데이터 테이블을 분석하여 비용을 줄이고 장비 고장을 유발할 수 있는 패턴을 감지할 수 있습니다.
- 구조화되지 않은 데이터: 문서 파일의 텍스트, 소셜 미디어 및 모바일 데이터, 웹사이트 콘텐츠, 동영상을 포함하는 조직화되지 않은 데이터입니다. 예를 들어, 소매 업계의 데이터 과학자는 구조화되지 않은 콜센터 메모, 이메일, 설문조사 및 소셜 미디어 게시물을 분석하여 고객 경험을 개선하는 방법에 대한 질문에 답할 수 있습니다.
또한 데이터 세트의 특성은 정량적, 구조화된 숫자 데이터 또는 정성적 또는 범주적 데이터로 설명될 수 있으며, 이는 숫자 값으로 표현되지 않고 기반으로 그룹화될 수 있습니다. 카테고리. 데이터 과학자가 작업 중인 데이터 유형을 아는 것이 중요합니다. 데이터 유형은 수행하는 분석 유형과 데이터 시각화에 사용할 수 있는 그래프 유형에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다.
이러한 모든 데이터 유형에서 지식을 얻기 위해 데이터 과학자는 다음과 같은 분야에서 자신의 기술을 활용합니다.
- 컴퓨터 프로그래밍. 데이터 과학자는 Julia, R 또는 Python과 같은 언어를 사용하여 쿼리를 작성하여 회사 데이터베이스에서 데이터를 가져옵니다. Python은 코딩 경험이 없는 사람도 쉽게 배우고 사용할 수 있고 데이터 분석을 위해 사전 구축된 데이터 과학 모듈을 제공하기 때문에 많은 데이터 과학자가 선택하는 언어입니다.
- 수학, 통계 및 확률. 데이터 과학자는 이러한 기술을 활용하여 데이터를 분석하고, 가설을 테스트하고, 데이터 과학자가 특정 유형의 패턴을 인식하도록 훈련하는 파일인 기계 학습 모델을 구축합니다. 데이터 과학자는 훈련된 기계 학습 모델을 사용하여 데이터의 관계를 발견하고, 데이터에 대해 예측하고, 문제에 대한 솔루션을 찾습니다. 데이터 과학자는 모델을 처음부터 구축하고 훈련하는 대신 자동화된 기계 학습을 활용하여 생산 준비가 된 기계 학습 모델에 액세스할 수도 있습니다.
- 도메인 지식. 데이터를 비즈니스 결과를 이끌어내는 관련성 있고 의미 있는 통찰력으로 변환하기 위해 데이터 과학자는 도메인 지식, 즉 자신이 일하는 산업 및 회사에 대한 이해도 필요합니다. 다음은 데이터 과학자가 산업별 문제를 해결하기 위해 자신의 도메인 지식을 적용하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.
데이터 과학 프로젝트 유형
| 업계 | 데이터 과학 프로젝트 유형 |
|---|---|
| 비즈니스 |
신제품 개발 및 제품 개선
공급망 및 재고 관리 고객 서비스 개선 전자상거래 고객을 위한 제품 추천 |
| 엔터테인먼트 |
미디어 콘텐츠 이용 패턴의 이해
대상 시장 데이터를 기반으로 한 콘텐츠 개발 콘텐츠 성능 측정 사용자 선호도에 따른 사용자 지정 추천 |
| 금융 및 은행 |
사기 및 기타 보안 침해 방지
투자 포트폴리오의 리스크 관리 고객의 질문을 도와주는 가상 비서 |
| 정부 기관 |
정책 결정
구성요소 만족도 모니터링 사회 장애 청구와 같은 사기 탐지 |
| 의료 서비스 |
근거 기반 약물 요법 및 신약의 비용 효율성
질병 발생의 실시간 추적 환자 치료를 개선하는 웨어러블 추적기 |
| 통신 |
사용자 선호도 및 위치에 따른 서비스 개선
통화 끊김 및 기타 서비스 문제 최소화 |
| 유틸리티 |
유틸리티 사용량 및 고객 만족도 향상을 위한 스마트 미터 분석
자산 및 인력 관리 개선 |
"데이터 과학자가 하는 일은 무엇입니까?"라는 질문에 중요한 또 다른 기술이 있습니다. 분석 결과를 관리자, 경영진 및 기타 이해 관계자에게 효과적으로 전달하는 것은 업무에서 가장 중요한 부분 중 하나입니다. 데이터 과학자는 정보에 입각한 결정을 내리는 데 인사이트를 사용할 수 있도록 비기술적 대상 그룹이 자신의 발견을 쉽게 이해할 수 있도록 해야 합니다. 따라서 데이터 과학자는 다음 분야에서 숙련되어야 합니다.
- 커뮤니케이션, 대중 연설 및 데이터 시각화. 훌륭한 데이터 과학자는 스토리텔링 및 대중 연설을 포함한 강력한 구두 의사 소통 기술을 가지고 있습니다. 데이터 과학 분야에서 그림은 천 마디 말의 가치가 있습니다. 그래프와 차트를 사용하여 데이터 과학 결과를 제시하면 청중이 5초 이내에 데이터를 빠르게 이해할 수 있습니다. 이러한 이유로 성공적인 데이터 과학자는 데이터 시각화를 분석만큼 중요하게 생각합니다.
데이터 과학 프로세스
데이터 과학자는 유사한 프로세스를 따라 프로젝트를 완료합니다.
-
비즈니스 문제 정의
데이터 과학자는 이해 관계자와 협력하여 프로젝트의 목표 및 솔루션 요구 사항과 함께 해결하려는 문제 또는 답변해야 하는 질문을 명확하게 정의합니다.
-
분석적 접근 방식 정의
비즈니스 문제에 따라 데이터 과학자는 다음을 수행할 분석 방법을 결정합니다.
- 현재 상태에 대한 자세한 내용을 설명합니다.
- 현재 상황을 파악하고 그 이유를 파악하기 위한 진단입니다.
- 어떤 일이 발생할지 예측합니다.
- 문제 해결 방법을 이해하기 위한 설명입니다.
-
데이터 얻기
데이터 과학자는 원하는 결과를 얻는 데 필요한 데이터를 식별하고 수집합니다. 여기에는 데이터베이스 쿼리, 웹사이트에서 정보 추출(웹 스크래핑) 또는 파일에서 데이터 얻기가 포함될 수 있습니다. 데이터가 내부적으로 사용 가능하거나 팀에서 데이터를 구매해야 할 수 있습니다. 어떤 경우에는 조직에서 프로젝트를 성공적으로 실행하기 위해 새 데이터를 수집해야 할 수도 있습니다.
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스크러빙이라고도 하는 데이터 정리
일반적으로 이 단계는 가장 많은 시간이 소요됩니다. 모델링을 위한 데이터 세트를 생성하기 위해 데이터 과학자는 모든 데이터를 동일한 형식으로 변환하고, 데이터를 구성하고, 필요하지 않은 것을 제거하고, 누락된 데이터를 대체합니다.
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데이터 탐색
데이터가 정리되면 데이터 과학자는 데이터를 탐색하고 통계 분석 기술을 적용하여 데이터 기능과 데이터 기능 간의 통계 관계 및 예측하는 값(레이블이라고도 함) 간의 관계를 표시합니다. 예측 레이블은 미래의 재무 가치 또는 비행 지연 기간(분)처럼 정량적 값일 수 있습니다.
탐색 및 준비에는 일반적으로 이 작업을 위해 특별히 설계된 대화형 도구 및 환경에서 Python 및 R과 같은 언어를 사용하는 많은 대화형 데이터 분석 및 시각화가 포함됩니다. 데이터를 탐색하는 데 사용되는 스크립트는 일반적으로 Jupyter Notebook과 같은 특수 환경에서 호스트됩니다. 이러한 도구를 사용하면 데이터 과학자가 찾은 인사이트를 문서화하고 공유하면서 프로그래밍 방식으로 데이터를 탐색할 수 있습니다.
-
데이터 모델링
데이터 과학자는 규범적 또는 서술적 모델을 구축, 훈련한 다음 테스트하고 평가하여 모델이 질문에 답하거나 비즈니스 문제를 해결하게 합니다. 가장 단순한 모델은 입력을 받아 출력을 생성하는 코드 조각입니다. 기계 학습 모델을 생성하려면 알고리즘을 선택하고 데이터를 제공하고 하이퍼파라미터를 조정해야 합니다. 초매개변수는 데이터 과학자가 모델 훈련 프로세스를 제어할 수 있도록 하는 조정 가능한 매개 변수입니다. 예를 들어, 신경망에서 데이터 과학자는 숨김 레이어 수와 각 레이어의 노드 수를 결정합니다. 초매개 변수 최적화라고도 하는 초매개 변수 조정은 최상의 성능을 내는 초매개 변수 구성을 찾는 프로세스입니다.
일반적인 질문은 "어떤 기계 학습 알고리즘을 사용해야 하나요?"입니다. 기계 학습 알고리즘은 데이터 세트를 모델로 바꿉니다. 데이터 과학자가 선택하는 알고리즘은 주로 데이터 과학 시나리오의 두 가지 측면에 따라 다릅니다.
- 데이터 과학자가 과거 데이터에서 학습하여 답을 얻고자 하는 비즈니스 질문은 무엇인가요?
- 정확도, 학습 시간, 선형성, 매개 변수 수, 기능 수를 포함하여 데이터 과학 시나리오의 요구 사항은 무엇인가요?
Azure Machine Learning은 이러한 질문에 답하는 데 도움이 되도록 다중 클래스 의사 결정 포리스트, 권장 사항 시스템, 신경망 회귀, 다중 클래스 신경망 및 K-평균 클러스터링을 제공합니다. 각 알고리즘은 다양한 유형의 기계 학습 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 또한 Azure Machine Learning Algorithm Cheat Sheet는 데이터 과학자가 비즈니스 질문에 답할 올바른 알고리즘을 선택하는 데 도움이 됩니다.
-
모델 배포
데이터 과학자는 문서와 함께 최종 모델을 제공하고 테스트 후 새 데이터 세트를 프로덕션에 배포하므로 비즈니스에서 적극적인 역할을 할 수 있습니다. 배포된 모델의 예측은 비즈니스 결정에 사용할 수 있습니다.
-
결과 시각화 및 전달
Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset 및 Metabase와 같은 시각화 도구를 사용하면 데이터 과학자가 데이터를 쉽게 탐색하고 결과를 보여주는 멋진 시각화를 생성할 수 있습니다. 기술에 익숙하지 않은 대상 그룹도 쉽게 이해할 수 있습니다.
데이터 과학자는 데이터 수집, 검색, 분석, 시각화 및 협업 프로세스 전반에 걸쳐 Zeppelin Notebooks과 같은 웹 기반 데이터 과학 전자 필기장을 사용할 수도 있습니다.
데이터 과학 방법
데이터 과학자는 가설 테스트, 요인 분석, 회귀 분석 및 클러스터링과 같은 통계적 방법을 사용하여 통계적으로 건전한 인사이트를 발굴합니다.
데이터 과학 문서
데이터 과학 문서는 프로젝트와 산업에 따라 다르지만 일반적으로 데이터의 출처와 수정 방법을 보여주는 문서가 포함됩니다. 이는 데이터 팀의 다른 구성원이 앞으로 데이터를 효과적으로 사용하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 문서는 비즈니스 분석가가 시각화 도구를 사용하여 데이터 세트를 해석하는 데 도움이 됩니다.
데이터 과학 문서 유형은 다음과 같습니다.
- 프로젝트 계획은 프로젝트의 비즈니스 목표, 평가 지표, 리소스, 일정 및 예산을 정의합니다.
- 데이터 과학 사용자 스토리를 통해 데이터 과학 프로젝트에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 데이터 과학자는 관련자의 관점에서 스토리를 작성하여 관련자들이 달성하려는 것과 프로젝트를 요청하는 이유를 설명합니다.
- 데이터 과학 모델 문서: 데이터세트, 실험 설계 및 알고리즘을 문서화합니다.
- 사용자 가이드, 시스템 유지 관리를 위한 인프라 문서 및 코드 문서를 포함한 지원 시스템 문서.
데이터 과학자가 되는 방법
데이터 과학자가 되는 길은 여러 가지가 있습니다. 요구 사항에는 일반적으로 정보 기술 또는 컴퓨터 과학 학위가 포함됩니다. 그러나 일부 IT 전문가는 부트캠프 및 온라인 과정을 수강하여 데이터 과학을 배우고 다른 IT 전문가는 데이터 과학 석사 학위 또는 인증을 취득합니다.
데이터 과학자가 되는 방법을 배우려면 다음과 같은 Microsoft 교육 리소스를 활용하세요.
- 빨리 시작하세요. 무료 Packt 전자책 데이터 과학의 원리: 초보자의 통계 기법 및 이론 가이드(Principles of Data Science, A beginner's guide to statistical techniques and theory)를 읽어보세요. 통계 분석 및 기계 학습, 핵심 용어 및 데이터 과학 프로세스의 기본 사항을 배웁니다.
- Microsoft 클라우드 플랫폼인 Azure로 기계 학습 기술을 빌드하세요. 무료 교육 동영상, 솔루션 아키텍처 예시, 고객 사례 등 데이터 과학자를 위한 Azure 기계 학습 리소스를 살펴보세요.
- 단 4주 만에 Azure에서 무료로 기계 학습 전문 지식을 얻으세요. 복잡한 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 만드는 방법을 배우기 위해 하루에 한 시간을 투자하세요. 최신 도구와 프레임워크를 사용하여 기계 학습 프로젝트를 확장하는 방법에 대한 기본 사항을 배우게 됩니다. 자기 주도식 초보에서 영웅으로 기계 학습 과정을 통해서도 Azure Data Scientist Associate 인증서를 준비할 수 있습니다.
- 종합 교육을 받으세요. Microsoft 데이터 과학자 학습 과정을 수강하고 다양한 자습 및 강사 주도 과정 중에서 선택하세요. 기계 학습 모델을 생성하고, 시각적 도구를 사용하고, 클라우드에서 데이터 과학 워크로드를 실행하고, 자연어 처리를 지원하는 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아보세요.
데이터 과학자 인증
인증은 데이터 과학 자격을 입증하고 경력을 시작할 수 있는 좋은 방법입니다. Microsoft 인증 전문가에 대한 수요가 높으며 현재 Azure 데이터 과학자가 사용할 수 있는 작업이 있습니다. 고용주가 가장 많이 찾는 데이터 과학자 자격증을 살펴보세요.
- Microsoft 인증: Azure 데이터 과학자 어소시에이트. 데이터 과학 및 기계 학습에 대한 지식을 적용하여 Azure Machine Learning Service를 사용하여 Azure에서 기계 학습 워크로드를 구현하고 실행합니다.
- Microsoft 인증: 고객 데이터 플랫폼 전문 분야. 고객 프로필에 대한 인사이트를 제공하고 참여 활동을 추적하는 솔루션을 구현하여 고객 경험을 개선하고 고객 유지율을 높이세요.
데이터 분석가와 데이터 과학자의 차이점
데이터 과학자와 마찬가지로 데이터 분석가는 대규모 데이터 세트를 사용하여 데이터의 추세를 파악합니다. 그러나 데이터 과학자는 일반적으로 데이터 과학 프로젝트 시작 및 주도, 기계 학습 모델 구축 및 교육, 경영진 및 회의에서 결과 발표와 같은 더 많은 전문 지식과 책임을 지닌 기술적인 팀 구성원입니다. 일부 데이터 과학자는 이러한 모든 작업을 수행하고 다른 데이터 과학자는 학습 알고리즘이나 모델 구축과 같은 특정 작업에 중점을 둡니다. 많은 데이터 과학자들은 데이터 분석가와 데이터 분석가가 몇 년 안에 데이터 과학자 직책으로 승진할 수 있기 때문에 경력을 시작했습니다.
데이터 과학자와 데이터 분석가 비교
| 데이터 분석가 | 데이터 과학자 | |
|---|---|---|
| 역할 | 통계 데이터 분석 | 빅 데이터를 사용하여 복잡한 비즈니스 요구 사항에 대한 솔루션 개발 |
| 일반 도구 | Microsoft Excel, SQL, Tableau, Power BI | SQL, Python, R, Julia, Hadoop, Apache Spark, SAS, Tableau, 기계 학습, Apache Superset, Power BI, 데이터 과학 노트북 |
| 데이터 유형 분석 | 구조화된 데이터 | 정형 및 비정형 데이터 |
| 업무 및 의무 |
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추가 리소스
데이터 과학에 대해 자주 묻는 질문
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데이터 과학자는 중요한 정보를 추출하기 위해 빅 데이터를 마이닝해야 합니다. 조직은 이 정보를 사용하여 의사 결정 방법을 개선하고, 문제를 해결하고, 작업을 최적화합니다.
-
데이터 과학은 지식을 얻기 위한 데이터 연구입니다. 다양한 과학 분야를 결합하여 대량 데이터 세트로부터 지식을 추출하여 의사 결정에 도움을 주고 예측 값을 산출할 수 있습니다.
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데이터 과학자는 빅 데이터에서 가치 있는 정보와 실행 가능한 인사이트를 추출하기 위해 연구 프로젝트를 주도합니다. 여기에는 해결해야 할 문제 정의, 데이터베이스에서 올바른 데이터를 가져오기 위한 쿼리 작성, 데이터 정리 및 정렬, 기계 학습 모델 구축 및 교육, 결과를 이해 관계자에게 효과적으로 전달하기 위한 데이터 시각화 기술 사용이 포함됩니다.
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데이터 과학 문서는 프로젝트 및 산업에 따라 다르지만 일반적으로 프로젝트 계획, 사용자 사례, 모델 문서 및 사용자 가이드와 같은 지원 시스템 문서가 포함됩니다.
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IT 전문가는 부트캠프와 온라인 과정을 수강하여 데이터 과학을 배우거나 데이터 과학 석사 학위 또는 인증을 취득하기도 합니다. 인증은 데이터 과학에 대한 자격을 입증하고 경력을 시작할 수 있는 좋은 방법입니다. Microsoft 인증 전문가는 그 수요가 높으며 현재 Azure 데이터 과학자를 위한 일자리가 있습니다.
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데이터 분석가와 데이터 과학자 모두 대규모 데이터 세트를 사용하여 데이터 추세를 파악합니다. 그러나 데이터 과학자는 일반적으로 연구 프로젝트를 시작할 때 더 많은 기술 전문 지식과 책임이 있습니다. 예를 들어 데이터 분석가가 통계 데이터 분석을 완료하라는 요청을 받을 수 있지만 데이터 과학자는 빅 데이터를 마이닝하여 복잡한 비즈니스 요구 사항에 대한 솔루션을 개발하라는 요청을 받을 수 있습니다.
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데이터 과학 프로젝트는 산업 및 조직의 필요에 따라 다릅니다. 예를 들어 비즈니스 환경에서 데이터 과학자는 고객 서비스 환경을 개선하는 방법에 대한 연구 프로젝트를 이끌 수 있습니다. 필요한 데이터에는 웹 사이트 및 트랜잭션 메트릭과 같은 구조화된 데이터뿐만 아니라 고객 서비스 팀의 사용자 검토 및 메모와 같은 구조화되지 않은 데이터도 포함됩니다. 이러한 모든 서로 다른 데이터 원본을 자세히 분석하면 현재 프로시저에 대한 권장 변경 내용을 알리는 데 도움이 될 수 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.
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비즈니스에서 데이터 과학의 가장 일반적인 목표는 조직의 기능 개선을 위한 것입니다. 다양한 조직 데이터를 함께 분석하여 얻은 인사이트는 기존 문제를 해결하거나 새로운 비즈니스 수행 방법에 대한 아이디어를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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예, 하지만 데이터 과학자는 프로그래머처럼 코딩에 대한 스킬이 필요하지 않을 수 있습니다. 데이터 과학자는 Julia, R 또는 Python과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 쿼리를 작성할 수 있습니다. Python은 학습과 사용이 비교적 쉽기 때문에 널리 사용됩니다.
-
데이터 과학자에 대한 요구 사항은 다를 수 있습니다. 그러나 일반적으로 다음 중 하나 이상을 포함합니다.
- A 정보 기술 또는 컴퓨터 과학
- > 데이터 과학 부트캠프 또는 온라인 과정.
- 석사 학위 또는 인증.
Microsoft는 데이터 과학자가 되기 위한 다양한 학습 리소스와 학습 경로를 제공합니다.