데이터 사이언스를 배우기 위해 필수적으로 쌓아야할 스킬들은 어떤게 있을까?

 

 

점점 AI, IT 등이 고도화되면서 데이터 사이언스에 관심이 많으신 분들 많이 계실 텐데요. 데이터를 활용해 문제를 해결하거나 유용한 정보를 찾아내는 데이터 사이언티스트는 인터넷이 발전하는 한, 앞으로도 각광받을 것으로 보입니다. 오늘은 데이터 사이언스를 배우기 위해서는 어떤 스킬들을 쌓아야 하는지 궁금하신 분들을 위해 포스팅하게 되었는데요. 조금이나마 도움 되시길 바라겠습니다.

 

 

 

데이터 사이언스를 배우기 위해서는 다양한 기술과 지식이 필요합니다. 아래는 데이터 사이언스 분야에서 필수적으로 요구되는 스킬들입니다.

 1. 프로그래밍 언어

- Python: 데이터 분석과 기계 학습을 위한 가장 인기 있는 언어. 방대한 라이브러리(예: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Tensor Flow)를 통해 데이터를 조작하고 분석할 수 있습니다.

- R: 통계 분석과 데이터 시각화에 주로 사용되는 언어. ggplot2 같은 강력한 시각화 패키지와 dplyr을 활용한 데이터 처리 기능 제공.

- SQL: 데이터베이스에서 데이터를 추출, 관리 및 분석하는 데 필수적인 언어. 데이터베이스 시스템에서 구조화된 데이터를 처리하는 능력이 중요합니다.

 2. 데이터 처리 및 분석

- 데이터 처리 (Data Wrangling): 비정형 또는 정형 데이터를 분석하기 전, 결측값 처리, 중복 제거, 형식 변환 등의 데이터 전처리 작업. Pandas, Numpy 같은 라이브러리를 활용하여 데이터를 정리하고 분석 가능한 형태로 만드는 작업이 필수적입니다.

- 데이터 시각화 (Data Visualization):
 Matplotlib, Seaborn (Python): 데이터의 추세를 시각적으로 표현하여 인사이트를 도출할 수 있는 도구.
 Tableau, Power BI: 데이터 분석 후 결과를 시각적으로 표현하는 BI 도구.

- 통계 분석 및 가설 검정: 기초 통계(평균, 표준편차, 분산 등)를 이해하고, 데이터에서 유의미한 패턴을 도출하는 능력. t-검정, ANOVA 등의 가설 검정 기술이 중요합니다.

 3. 기계 학습 (Machine Learning)

- 지도 학습 (Supervised Learning):
 회귀분석 (Linear/Logistic Regression): 데이터를 기반으로 예측하는 기본 모델.
 의사결정나무 (Decision Trees), 랜덤 포레스트 (Random Forest), 서포트 벡터 머신 (SVM): 복잡한 데이터셋에서 패턴을 찾아내는 주요 기법.

 

- 비지도 학습 (Unsupervised Learning):
 K-평균 클러스터링 (K-means Clustering), 주성분 분석 (PCA): 라벨 없는 데이터에서 패턴을 찾는 기술.

 

- 딥러닝 (Deep Learning):
 신경망 (Neural Networks), Tensor Flow, Keras: 이미지나 텍스트 분석 등 복잡한 문제 해결에 딥러닝 모델을 적용.
 CNN (Convolutional Neural Networks): 이미지 데이터 처리에 주로 사용.
 RNN (Recurrent Neural Networks): 시계열 데이터나 자연어 처리에 적합.

 4. 수학 및 통계학

- 확률 및 통계 (Probability and Statistics): 기초적인 통계학 지식은 데이터 분석에 필수적입니다. 예를 들어, 평균, 중위수, 표준편차, 분산, 확률 분포, 가설 검정 등.

- 선형대수학 (Linear Algebra): 데이터 분석 및 기계 학습의 핵심 원리인 벡터, 행렬 연산에 대한 이해.

- 미적분학 (Calculus): 기계 학습에서 최적화 문제를 해결할 때 필요한 도구. 경사하강법(Gradient Descent) 등 알고리즘의 핵심 원리 이해에 필수적입니다.

 5. 빅데이터 기술

- Hadoop: 대용량 데이터의 분산 저장 및 처리를 위해 필요한 기술. 데이터가 클수록 처리 속도가 느려지기 때문에 분산 시스템이 중요합니다.

- Spark: 대규모 데이터를 빠르게 처리하기 위한 클러스터 컴퓨팅 시스템. 데이터의 실시간 처리 및 스트리밍 분석에 사용.

- SQL 및 NoSQL 데이터베이스: 대용량 데이터베이스에 대한 이해도 필수적입니다. 관계형 데이터베이스(SQL)와 비관계형 데이터베이스(NoSQL) 모두 다룰 수 있는 능력이 중요합니다.

 6. 데이터 엔지니어링

- ETL (Extract, Transform, Load) 프로세스: 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 정리한 뒤, 데이터베이스나 데이터 웨어하우스에 적재하는 기술.

- 데이터 파이프라인 구축: 대용량 데이터 흐름을 효율적으로 관리하고 자동화된 파이프라인을 구축할 수 있는 기술 (예: Apache Kafka, Airflow).

 7. 클라우드 컴퓨팅

- AWS, Azure, Google Cloud: 클라우드 기반의 데이터 분석 플랫폼 활용 능력. 데이터 저장, 처리 및 분석을 클라우드 상에서 수행하는 기술이 중요합니다.

- AWS S3: 대용량 데이터를 저장하는 데 사용하는 스토리지 서비스.

- Google BigQuery, AWS Redshift: 클라우드 기반 데이터 웨어하우스.

 8. 비즈니스 인텔리전스 (BI)

- 비즈니스 문제 해결 능력: 데이터 분석을 통해 도출한 인사이트를 비즈니스 문제 해결에 적용하는 능력.

- 데이터 기반 의사결정: 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 전략적 결정을 내릴 수 있는 능력.

 9. 문제 해결 및 비판적 사고

- 데이터 사이언티스트는 복잡한 문제를 해결하고 데이터를 바탕으로 의미 있는 인사이트를 도출해야 합니다. 이를 위해 논리적이고 비판적인 사고 능력이 필요합니다.

 10. 커뮤니케이션 및 데이터 스토리텔링

- 결과 전달 능력: 데이터 분석 결과를 효과적으로 전달하는 능력. 이를 위해 데이터를 이해하기 쉬운 방식으로 설명하고, 비즈니스 리더나 비기술자들에게 복잡한 내용을 전달할 수 있는 능력이 중요합니다.

- 데이터 스토리텔링: 데이터를 시각적으로 표현하여, 청중에게 데이터에서 도출된 인사이트를 명확히 전달할 수 있는 능력.

 

결론적으로 데이터 사이언스를 배우기 위해서는 프로그래밍, 수학/통계, 데이터 처리 및 시각화 능력뿐 아니라, 기계 학습과 클라우드 기술에 대한 이해가 필수적이라고 할 수 있는데요. 비즈니스 인사이트를 도출하고 이를 커뮤니케이션하는 능력 또한 중요한 요소라고 할 수 있습니다. 데이터 사이언스에 평소 관심이 있으셨던 분들께 조금이나마 도움 되시길 바랍니다. 감사합니다.