2024년 데이터 과학 로드맵: 데이터 과학을 마스터하기 위한 종합 가이드

데이터 과학은 디지털 접근 방식에서 가장 유망한 영역 중 하나로 부상했습니다. 적절하게 설계된 학습 경로는 필요한 모든 기술을 습득하는 것과 그럭저럭 버틸 수 있는 것 사이의 차이를 가져올 수 있습니다. 특히 여러 산업 분야에서 이러한 기술이 계속해서 중요해지고 있기 때문입니다. 이 2024년 데이터 과학 로드맵은 이 일련의 게시물을 통해 다양성을 길들이고, 진실의 출처를 감지하고, 깊이와 폭을 모두 확장함으로써 이를 깨닫는 데 도움이 될 것입니다.

1. 데이터 과학의 기초 이해

복잡하게 들어가기 전에 먼저 기본 개념을 이해합시다.

• 데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 사이언스는 의사결정을 가능하게 하기 위해 데이터를 분석하고 제공하고 있습니다. 이는 통계, 기계 학습 및 컴퓨터 과학 실습을 사용하여 가능합니다.

• 2024년 데이터 사이언스의 중요성

데이터가 계속해서 기하급수적으로 증가함에 따라 기업은 이러한 데이터를 관리하기 위한 최적의 전략으로 노력을 강화해야 합니다. 데이터 과학은 의료, 금융, 마케팅 제조에 이르기까지 산업 전반에 걸쳐 변화를 가져옵니다.

2. 2024년 데이터 과학을 위한 필수 기술

데이터 과학자로 일하기 전에 이 분야에서 탄탄한 기초를 다지기 위해 다음과 같은 필수 기술을 숙달해야 합니다.

A. 프로그래밍 기술

데이터 사이언티스트가 되기 위해서는 데이터를 조작하고 분석하는 프로그래밍에 능숙해야 합니다. 인기도 측면에서 상위 2개 언어는 다음과 같습니다.

• 파이썬

훌륭한 라이브러리, NumPy, Scikit-learn 및 TensorFlow는 데이터 과학에서 가장 선호되는 언어입니다. Python은 단순성과 가독성으로 인해 다른 언어 중에서 시작하기에 탁월한 장소입니다.

• 아르 자형

R – R은 사용자가 분석을 위한 데이터 시각화 도구 및 계산을 설계할 수 있는 통계 컴퓨팅 언어 제품입니다.

나. 수학과 통계학

모델을 개발하고 데이터 통찰을 해석하기 위한 선형 대수학, 확률 및 통계에 대한 탄탄한 배경 지식 저는 기본 개념을 염두에 두고 있습니다. 확률 분포, 가설 검정 및 통계적 유의성.

C. 데이터 정리 및 조작

데이터 랭글링(Data Wrangling) — 모든 데이터 과학자의 핵심입니다.

• Pandas(Python): Pandas를 익히면 데이터 세트를 쉽게 정리, 조작 및 분석할 수 있습니다.
• SQL은 구조적 쿼리 언어(Structured Query Language)를 의미하며 관계형 데이터베이스를 관리하는 데 사용됩니다. SQL은 너무 크고 데이터베이스에 저장된 데이터세트로 작업해야 할 때 중요합니다.

D. 데이터 시각화

데이터 시각화를 통해 연구 결과를 효과적으로 제시할 수 있습니다. Matplotlib, PythonTableau용 PythonPanel용 Seaborn시각화MatplotLib과 같은 지저분한 정보 시각화 도구는 2024년에도 시각화 경험 BI의 수명을 쉽게 하기 위해 이러한 시장 영역을 지배할 것입니다(세그.)

E. 머신러닝

머신 러닝은 시스템이 데이터로부터 학습하고 패턴을 통해 결과를 예측할 수 있도록 지원하는 핵심 기능입니다. 다음 주제에 중점을 둡니다.

• 지도 학습 - 선형 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트 등.
• 클러스터링 기술: k-평균 및 계층적 클러스터링 — 유사한 개체를 그룹화합니다.
• 기존 머신러닝의 한계: 데이터가 생성되는 규모는 TensorFlow 또는 Keras와 같은 신경망 및 프레임워크로 처리되어야 하므로 딥러닝은 2024년 대학원 연구에 매력적인 영역이 될 것입니다.

3. 체계적인 학습 경로: 단계별 가이드

2024년 데이터 과학자를 위한 단계별 계획

• 1단계: Python 및 SQL(1~3개월) &

Python 기본 -> 데이터 조작을 위해 Pandas 및 NumPy와 같은 라이브러리로 이동합니다. 또한 데이터베이스 쿼리를 관리하기 위해 SQL 학습을 시작하세요.

• 2단계: 수학 및 통계(3~4개월)

데이터 과학 기술을 뒷받침하는 수학적 기초를 얻으세요. 온라인 Academy나 Coursera.com, EdX 등 통계 및 확률 선형 대수와 같은 주제를 연구할 수 있는 많은 온라인 리소스가 있습니다.

• 3단계: 데이터 랭글링 및 탐색 [5~6개월)

데이터 정리 방법: Pandas를 사용하여 Matplotlib 및 Seaborn 라이브러리를 사용하여 데이터를 조작하는 방법을 알아보세요.

• 4단계: 기계 학습 알고리즘(7~9개월)

기계 학습을 시작하고 회귀, 분류 및 클러스터링 알고리즘을 배우십시오. 편향-분산 절충, 과적합 및 교차 검증에 대해 알아보세요. 실제 데이터세트나 Kaggle, UCI Machine Learning Repository를 활용하여 연습해 보세요.

• 5단계: (딥 러닝 및 고급 주제, 10~12개월)$

머신러닝의 기초에 능숙하다면 딥러닝과 신경망을 선택하세요. 다음으로, 이미지 데이터를 위한 CNN(Convolutional Neural Networks)과 순차 Rata Learn TensorFlow를 위한 RNN(Recurrent Neural Networks)을 연구합니다. TC Learn PyTorch와 그 친구들도 알아보세요.

4. 프로젝트 및 실무 경험

실습 프로젝트는 기술을 연습하는 가장 좋은 방법입니다. 초점:

• Kaggle 대회: 머신러닝 과제를 연습해 보세요. 기분이 좋을 때 적어보세요!
• 오픈 소스 데이터 과학 프로젝트에서 협업하세요. 데이터 과학 오픈 소스 프로젝트를 통해 여러분의 기술을 실행에 옮겨보세요.
• 개인 프로젝트 — 자신의 관심 사항을 반영하는 자신만의 프로젝트를 수행합니다(예: 소셜 미디어 데이터 분석, 추천 시스템 구축 등).

5. 소프트 스킬 및 도메인 지식

소프트 스킬도 마찬가지로 중요합니다(블록체인 및 알트코인 개발자 ZeroConstructor.

• 커뮤니케이션: 기술적인 이해관계자가 아닌 사람들이 이를 이해할 수 없다면 최고의 통찰력도 아무 의미가 없습니다.
• 문제 해결: 지저분한 데이터나 모호한 문제가 있는 경우 어려운 결정을 내릴 수 있어야 합니다.
• 도메인 지식: 귀하가 일하고 있는 비즈니스 도메인(예: 의료, 금융, 마케팅)을 더 잘 알수록 데이터에서 통찰력 있는 정보를 해석하는 데 도움이 됩니다.

6. 최신 정보 유지: 2024년 데이터 과학 동향

데이터 과학은 끊임없이 변화하는 분야입니다. 2024년에는

• AutoML(자동화된 기계 학습): Google AutoML 및 H2O의 예입니다. 프로세스를 간소화하기 위해 AI는 이제 수동 개입을 줄이면서 기계 학습 모델을 구축하는 데 도움을 주고 있습니다.
• Edge AI: 모델은 휴대폰과 같은 엣지 장치로 이동되므로 모델 압축 및 배포 기술이 모두 필요합니다.
• 설명 가능한 AI(XAI) — 오늘날의 기계 학습 모델이 복잡해짐에 따라 투명성과 해석 가능성에 대한 요구도 점점 커지고 있습니다. 그것

결론

이 모든 것이 2024년에 야심 찬 데이터 과학자가 요구하는 기술과 자신감으로 이어질 것입니다. 핵심 기술을 먼저 배우고, 프로젝트 실습을 통해 배우고, 새로운 트렌드에 대한 최신 정보를 얻으세요. 헌신적이고 일관성을 유지하면 목표에 도달할 수 있습니다. 그리고 데이터 과학자가 되어보세요!

자주 묻는 질문