작성자 별 이미지
 

여름이 지나고 다시 공부하거나 자기 개발 계획을 세우는 시기입니다. 많은 분들이 여름방학 동안 다음 단계가 무엇인지 생각해 보셨을 것입니다. 데이터 과학과 관련된 것이 있다면 이 블로그를 읽어보세요. 

Generative AI, ChatGPT, Google Bard 등은 아마도 지난 몇 달 동안 들어본 많은 용어일 것입니다. 이러한 소란으로 인해 많은 분들이 데이터 과학과 같은 기술 분야로의 진출을 고려하고 계십니다.

다양한 역할의 사람들은 자신의 직업을 유지하고 싶어하므로 현재 시장에 맞게 기술을 개발하는 것을 목표로 할 것입니다. 경쟁이 치열한 시장이며 점점 더 많은 사람들이 데이터 과학에 관심을 갖고 있는 것을 볼 수 있습니다. 해당 분야에는 수천 개의 온라인 강좌, 부트캠프, 석사(석사) 과정이 있습니다. 

데이터 과학에 대해 어떤 무료 강좌를 수강할 수 있는지 알고 싶다면 다음을 읽어보세요. 2023년 최고의 무료 데이터 과학 온라인 과정

즉, 데이터 과학의 세계에 들어가고 싶다면 Python에 대해 알아야 합니다. 

Python 1991년 XNUMX월 네덜란드 프로그래머 Guido van Rossum이 개발했습니다. 디자인은 코드의 쉬운 가독성을 크게 강조합니다. 언어 및 객체 지향 접근 방식의 구성은 신규 및 현재 프로그래머가 소규모 프로젝트에서 대규모 프로젝트, 작은 데이터 사용, 빅 데이터 사용에 이르기까지 명확하고 이해하기 쉬운 코드를 작성하는 데 도움이 됩니다. 

31년이 지난 지금, Python은 오늘날 배울 수 있는 최고의 프로그래밍 언어 중 하나로 간주됩니다.

Python에는 다양한 라이브러리와 프레임워크가 포함되어 있으므로 처음부터 모든 작업을 수행할 필요가 없습니다. 이러한 사전 구축된 구성 요소에는 프로그램에 구현할 수 있는 유용하고 읽기 쉬운 코드가 포함되어 있습니다. 예를 들어, 눔 파이, 매트플롯립, SciPy, 아름다운 수프수록. 

Python 라이브러리에 대해 더 자세히 알고 싶다면 다음 문서를 읽어보세요. 데이터 과학자가 2022년에 알아야 할 Python 라이브러리. 

Python은 효율적이고 빠르며 안정적이므로 개발자는 최소한의 노력으로 애플리케이션을 만들고, 분석을 수행하고, 시각화된 출력을 생성할 수 있습니다. 데이터 과학자가 되기 위해 필요한 모든 것!

데이터 과학자가 되고 싶다면 Python을 시작하는 데 도움이 되는 단계별 가이드를 살펴보겠습니다.

파이썬 설치

먼저 최신 버전의 Python을 다운로드해야 합니다. 공식 홈페이지에 접속하시면 최신 버전을 확인하실 수 있습니다. 여기에서 지금 확인해 보세요.. 

운영 체제에 따라 설치 지침을 끝까지 따르십시오. 

IDE 또는 코드 편집기를 선택하세요

IDE는 통합 개발 환경으로, 프로그래머가 소프트웨어 코드를 보다 효율적으로 개발하는 데 사용하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 코드 편집기는 동일한 목적을 가지고 있지만 텍스트 편집기 프로그램입니다.

어떤 것을 선택해야 할지 확실하지 않은 경우 인기 있는 옵션 목록을 제공하겠습니다.

데이터 과학 경력을 시작했을 때 VSC 및 Jupyter Notebook을 사용하여 작업했는데, 이는 데이터 과학 학습 및 대화형 코딩에 매우 유용했습니다. 필요에 맞는 제품을 선택한 후 설치하고 사용 방법을 단계별로 살펴보세요. 

포괄적인 프로젝트에 대해 자세히 알아보기 전에 먼저 기본 사항을 배워야 합니다. 그럼 그 내용을 자세히 살펴보겠습니다.

변수 및 데이터 유형

변수는 데이터 값을 저장하는 컨테이너에 사용되는 용어입니다. 데이터 값에는 정수, 부동 소수점 숫자, 문자열, 목록, 튜플, 사전 등과 같은 다양한 데이터 유형이 있습니다. 이를 배우는 것은 매우 중요하며 기초 지식을 구축합니다. 

다음 예에서 변수는 이름이며 "John"이라는 값을 포함합니다. 데이터 유형은 문자열입니다. name = "John" .

연산자 및 표현식

연산자는 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈, 지수화 등과 같은 계산 작업을 허용하는 기호입니다. Python의 표현식은 연산자와 피연산자의 조합입니다.

예를 들어 x = x + 1 0x = x + 10 x = x+ 10

제어 구조

제어 구조는 코드의 실행 흐름을 지정하여 프로그래밍 생활을 더 쉽게 만듭니다. Python에는 조건문, 루프, 예외 처리 등 배워야 할 여러 유형의 제어 구조가 있습니다.

예 :

if x > 0: print("Positive") else: print("Non-positive")

기능

함수는 코드 블록이며 이 코드 블록은 호출될 때만 실행될 수 있습니다. 다음을 사용하여 함수를 만들 수 있습니다. def 예어.

예를 들어 

def greet(name): return f"Hello, {name}!"

모듈 및 라이브러리

Python의 모듈은 Python 정의와 명령문을 포함하는 파일입니다. 함수, 클래스, 변수를 정의할 수 있습니다. 라이브러리는 관련 모듈이나 패키지의 모음입니다. 모듈과 라이브러리는 다음을 사용하여 가져와서 사용할 수 있습니다. import 성명서.

예를 들어, Python에는 NumPy와 같은 다양한 라이브러리와 프레임워크가 포함되어 있다고 위에서 언급했습니다. 다음을 실행하여 이러한 다양한 라이브러리를 가져올 수 있습니다.

import numpy as np
import pandas as pd
import math
import random 

Python을 사용하여 가져올 수 있는 다양한 라이브러리와 모듈이 있습니다.

기본 사항과 작동 방식을 더 잘 이해했다면 다음 단계는 이러한 기술을 사용하여 데이터 작업을 수행하는 것입니다. 다음 방법을 배워야 합니다.

Pandas를 사용하여 데이터 가져오기 및 내보내기

판다 모든 규모의 데이터 세트를 처리하는 유연하고 직관적인 방법을 제공하므로 데이터 과학 세계에서 널리 사용되는 Python 라이브러리입니다. CSV 파일 데이터가 있다고 가정하면 다음과 같이 Pandas를 사용하여 데이터 세트를 가져올 수 있습니다.

import pandas as pd example_data = pd.read_csv("data/example_dataset1.csv")

데이터 정리 및 조작

데이터 정리 및 조작은 원시 데이터를 가져와 모든 불일치, 오류 및 누락된 값을 찾아 분석에 사용할 수 있는 구조화된 형식으로 변환하므로 데이터 과학 프로젝트의 데이터 전처리 단계에서 중요한 단계입니다.

데이터 정리 요소는 다음과 같습니다.

• 결 측값 처리
• 중복 데이터
• Outliers
• 데이터 변환
• 데이터 유형 정리

데이터 조작 요소는 다음과 같습니다.

• 데이터 선택 및 필터링
• 데이터 정렬
• 데이터 그룹화 
• 데이터 결합 및 병합
• 새 변수 만들기
• 피벗 및 교차표

이러한 모든 요소와 해당 요소가 Python에서 사용되는 방법을 배워야 합니다. 지금 시작하고 싶다면 다음과 같이 하세요. 이 무료 eBook을 통해 데이터 과학을 위한 데이터 정리 및 전처리에 대해 알아보세요.

통계 분석

데이터 과학자로서 시간의 일부로 데이터를 샅샅이 조사하여 추세, 패턴 및 통찰력을 식별하는 방법을 찾아야 합니다. 통계 분석을 통해 이를 달성할 수 있습니다. 패턴과 추세를 파악하기 위해 데이터를 수집하고 분석하는 프로세스입니다.

이 단계는 수치 분석을 통해 편향을 제거하는 데 사용되므로 연구를 심화하고 통계 모델을 개발하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 결론은 의사결정 과정에서 과거 추세를 기반으로 미래를 예측하는 데 사용됩니다. 

통계 분석에는 6가지 유형이 있습니다.

1. 기술 분석
2. 추론 분석
3. 예측 분석
4. 처방적 분석
5. 탐색 적 데이터 분석
6. 인과 분석

이번 블로그에서는 탐색적 데이터 분석에 대해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

탐색 적 데이터 분석 (EDA)

데이터를 정리하고 조작하고 나면 다음 단계인 탐색적 데이터 분석을 시작할 준비가 된 것입니다. 이는 데이터 과학자가 데이터 세트를 분석 및 조사하고 추가 통찰력을 얻고 데이터 시각화를 만드는 데 도움이 될 수 있는 주요 특성/변수에 대한 요약을 생성하는 때입니다. 

EDA 도구에는 다음이 포함됩니다.

• 선형 회귀와 같은 예측 모델링
• K-평균 클러스터링과 같은 클러스터링 기술
• 주성분 분석(PCA)과 같은 차원 축소 기술
• 일변량, 이변량 및 다변량 시각화

데이터 과학의 이 단계는 가장 어려운 측면일 수 있으며 많은 연습이 필요합니다. 라이브러리와 모듈이 도움이 될 수 있지만 필요한 EDA 도구를 파악하려면 당면한 작업과 원하는 결과를 이해해야 합니다. 

EDA는 더 많은 통찰력을 얻고 데이터 시각화를 만드는 데 사용됩니다. 데이터 과학자로서 귀하는 발견한 내용을 시각화해야 합니다. 이는 선 차트, 막대 그래프, 분산형 차트와 같은 기본 시각화일 수 있지만 히트맵, 등치 맵, 버블 차트와 같은 매우 창의적인 시각화가 될 수도 있습니다. 

사용할 수 있는 다양한 데이터 시각화 라이브러리가 있지만 가장 널리 사용되는 라이브러리는 다음과 같습니다.

데이터 시각화는 특히 기술적인 측면에 별로 관심이 없는 이해관계자에게 더 나은 의사소통을 가능하게 합니다. 

이 블로그는 초보자가 데이터 과학 경력에서 Python을 배우기 위해 취해야 할 단계를 안내하기 위한 것입니다. 각 단계에는 마스터에 대한 시간과 관심이 필요합니다. 각각에 대해 자세히 설명할 수 없으므로 추가 안내가 가능한 짧은 목록을 만들었습니다.

 
 
니샤 아리아 KDnuggets의 데이터 과학자, 프리랜서 기술 작가 및 커뮤니티 관리자입니다. 그녀는 특히 데이터 과학 경력 조언 또는 데이터 과학에 대한 자습서 및 이론 기반 지식을 제공하는 데 관심이 있습니다. 그녀는 또한 인공 지능이 인간의 수명에 도움이 되는 다양한 방식을 탐구하고자 합니다. 기술 지식과 작문 기술을 넓히고 다른 사람을 안내하는 데 도움을 주고자 하는 예리한 학습자.
 

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 플라톤ESG. 자동차 / EV, 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
• 차트프라임. ChartPrime으로 트레이딩 게임을 향상시키십시오. 여기에서 액세스하십시오.
• BlockOffsets. 환경 오프셋 소유권 현대화. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://www.kdnuggets.com/getting-started-with-python-for-data-science?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=getting-started-with-python-for-data-science