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데이터는 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 인공 지능 기반 애플리케이션을 활성화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이에 따라 다양한 산업 분야에서 숙련된 데이터 전문가에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 데이터 과학을 처음 접하는 경우, 이 광범위한 가이드 컬렉션은 방대한 양의 데이터에서 통찰력을 추출하는 데 필요한 필수 기술을 개발하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.
링크 : 데이터 과학을 위한 SQL을 마스터하는 7단계
SQL 명령, 집계, 그룹화, 정렬, 조인, 하위 쿼리 및 창 기능의 기본 사항을 다루면서 SQL을 마스터하는 단계별 접근 방식입니다.
또한 이 가이드에서는 요구 사항을 기술 분석으로 변환하여 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위해 SQL을 사용하는 것의 중요성을 강조합니다. 데이터 과학 인터뷰를 연습하고 준비하려면 HackerRank 및 PGExercises와 같은 온라인 플랫폼을 통해 SQL을 연습하는 것이 좋습니다.
링크 : 데이터 과학을 위한 Python을 마스터하는 7단계
이 가이드는 Python 프로그래밍을 배우고 데이터 과학 및 분석 분야의 경력에 필요한 기술을 개발하기 위한 단계별 로드맵을 제공합니다. 온라인 강좌와 코딩 과제를 통해 Python의 기초를 배우는 것부터 시작됩니다. 그런 다음 데이터 분석, 기계 학습 및 웹 스크래핑을 위한 Python 라이브러리를 다룹니다.
경력 가이드는 프로젝트를 통해 코딩을 연습하고 기술을 선보일 수 있는 온라인 포트폴리오를 구축하는 것의 중요성을 강조합니다. 또한 각 단계마다 무료 및 유료 리소스 권장 사항을 제공합니다.
모든 데이터 과학 프로젝트의 필수 부분인 데이터 정리 및 전처리 기술을 익히는 데 대한 단계별 가이드입니다. 이 가이드에서는 탐색적 데이터 분석, 누락된 값 처리, 중복 및 이상값 처리, 범주형 기능 인코딩, 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분할, 기능 확장, 분류 문제에서 불균형 데이터 해결 등 다양한 주제를 다룹니다.
Pandas 및 scikit-learn과 같은 Python 라이브러리를 사용하는 다양한 전처리 작업에 대한 예제 코드를 통해 문제 설명과 데이터를 이해하는 것의 중요성을 배우게 됩니다.
링크 : Pandas와 Python으로 데이터 랭글링을 마스터하는 7단계
팬더와 랭글링하는 데이터를 마스터하기 위한 포괄적인 학습 경로입니다. 이 가이드에서는 Python 기본 사항, SQL 및 웹 스크래핑 학습과 같은 전제 조건을 다루고, 이어서 다양한 소스에서 데이터를 로드하고, 데이터 프레임을 선택 및 필터링하고, 데이터 세트를 탐색 및 정리하고, 변환 및 집계를 수행하고, 데이터 프레임을 조인하고 피벗 테이블을 생성하는 단계를 다룹니다. 마지막으로 Streamlit을 사용하여 대화형 데이터 대시보드를 구축하여 데이터 분석 기술을 선보이고 취업 기회를 찾는 야심 찬 데이터 분석가에게 필수적인 프로젝트 포트폴리오를 만들 것을 제안합니다.
이 가이드에서는 Python을 사용하여 효과적인 탐색적 데이터 분석(EDA)을 수행하기 위한 7가지 주요 단계를 간략하게 설명합니다. 이러한 단계에는 데이터 수집, 통계 요약 생성, 정리 및 변환을 통한 데이터 준비, 패턴 및 이상값 식별을 위한 데이터 시각화, 변수의 일변량, 이변량 및 다변량 분석 수행, 시계열 데이터 분석, 누락된 값 및 이상값 처리가 포함됩니다. EDA는 데이터 분석의 중요한 단계로, 전문가가 데이터 품질, 구조 및 관계를 이해할 수 있도록 지원하여 후속 단계에서 정확하고 통찰력 있는 분석을 보장합니다.
데이터 과학 여정을 시작하려면 SQL을 마스터하는 것부터 시작하는 것이 좋습니다. 이를 통해 데이터베이스를 효율적으로 사용할 수 있습니다. SQL에 익숙해지면 데이터 분석을 위한 강력한 라이브러리와 함께 제공되는 Python 프로그래밍을 시작할 수 있습니다. 데이터 정리와 같은 필수 기술을 배우는 것은 고품질 데이터 세트를 유지하는 데 도움이 되므로 중요합니다.
그런 다음 팬더와 데이터를 다루는 전문 지식을 습득하여 데이터를 재구성하고 준비하세요. 가장 중요한 것은 탐색적 데이터 분석을 마스터하여 데이터 세트를 철저하게 이해하고 통찰력을 발견하는 것입니다.
이 지침을 따른 후 다음 단계는 프로젝트를 진행하고 경험을 쌓는 것입니다. 간단한 프로젝트로 시작한 다음 더 복잡한 프로젝트로 넘어갈 수 있습니다. Medium에 이에 대해 글을 쓰고 기술을 향상시키는 최신 기술에 대해 알아보세요.
아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)는 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 기계 학습 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 어려움을 겪고 있는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 구축하는 것입니다.
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- 출처: https://www.kdnuggets.com/collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis
