데이터 사이언스 입문: 필요한 스킬셋은 무엇인가?

데이터사이언스학과 - 전공소개 (catholic.ac.kr)

데이터 사이언스에는 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터를 다루고 분석하는 능력이 필요합니다. Python

과 R은 데이터 사이언스에서 가장 널리 사용되는 언어로, 이 중 한 가지 언어를 숙달하는 것이 중요합니

다. Python은 다양한 라이브러리와 풍부한 생태계를 제공하여 데이터 처리와 분석에 유용하며, R은 통계 분석

과 시각화에 특화되어 있습니다.

데이터 처리와 분석:

데이터 사이언스에서는 데이터를 전처리하고 분석하는 기술이 필요합니다. 데이터베이스(SQL), 데이터 조작

과 변환(Pandas, dplyr), 데이터 시각화(Matplotlib, ggplot2) 등의 기술을 익히는 것이 중요합니다. 또한, 통계

와 머신러닝 알고리즘에 대한 이해도 필요하며, 관련 라이브러리 (scikit-learn, TensorFlow)를 활용하여 모델

을 구축하고 평가하는 방법을 익혀야 합니다.

수학과 통계:

데이터 사이언스는 수학과 통계의 기초 지식이 필요합니다. 선형대수, 확률과 통계, 최적화 등의 개념을 이해

하고 데이터 분석에 적용할 수 있어야 합니다. 통계적 가설 검정, 회귀 분석, 분포와 확률 밀도 함수 등의 개념

을 숙지하는 것이 중요합니다.

데이터 시각화:

데이터 사이언스에서는 데이터를 시각화하여 인사이트를 시각적으로 전달하는 능력이 필요합니다. 시각

화 도구 (Matplotlib, ggplot2, Tableau 등)를 사용하여 데이터를 효과적으로 시각화하고 이를 통해 데이터 패턴

과 관계를 파악할 수 있어야 합니다.

문제 해결과 커뮤니케이션:

데이터 사이언스는 복잡한 문제를 해결하는 능력과 결과를 이해관계자에게 효과적으로 전달하는 능력이 필

요합니다. 문제 해결 방법을 정의하고, 결과를 해석하고, 결론을 도출하여 의사 결정에 도움을 줄 수 있어야 합

니다. 또한, 비전문가에게도 이해하기 쉽게 커뮤니케이션할 수 있는 능력이 필요합니다.

지속적인 학습과 호기심:

데이터 사이언스는 빠르게 변화하는 분야이므로, 지속적인 학습과 호기심을 갖추는 것이 중요합니다. 새로

운 도구, 기술, 알고리즘에 대한 업데이트를 계속해서 따라가고, 데이터 사이언스 커뮤니티와 함께 지식을 공

유하고 발전시키는 것이 필요합니다.