빅데이터 분석 및 데이터 사이언스

빅 데이터 분석과 데이터 과학은 크고 복잡한 데이터 세트에서 통찰력과 지식을 추출하는 두 가지 밀접하게 관련된 분야입니다. 서로 연결되어 있지만 서로 다른 초점과 방법론을 가지고 있습니다.

빅데이터분석_및_데이터사이언스

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빅 데이터 분석

1. 데이터 수집 및 저장: 빅 데이터 분석은 센서, 소셜 미디어, 트랜잭션 기록 등 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 수집하고 저장하는 것으로 시작됩니다. 이 프로세스에는 분산 파일 시스템(예: Hadoop) 및 대규모 데이터 스토리지를 처리할 수 있는 NoSQL 데이터베이스와 같은 기술이 포함됩니다.
2. 데이터 전처리: 분석하기 전에 수집된 데이터는 종종 전처리가 필요합니다. 이 단계에서는 데이터 정리, 결측값 처리, 노이즈 제거 및 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환하는 작업을 수행합니다.
3.  탐색적 데이터 분석(EDA): EDA는 데이터의 구조, 패턴 및 특성을 이해하기 위해 초기 데이터 탐색을 수행합니다. 데이터 시각화, 요약 통계 및 설명 분석과 같은 기술은 데이터에 대한 통찰력을 얻기 위해 사용됩니다.
4.  통계 분석: 통계 기법은 데이터를 분석하고 패턴, 상관 관계 및 추세를 식별하기 위해 사용됩니다. 여기에는 회귀 분석, 가설 검정, 시계열 분석 및 군집 분석과 같은 방법이 포함될 수 있습니다.
5.  머신 러닝: 빅 데이터 분석에는 종종 머신 러닝 알고리즘을 적용하여 데이터에서 통찰력을 추출하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 지도 학습(분류, 회귀), 비지도 학습(클러스터링, 차원 감소) 및 준지도 학습 기술이 포함됩니다.
6. 데이터 시각화: 데이터 시각화는 결과를 효과적으로 전달하는 데 중요합니다. 대화형 시각화 및 대시보드를 통해 분석가와 의사 결정권자는 복잡한 데이터 패턴과 추세를 보다 직관적으로 탐색하고 이해할 수 있습니다.
7.  실시간 분석: 스트리밍 데이터와 IoT 장치의 출현으로 실시간 분석이 유명해졌습니다. 생성되는 데이터를 분석하여 즉각적인 통찰력과 조치를 가능하게 합니다.
8.  의사 결정 지원: 빅 데이터 분석에서 도출된 통찰력은 의사 결정 프로세스에 정보를 제공하여 조직이 운영을 최적화하고, 고객 환경을 개선하고, 기회를 식별하고, 과제를 해결할 수 있도록 지원합니다.

 

데이터 사이언스

1. 문제 정의: 데이터 과학 프로젝트는 해결해야 할 비즈니스 또는 연구 문제를 명확하게 정의하는 것으로 시작됩니다. 문제 영역, 원하는 결과 및 사용 가능한 데이터를 이해하는 것은 올바른 접근 방식을 수립하는 데 매우 중요합니다.
2.  데이터 수집: 데이터 과학자는 데이터베이스, API, 웹 스크래핑 또는 설문 조사를 포함한 다양한 소스에서 관련 데이터를 식별하고 수집합니다. 수집된 데이터가 문제 진술과 일치하고 분석에 적합한지 확인합니다.
3. 데이터 정리 및 전처리: 빅데이터 분석과 유사하게 데이터 정리에는 결측값 처리, 특이치 제거, 형식 표준화 및 분석을 위한 데이터 변환이 포함됩니다. 데이터 사전 처리에는 모델의 예측력을 향상시키기 위해 새로운 피쳐를 파생하거나 선택하는 피쳐 엔지니어링도 포함됩니다. 
4. 탐색적 데이터 분석(EDA): EDA는 데이터 과학자가 데이터 내의 구조, 관계 및 분포를 이해하는 데 도움이 됩니다. 시각화, 요약 통계 및 기타 기술을 사용하여 통찰력을 얻고 패턴을 탐지하며 잠재적인 문제나 편견을 식별합니다. 
5. 모델 구축 및 평가: 데이터 과학자는 예측 또는 기술 모델을 구축하기 위해 머신 러닝 알고리즘, 통계 모델 또는 딥 러닝 접근법을 포함한 다양한 모델링 기술을 사용합니다. 그들은 정확성과 일반화를 보장하기 위해 적절한 성능 메트릭과 검증 기법을 사용하여 이러한 모델을 교육하고 평가합니다. 
6. 배포 및 구현: 모델이 만족스러운 것으로 판단되면 데이터 과학자는 모델을 프로덕션 시스템에 배포하거나 기존 워크플로우에 통합하는 작업을 수행합니다. 이 단계에는 확장성, 효율성 및 모델의 성능 모니터링과 같은 고려 사항이 포함됩니다. 
7. 통역 및 커뮤니케이션: 데이터 과학자는 분석 결과를 해석하고 경영진, 관리자 또는 기타 도메인 전문가와 같은 이해 관계자에게 전달하는 데 중요한 역할을 합니다. 그들은 데이터 분석을 기반으로 결과를 제시하고, 통찰력을 제공하며, 권장 사항을 제시합니다. 
8. 지속적인 학습 및 개선: 데이터 과학은 반복적인 과정이며, 데이터 과학자들은 그들의 모델에서 계속해서 배우고 시간이 지남에 따라 개선합니다. 모델 성능을 모니터링하고, 피드백을 수집하고, 모델을 업데이트하여 변화하는 데이터 패턴 또는 비즈니스 요구사항에 맞게 조정합니다.

빅 데이터 분석과 데이터 과학은 모두 프로그래밍(Python, R, SQL), 통계 분석, 기계 학습 알고리즘 및 데이터 조작과 같은 기술적 기술에 의존합니다. 그러나 분석이 의미 있고 실행 가능한지 확인하기 위해서는 문제 영역, 비판적 사고 및 영역 전문 지식에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

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Towards Data Science

 

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