데이터 과학자가 알아야 할 가장 중요한 5가지 Python 기술
Python은 데이터 분석, 조작, 모델링 등에 사용할 수 있는
다양한 라이브러리와 프레임워크를 제공하므로
데이터 과학자에게 가장 중요한 도구 중 하나입니다.
따라서 다양한 Python 도구와 프레임워크를
터득하는 것이 매우 중요합니다.
그러나 처음 시작하는 사람들의 경우
그 종류와 양이 너무 많아 혼란스러울 수 있습니다.
이번 포스팅에서는 모든 데이터 과학자가 해당 분야에서
성공하기 위해 알아야 하는
5가지 Python 기술에 대해 설명하고자 합니다.
이러한 기술에는
데이터 조작 및 정리,
데이터 시각화,
기계 학습,
웹 스크래핑,
데이터베이스 작업이 포함됩니다.
이번 포스팅을 마치면 모든 데이터 과학자에게
필수적인 핵심 Python 기술을 더 잘 이해할 수 있습니다.
목차
1. 프로그래밍 기초
2. 데이터 조작 및 분석
3. 데이터 시각화
4. 데이터 저장 및 검색
5. 응용머신 및 딥러닝
1. 프로그래밍 기초
데이터 과학자의 주요 작업은
데이터를 분석하여
데이터 속의 인사이트를 발굴하고,
통찰력을 얻는 것입니다.
이러한 일련의 프로세스는
각 단계에 대해 Python 프로그램을 작성해야 하는
긴 프로세스입니다.
따라서 작업을 위한 효율적인 코드를 작성하고
다른 코드를 이해할 수 있으려면
파이썬 프로그래밍 기초가 필수적입니다.
다음은 마스터해야 하는
Python 프로그래밍 기본 사항 중 일부입니다.
1.1. 데이터 유형
Python에는 정수, 부동 소수점 및 문자열을 포함한
여러 내장 데이터 유형이 있습니다.
이러한 각 데이터 유형으로 작업하는 방법과
사용 시기를 아는 것이 중요합니다.
1.2. 변수
변수는 프로그램에 값을 저장하는 방법입니다.
Python에서는 등호(=)를 사용하여
변수에 값을 할당하여 변수를 만들 수 있습니다.
1.3. 연산자
연산자는 하나 이상의 피연산자에 대해
특정 작업을 수행하는 Python의 특수 기호입니다.
일반적인 연산자로는
더하기(+), 빼기(-) 및 곱하기(*)가 있습니다.
1.4. 리스트
리스트는 특정 순서의 항목 모음입니다.
리스트는 특정 순서로 접근해야 하는
데이터를 저장하거나 동일한 데이터 유형의
여러 항목을 저장하는 데 유용합니다.
1.5. 딕셔너리
딕셔너리는 key-value 쌍의 모음입니다.
딕셔너리는 고유 key를 사용하여 액세스해야 하는
데이터를 저장하는 데 유용합니다.
1.6. 제어문 (제어 구조)
제어 구조는 다른 코드 블록이 실행되는 방식을
결정하는 코드 블록입니다.
Python의 일반적인 제어 구조에는
if 문, for 루프 및 while 루프 등이 포함됩니다.
1.7. 함수
함수는 특정 작업을 수행하고
프로그램에서 여러 번 재사용할 수 있는
코드 블록입니다.
함수를 정의하고 호출하는 것은
파이썬 프로그래밍의 중요한 측면입니다.
1.8. 모듈과 패키지
모듈은 Python 코드를 포함하는 파일인 반면
패키지는 모듈 모음입니다.
모듈과 패키지를 가져오고 사용하는 방법을 아는 것은
더 크고 복잡한 Python 프로그램을
작성하는 데 필수적입니다.
2. 데이터 조작 및 분석
데이터 과학자는 분석 및 모델링을 위해
데이터를 준비하고 조작하는 데
많은 시간을 할애합니다.
따라서 데이터를 정리하고 준비하기 위해
파이썬으로 작업할 수 있는 것이 중요합니다.
여기에는 다양한 데이터 유형 및 크기 작업이 포함됩니다.
Python을 사용하여 크기와 유형이 다른
데이터 세트를 조작하고 효율적으로
분석할 수 있어야 합니다.
이 분야의 기술에는
구조화된 데이터 조작 및 분석을 위해
NumPy 및 Pandas와 같은
라이브러리 작업이 포함됩니다.
대규모 데이터 세트 조작에
PySpark를 사용할 수 있을 뿐만 아니라
필요한 경우 이미지, 텍스트 및 오디오와 같은
다양한 유형의 데이터에
라이브러리를 사용할 수 있습니다.
3. 데이터 시각화
데이터 시각화는 데이터를 탐색 및 이해하고,
패턴과 추세를 파악하고,
결과를 다른 사람에게 전달할 수 있기 때문에
데이터 과학의 중요한 측면입니다.
따라서 데이터 과학자가 데이터 시각화 도구와
이를 효과적으로 사용하는 방법에 대한
강력한 이해와 실무 기술을 갖추는 것이 중요합니다.
데이터 시각화를 위해 Python에서 사용할 수 있는
많은 라이브러리와 도구가 있으며
가장 많이 사용되는 도구는 다음과 같습니다.
3.1. Matplotlib
Python에서 정적, 애니메이션 및 대화형 시각화를
만드는 데 널리 사용되는 라이브러리입니다.
매력적이고 유익한 통계 그래픽을 그리기 위한
높은 수준의 인터페이스를 제공합니다.
3.2. Seaborn
Python에서 통계 그래픽을 만들기 위한 라이브러리입니다.
Matplotlib 위에 구축되었으며
시각화 생성을 위한 보다 세련된 인터페이스를 제공합니다.
3.3. Plotly
Python에서 대화형 시각화를 만들기 위한 라이브러리입니다.
Bokeh와 유사하지만 Jupyter Notebook과 같은
다른 컨텍스트에 표시할 수 있는 시각화 생성 지원도 포함합니다.
3.4. Bokeh
Python에서 대화형 시각화를 만들기 위한 라이브러리입니다.
웹 브라우저에 표시할 수 있는
시각화를 만드는 데 특히 적합합니다.
3.5. Altair
Python에서 선언적 통계 시각화를
생성하기 위한 라이브러리입니다.
Vega 및 Vega-Lite 시각화 문법을 기반으로 하여
다양한 시각화를 생성하기 위한
높은 수준의 간결한 구문을 제공합니다.
4. 데이터 저장 및 검색
데이터 과학자는 데이터를 처리한 후
데이터를 검색하거나 저장해야 하는지
여부에 관계없이 주로 데이터로 작업하게 됩니다.
따라서 데이터 저장 및 검색 기술은
작업 중인 데이터를 효율적으로 관리하고
액세스 할 수 있기 때문에 데이터 과학자에게 중요합니다.
데이터 과학자의 요구와 데이터의 특성에 따라
Python에서 데이터를 저장하고
검색하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
다음은 몇 가지 일반적인 접근 방식입니다.
4.1. 플랫 파일
플랫 파일은 각 행이 레코드를 나타내고
각 열이 필드를 나타내는
테이블 형식 데이터를 포함하는
간단한 텍스트 파일입니다.
플랫 파일은 Python의 내장 open() 함수와
read(), readline() 및 write()와 같은
파일 개체의 다양한 메서드를 사용하여
읽고 쓸 수 있습니다.
4.2. CSV 파일
CSV(쉼표로 구분된 값) 파일은 쉼표를 사용하여
값을 구분하는 플랫 파일 유형입니다.
Python의 pandas 라이브러리를 사용하여
읽고 쓸 수 있습니다.
4.3. JSON 파일
JSON(JavaScript Object Notation)은
널리 사용되는 사람이 읽을 수 있는
데이터 교환 형식입니다.
리스트 및 딕셔너리와 같은
복잡한 데이터 구조를 나타내는 데
사용할 수 있습니다.
JSON 파일은 Python의 내장 json 모듈과
pandas 라이브러리를 사용하여 읽고 쓸 수 있습니다.
4.4. 관계형 데이터베이스
관계형 데이터베이스는 구조화된 데이터를 저장하고
쿼리 하기 위한 강력한 시스템입니다.
MySQL, PostgreSQL 및 SQLite와 같은
널리 사용되는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과
상호 작용하기 위한 여러 Python 라이브러리가 있습니다.
인기 있는 옵션으로는 PostgreSQL용 psycopg2,
MySQL용 mysql-connector-python,
SQLite용 sqlite3 등이 있습니다.
4.5. NoSQL 데이터베이스
NoSQL 데이터베이스는 소셜 미디어, IoT 장치 및
전자 상거래 플랫폼에서 생성된 것과 같은
대량의 비정형 데이터를 처리하도록 설계되었습니다.
일부 인기 있는 NoSQL 데이터베이스에는
MongoDB, Cassandra 및 Redis가 포함됩니다.
Python은 MongoDB용 pymongo 및
Redis용 redis-py와 같이
이러한 데이터베이스와 상호 작용하기 위한
다양한 라이브러리를 제공합니다.
4.6. 클라우드 스토리지
Amazon S3, Google Cloud Storage 및
Microsoft Azure Storage와 같은
클라우드 스토리지 서비스는
클라우드에 대량의 데이터를 저장하기 위한
확장 가능하고 유연한 옵션을 제공합니다.
Python은 Amazon S3용 boto3 및
Google Cloud Storage용 google-cloud-storage와 같은
이러한 서비스에 액세스 하기 위한 라이브러리를 제공합니다.
5. 응용머신 및 딥러닝
응용 기계 학습과 딥 러닝은 모두
데이터 과학자가 숙달해야 하는 중요한
Python 기술입니다.
기계학습은 특정 작업을 수행하도록
명시적으로 프로그래밍하지 않고도
컴퓨터가 주어진 작업에 대한
성능을 향상시킬 수 있도록 하는
알고리즘 및 통계 모델의 사용을 포함합니다.
이는 데이터 세트에서 기계 학습 모델을 교육하고
데이터 내의 관계와 패턴을
학습할 수 있도록 함으로써 달성됩니다.
반면에 딥 러닝은 인공 신경망을 사용하여
학습하고 의사 결정을 내리는 것입니다.
딥 러닝은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리,
심지어 게임에서도 특히 효과적인 것으로 입증되었습니다.
Python에서 기계 학습과 딥 러닝을 적용하기 위해서는
사용 가능한 다양한 알고리즘과
라이브러리에 대한 깊은 이해가 중요합니다.
다음은 데이터 과학자로서 알아야 하는
가장 일반적인 세 가지 라이브러리입니다.
5.1. Scikit-learn
분류, 회귀, 클러스터링 및 차원 축소를 위한
광범위한 알고리즘과 모델 평가 및 선택을 위한
도구를 제공하는 Python용 기계 학습 라이브러리입니다.
5.2. TensorFlow
Google에서 개발한 딥 러닝용 오픈 소스 라이브러리로,
기계 학습 모델을 구축,
교육 및 배포하기 위한 도구를 제공합니다.
5.3. Keras
TensorFlow 위에 구축된 고급 신경망 라이브러리로,
딥 러닝 모델을 정의하고 교육하기 위한
편리한 인터페이스를 제공합니다.
이상 데이터 과학자가 알아야 할
가장 중요한 5가지 Python 기술에 대해
살펴보았습니다.