2022년에 사용해야 할 10가지 최신 데이터 과학 기술

시간이 지남에 따라 데이터 과학의 개념이 바뀌었습니다. 통계적 방법을 적용하기 전에 데이터 세트를 수집하고 정리하는 프로세스를 설명하기 위해 1990년대 후반에 처음 사용되었습니다. 이제 데이터 분석, 예측 분석, 데이터 마이닝, 기계 학습 등이 포함됩니다. 다른 말로 표현하면 다음과 같을 수 있습니다.

정보가 있습니다. 의사 결정에 유용하려면 이 데이터가 중요하고 잘 정리되어 있어야 하며 이상적으로는 디지털이어야 합니다. 데이터가 정리되면 데이터 분석을 시작하고 대시보드와 보고서를 만들어 회사의 성과를 더 잘 이해할 수 있습니다. 그런 다음 미래에 관심을 돌리고 예측 분석을 생성하기 시작합니다. 예측 분석을 통해 가능한 미래 시나리오를 평가하고 새로운 방식으로 소비자 행동을 예측할 수 있습니다.

이제 데이터 과학 기본 사항을 마스터했으므로 사용 가능한 최신 방법으로 넘어갈 수 있습니다. 다음은 주의해야 할 몇 가지 사항입니다.

상위 10가지 데이터 과학 기술

1. 회귀

다음 달 매출을 예측하려는 영업 관리자라고 가정합니다. 날씨에서 경쟁업체의 판촉, 새롭고 개선된 모델에 대한 소문에 이르기까지 수백 가지가 아니라 수십 가지 변수가 숫자에 영향을 줄 수 있다는 것을 알고 있습니다. 회사의 누군가가 매출에 가장 큰 영향을 미칠 것에 대한 가설을 가지고 있을 수 있습니다. "나를 믿어 줘. 우리는 비가 올수록 더 많이 판매합니다.”

“경쟁사 프로모션 6주 후 매출이 증가 합니다.” 회귀 분석은 효과가 있는 항목을 결정하는 수학적 방법입니다. 다음 질문에 대한 답을 제공합니다. 가장 중요한 요소는 무엇입니까? 이 중 어느 것을 무시할 수 있습니까? 그 변수들 사이의 관계는 무엇입니까? 그리고 아마도 가장 중요한 것은 이러한 각 변수에 대해 우리가 얼마나 확신을 갖고 있느냐는 것입니다.

2. 분류

다른 매개변수를 기반으로 데이터세트를 클래스로 나누는 함수를 식별하는 프로세스를 분류라고 합니다. 컴퓨터 프로그램은 훈련 데이터 세트에 대해 훈련된 다음 해당 훈련을 사용하여 데이터를 다른 클래스로 분류합니다. 분류 알고리즘의 목표는 이산 입력을 이산 출력으로 변환하는 매핑 기능을 발견하는 것입니다. 예를 들어 온라인 고객이 구매할 것인지 여부를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그것은 예 또는 아니오입니다: 구매자 또는 구매자가 아닙니다. 반면에 분류 프로세스는 두 그룹에만 국한되지 않습니다. 예를 들어 분류 방법은 사진에 자동차가 포함되어 있는지 트럭이 포함되어 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.

세계 최고의 대학에서 온라인으로 데이터 과학 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

3. 선형 회귀

예측 모델링 방법 중 하나는 선형 회귀입니다. 종속변수와 독립변수의 관계입니다. 회귀는 두 변수 간의 연관성을 찾는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 집을 사고 면적만 가격 계산의 핵심 요소로 사용하려는 경우 면적을 함수로 하여 목표 가격을 결정하는 단순 선형 회귀를 사용합니다.

단순 선형 회귀는 하나의 속성만 고려된다는 사실을 따서 명명되었습니다. 방의 수와 층수를 고려할 때 고려해야 할 변수가 많고 모두 고려하여 가격이 결정됩니다.

관계 그래프가 선형이고 직선 방정식을 갖기 때문에 선형 회귀라고 합니다.

우리 학습자들은 또한 다음을 읽습니다: 무료로 제공되는 최고의 Python 코스

4. 잭나이프 회귀

"리브 원 아웃" 절차라고도 하는 잭나이프 방법은 추정자의 편향을 측정하기 위해 Quenouille가 발명한 교차 검증 기술입니다. 매개변수의 잭나이프 추정은 반복적인 방법입니다. 매개변수는 먼저 전체 샘플에서 계산됩니다. 그런 다음 표본에서 각 요인을 하나씩 추출하고 이 작은 표본을 사용하여 관심 매개변수를 결정합니다.

이러한 유형의 계산을 부분 추정(또는 잭나이프 복제)이라고 합니다. 전체 샘플 추정치와 부분 추정치 간의 불일치는 의사 값을 계산하는 데 사용됩니다. 그런 다음 의사 값을 사용하여 원래 값 대신 관심 매개변수를 추정하고, 해당 표준 편차를 사용하여 매개변수 표준 오차를 추정한 다음 귀무 가설 테스트 및 신뢰 구간 계산에 사용할 수 있습니다.

5. 이상 탐지

즉, 데이터에서 의심스러운 동작이 관찰될 수 있습니다. 항상 이상치로 나타나지 않을 수도 있습니다. 이상 징후를 식별하려면 시간 경과에 따른 데이터의 원래 동작을 더 깊이 이해하고 새로운 동작을 비교하여 데이터가 맞는지 확인해야 합니다.

Anomaly를 Outlier와 비교할 때 데이터에서 이상한 것을 발견하거나 나머지 데이터와 맞지 않는 데이터를 찾는 것과 같습니다. 예를 들어, 대다수 고객의 행동과 다른 고객 행동을 식별합니다. 모든 이상치는 비정상이지만 모든 비정상이 반드시 비정상인 것은 아닙니다. Anomaly Detection System은 앙상블 모델과 독점 알고리즘을 활용하여 모든 비즈니스 시나리오에서 높은 수준의 정확성과 효율성을 제공하는 기술입니다.

6. 개인화

이메일 제목에 귀하의 이름이 표시되는 것이 디지털 마케팅에서 큰 발전처럼 보였을 때를 기억하십니까? 개인화(소비자들의 참여를 유지하는 맞춤형 상호 작용을 제공하는)는 이제 훨씬 더 엄격하고 전략적인 전략을 필요로 하며, 점점 더 복잡해지고 점점 더 능숙해지는 부문에서 경쟁력을 유지하는 데 중요합니다.

오늘날 고객은 자신의 고유한 필요와 요구 사항을 듣고 이해하고 관심을 갖고 있다는 느낌을 주는 브랜드에 관심을 갖고 있습니다. 여기에서 사용자 정의가 작동합니다. 이를 통해 브랜드는 고유한 프로필을 기반으로 각 고객에게 전달하는 메시지, 거래 및 경험을 개인화할 수 있습니다. 마케팅 커뮤니케이션에서 데이터를 기반으로 하는 디지털 상호 작용으로의 발전을 고려하십시오. 전략, 콘텐츠 및 경험을 만들 수 있습니다.

고객 인구 통계, 선호도 및 행동에 대한 데이터를 수집, 분석 및 효율적으로 사용하여 대상 청중의 공감을 이끌어냅니다.

7. 상승도 분석

당신의 상사가 당신에게 몇 가지 데이터를 보내고 당신에게 그것에 모델을 일치시키고 그에게 다시 보고하라고 요청했다고 가정합니다. 당신은 모델을 피팅하고 그것을 기반으로 특정 결론에 도달했습니다. 이제 직장에 서로 다른 모델을 적용하고 서로 다른 결론에 도달한 사람들의 커뮤니티가 있음을 알게 되었습니다. 당신의 상사는 정신을 잃고 당신을 모두 내던집니다. 이제 당신의 발견이 사실임을 보여줄 무언가가 필요합니다.

구출을 위한 가설 테스트가 시작됩니다. 여기서는 초기 믿음(귀무 가설)을 가정하고 믿음이 옳다고 가정하고 모델을 사용하여 다양한 테스트 통계를 측정합니다. 그런 다음 초기 가정이 정확하면 테스트 통계도 초기 가정을 기반으로 예측하는 것과 동일한 규칙 중 일부를 따라야 한다고 제안합니다.

검정 통계량이 예측된 값에서 크게 벗어나면 초기 가정이 잘못되었다고 가정하고 귀무 가설을 기각할 수 있습니다.

8. 의사결정나무

순서도와 유사한 구조를 갖는 의사결정 트리에서 각 노드는 속성에 대한 테스트를 나타내고(예: 동전 던지기가 뒷면 또는 앞면으로 나올 경우) 모든 분기는 클래스 표시를 나타냅니다. 모든 속성의 계산). 분류 규칙은 루트에서 리프까지의 경로로 정의됩니다.

의사 결정 트리 및 밀접하게 관련된 영향 다이어그램은 도전적인 대안의 예상 값(또는 예상 효용)을 측정하기 위해 의사 결정 분석에서 시각적 의사 결정 지원 방법뿐만 아니라 분석적으로 사용됩니다.

9. 게임 이론

게임 이론(및 메커니즘 설계)은 알고리즘 전략적 결정을 이해하고 내리는 데 매우 유용한 방법입니다.

예를 들어, 분석을 비즈니스적으로 이해하는 데 더 관심이 있는 데이터 과학자는 게임 이론 원칙을 사용하여 원시 데이터에서 전략적 결정을 추출할 수 있습니다. 다시 말해, 게임 이론(그리고 그 문제에 대해 시스템 설계)은 측정할 수 없는 주관적인 전략 개념을 정량화 가능한 데이터 기반 의사 결정 방식으로 대체할 가능성이 있습니다.

10. 세분화

"세그멘테이션"이라는 용어는 시장을 정의 가능하고 사용 가능하며 실행 가능하고 수익성이 있고 확장 가능성이 있는 섹션 또는 세그먼트로 나누는 것을 의미합니다. 즉, 기업은 시간, 비용 및 노력의 제약으로 인해 전체 시장을 대상으로 할 수 없습니다. 여기에는 '정의 가능한' 세그먼트가 있어야 합니다. 즉, 상당한 노력, 비용 및 시간을 들여 정의하고 목표로 삼을 수 있는 대규모 그룹의 사람들입니다.

대중이 확립된 경우 가용 자원으로 효과적으로 목표로 삼을 수 있는지 또는 시장이 조직에 열려 있는지 결정해야 합니다. 세그먼트가 회사의 마케팅 노력(광고, 비용, 계획 및 판촉)에 반응합니까, 아니면 회사에서 실행할 수 있습니까? 제품과 목표가 분명하더라도 이 확인 후 판매하는 것이 수익성이 있습니까? 세그먼트의 크기와 가치가 증가하여 제품의 수익과 이익이 증가합니까?

정부 보안에서 데이트 앱에 이르기까지 거의 모든 산업에서 데이터 과학 전문가가 필요합니다. 수백만 개의 기업과 정부 기관에서 빅 데이터를 사용하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공합니다. 데이터 과학 분야의 직업은 수요가 높으며 이러한 추세는 조만간 바뀔 것 같지 않습니다.

데이터 과학 분야에 뛰어들고 싶다면 이러한 까다롭지만 흥미로운 직책에 대비하기 위해 할 수 있는 몇 가지가 있습니다. 아마도 가장 중요한 것은 지식과 경험을 보여줌으로써 잠재적 고용주에게 깊은 인상을 줄 필요가 있다는 것입니다. 관심 분야에서 고급 학위 프로그램을 추구하는 것은 그러한 기술과 경험을 습득하는 한 가지 방법입니다.

우리는 가장 기본적인 것부터 최첨단까지 작업하면서 가장 중요한 10가지 머신 러닝 기술을 다루려고 노력했습니다. 이러한 방법을 철저히 연구하고 각각의 기본 사항을 이해하면 보다 발전된 알고리즘 및 방법에 대한 추가 연구를 위한 견고한 기반을 제공할 수 있습니다.

몇 가지 예를 들면 품질 메트릭, 교차 검증, 분류 프로세스의 클래스 불일치, 모델 과적합을 포함하여 아직 다루어야 할 것이 많습니다.

데이터 사이언스를 탐구하고 싶다면 upGrad에서 제공하는 데이터 사이언스 과정의 Executive PG Program을 확인할 수 있습니다. 일하는 전문가라면 코스가 가장 적합합니다. 과정에 대한 자세한 내용은 과정 웹 사이트에서 탐색할 수 있습니다. 문의 사항이 있으면 지원 팀이 도와드릴 준비가 되어 있습니다.