데이터 과학(Science)의 워크플로우(Workflow) 관련 기사 공유합니다.⌨️ <데이터 과학 워크플로우 마스터하기> 데이터 과학 워크플로우는 데이터 사이언티스트가 데이터 과학 프로젝트의 복잡성을 효과적으로 탐색할 수 있도록 안내하는 구조화된 단계 프레임워크로 알고 있는데요, 아래와 같이 총 6단계로 구분해서 생각할 수 있습니다. 1) 정의(Definition) 2) 수집(Collection) 3) 준비(Preparation) 4) 탐사(Exploration) 5) 분석(Analysis) 6) 의사소통(Communication) 각 단계별 상세 내용에 대해 알아 볼까요? 1️⃣ 정의 정의 단계에는 노력, 기대, 자원이 공유된 목적 및 방향과 일치하도록 프로젝트의 개요를 명확하게 설명하는 단계가 포함됩니다. - 프로젝트와 관련된 상황별 정보를 수집(예: 원인, 목표, 문제, 기대, 의미) - 원하는 결과, 측정 가능한 목표 및 주요 질문을 정의 - 중요한 요소(예: 자원 가용성, 시간 제약, 데이터 접근성, 윤리적 고려 사항)를 고려하여 프로젝트의 한계를 결정 2️⃣ 수집 수집 단계에서는 정확한 정보를 바탕으로 의미 있는 분석을 수행하기 위해 필요한 데이터를 수집합니다. - 프로젝트에 올바르게 접근하는 데 필요한 데이터 정의(예: 형식, 변수, 시간 범위, 세분성) - 신뢰할 수 있고 관련성이 높은 데이터 소스 찾기(예: 데이터베이스, API, 파일, 센서 판독값) - 데이터에 액세스하는 데 필요한 권한 확보(예: 이메일/비밀번호, OAuth, API 키, robots.txt) - 적절한 방법(예: SQL 쿼리, API 호출, 웹 스크래핑, 수동 데이터 입력)을 사용하여 데이터를 수집 - 모범 사례(예: 데이터 품질, 데이터 거버넌스, 데이터 보안)에 따라 데이터를 처리 3️⃣ 준비 준비 단계에는 신뢰할 수 있는 분석에 적합한 일관되고 구조화된 형식을 얻기 위해 원시 데이터를 처리하는 작업이 포함됩니다. - 데이터의 오류 및 불일치(예: 누락된 값, 중복 항목, 이상, 데이터 형식)를 식별하고 처리 - 일관성을 보장하면서 여러 소스의 데이터를 결합(예: 변수, 명명 규칙, 인덱싱) - 원시 데이터에서 의미 있는 기능을 엔지니어링(예: 기능 선택, 기능 생성, 데이터 변환) 4️⃣ 탐색 탐색 단계에서는 유효한 가설을 수립하고, 문제를 식별하고, 프로젝트 정의를 구체화하기 위해 데이터의 주요 특성을 이해하는 작업이 포함됩니다. - 각 변수의 분포를 조사(예: 평균, 중앙값, 표준 편차, 왜곡, 이상치). - 변수 관계를 조사하고 정량화하여 서로 어떻게 영향을 미치는지 이해(예: 상관 관계, 상호 작용, 공분산, 시계열 분석). - 다양한 세그먼트와 하위 집합을 사용하여 데이터를 탐색하여 다양한 그룹에 걸쳐 패턴이 어떻게 다른지 이해 - 관계 및 패턴에 대한 가설을 개발하기 위한 초기 통찰력 생성 5️⃣ 분석 분석 단계에서는 귀중한 통찰력을 얻을 수 있는 강력한 솔루션을 개발하기 위해 데이터에 대한 심층적인 조사를 수행합니다. - 관찰된 패턴 및 관계의 통계적 중요성을 평가하기 위해 유의성 테스트를 적용(예: t-테스트, ANOVA, 카이제곱 테스트). - 특정 가설과 관련된 고급 알고리즘 활용(예: 시계열 분석, 회귀 분석, 이상 탐지) - 복잡성, 해석 가능성 및 성능과 같은 절충안을 고려하면서 최적의 구성을 식별하기 위해 관련 지표를 사용하여 적합한 모델을 선택, 구축 및 평가 6️⃣ 의사소통 의사소통 단계에서는 명확성과 인식을 높이기 위해 이해관계자에게 프로젝트와 그 결과를 제시하는 작업이 포함됩니다. - 실제 사용을 위한 모델 배포(예: API 생성, 웹 애플리케이션 구축, 기존 시스템에 통합) - 사용 중 모델에 대한 성능 추적 및 문제 로깅 구현 - 기술 세부 사항(예: 모델 아키텍처, 데이터 소스, 가정, 제한 사항)을 다루는 포괄적인 프로젝트 문서를 생성 - 간결하고 유익하며 매력적인 프로젝트 요약(예: 목표, 방법, 결과, 통찰력, 주요 결과)을 생성하고 전달 데이터 과학 워크플로우를 적용하면 데이터 과학자가 프로세스를 간소화할 수 있고, 의사 결정을 개선하고 협업을 강화하며 정확성을 높일 수 있다고 합니다. 끊임없이 변화하고 증가하는 데이터 사이언스 업무에서 성공할 확률이 높아 진다고 하네요.👏 원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다❤️ [Source Link] https://towardsdatascience.com/mastering-the-data-science-workflow-2a47d8b613c4