데이터 과학 이해하기

데이터 과학 워크플로를 이해했다면 첫 번째 단계인 데이터 수집과 스토리지를 더 깊이 살펴볼 차례입니니다. 활용할 수 있는 다양한 데이터 소스, 데이터의 형태, 수집된 데이터를 저장하는 방법, 데이터 파이프라인으로 이 과정을 자동화하는 방법을 학습합니다.

데이터 준비는 매우 중요합니다. 데이터 과학자는 시간의 80%를 데이터 정제와 가공에 사용하고 실제 분석에는 20%만 사용합니다. 이 챕터에서는 데이터의 문제를 진단하고, 결측값과 이상치를 처리하는 방법을 학습합니다. 이어서 데이터를 탐색하고 결과를 전달하는 데 필수적인 도구인 시각화에 대해서도 배웁니다.

마지막 챕터에서는 실험과 예측에 대해 알아봅니다. 먼저 A/B 테스트를 다룬 다음 미래 이벤트를 예측하는 시계열 예측으로 넘어갑니다. 마지막으로 지도 학습과 클러스터링을 중심으로 머신 러닝을 살펴봅니다.