데이터 과학(Data Science)이란 크게 방대한 양의 데이터에서 유용한 정보와 지식을 추출하는 과정입니다. 이 분야는 통계학, 컴퓨터 과학, 정보 과학, 그리고 특정 분야의 전문 지식을 결합하여, 데이터를 수집, 관리, 분석, 해석, 그리고 시각화하는 방법론과 기술을 포함합니다.
Data Science Process는 원시 데이터에서 가치 있는 통찰력을 추출하기 위한 일련의 절차나 단계이다. 다양한 Data Science Project의 유형과 목적에 따라 프로세스의 세부 단계는 약간 다를 수 있지만, 일반적으로 아래의 주요 단계를 포함합니다.
Industry Understanding
Data Understanding
데이터 이해(Data Understanding) 단계는 데이터 과학 프로젝트에서 주어진 데이터의 구조, 내용, 특성 및 품질을 탐색하고 이해하는 데 중점을 둡니다. 이 단계는 문제의 문맥에서 데이터의 적절성과 한계를 파악하는 데 큰 도움이 되는 과정으로 예를 들어, 특정한 범위의 데이터 값이나 특정한 패턴이 발생하는 경우 전 단계의 산업에 대한 이해를 바탕으로 데이터 이상치, 결측치, 또는 다른 데이터 품질 문제를 더 효과적으로 감지하고 처리할 수 있습니다.
Data Preparation
데이터 준비(Data Preparation) 단계는 분석과 모델링을 위해 원본 데이터를 정제하고 변형하는 과정이다. 이 단계는 전체 데이터 과학 프로젝트에서 시간이 가장 많이 소요되는 부분 중 하나이며, 정확하고 효과적인 분석 결과를 위해 꼭 필요한 단계입니다. 원본 데이터를 분석 및 모델링에 적합한 형태로 만드는 데 중점을 두고 데이터 정제, 데이터 변환, 데이터 구조변경, 데이터 통합, 샘플링과 같은 업무를 수행합니다.
Model Building
모델 구축(Model Building)단계는 데이터를 기반으로 예측, 분류, 군집화 등의 작업을 수행하기 위해 알고리즘을 훈련하는 과정이다. 이 단계는 데이터 준비가 완료된 후 수행되며, 데이터에서 의미있는 패턴과 관계를 찾아내는 데이터 과학 프로세스의 핵심 단계입니다. 풀고자 하는 문제의 유형(예: 분류, 회귀, 클러스터링 등)에 따라 적절한 머신 러닝 알고리즘을 선택하고 훈련 데이터를 기반으로 모델을 훈련시키면 이 과정에서 알고리즘은 데이터의 패턴을 학습하게 됩니다. 대부분의 머신 러닝 알고리즘은 성능과 학습 방식을 제어하는 여러 하이퍼파라미터를 가지고 있는데, 그리드 탐색, 랜덤 탐색, 베이지안 최적화 등의 방법을 사용하여 최적의 하이퍼파라미터 값을 찾을 수 있고 이 값을 튜닝하면서 모델의 성능을 최적화할 수 있습니다.
Evaluating Model
모델 평가(Model Evaluation)단계는 훈련된 머신 러닝 모델이 얼마나 잘 동작하는지를 판단하는 과정입니다. 문제의 유형과 프로젝트 분야의 요구에 따라 적절한 평가 지표를 선택하고 홀드아웃 검증, 교차 검증, 오버피팅 및 언더피팅 감지, 모델비교를 하여 구축된 모델이 실제로 예측하거나 분류하는 데 있어 얼마나 효과적인지를 평가합니다. 이렇게 모델 평가는 구축된 모델이 기대한대로 잘 동작하는지 확인하고 여러 모델 중에서 최적의 모델을 선택하기 위한 기준을 제공하며 앞으로 어느 부분에서 개선이 필요한지를 파악하고, 다음 단계의 모델 개선 방향을 결정하는 데 도움을 줍니다. 데이터 과학 프로젝트에서 모델의 성능과 그 결과의 신뢰성을 평가하고 검증하는 중요한 단계입니다.
* 평가 지표 선택
- 분류 문제: 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, ROC-AUC 등
- 회귀 문제: 평균 제곱 오차(MSE), 평균 절대 오차(MAE), R^2 등
*홀드아웃 검증
- 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분리하고, 훈련 세트로 모델을 훈련시킨 후 테스트 세트로 모델의 성능을 평가
*교차 검증
- 데이터를 여러 부분(폴드)으로 나누고, 각 폴드를 테스트 세트로 사용하면서 모델의 성능을 반복적으로 평가하여 모델의 일반화 성능에 대한 더 안정성 검증
*오버피팅 및 언더피팅 감지
- 모델이 훈련 데이터에 과도하게 적합하거나(오버피팅), 데이터의 패턴을 충분히 학습하지 못한 경우(언더피팅)를 감지하고 수정하기 위한 작업
Model Deployment
모델 배포(Model Deployment)단계는 개발 및 평가된 머신 러닝 모델을 실제 작업 환경에 적용하여 실시간 또는 일정 기간 동안의 예측 및 분석 작업을 수행할 수 있게 하는 과정입니다. 모델과 사용 사례에 따라 배포전략(웹서비스 제공, 내부시스템 통합 등)을 결정하고 모델을 서버로 변환하여 API(응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스)를 통해 액세스 가능하게 만들기도 하고 많은 사용자나 요청을 처리하기 위해 클라우드 기반 솔루션(예: AWS, Google AI Platform 등)을 활용하여 자동 확장 및 부하 분산을 구성하기도 합니다. 배포된 모델 성능을 모니터링하고 필요에 따라 모델을 업데이트하거나 재훈련을 시키기도합니다. 이 외에도 보안 및 개인정보 보호 규정을 준수하도록 확인합니다. 모델 배포는 데이터 과학 프로젝트에서 실제 가치를 창출하는 마지막 단계이며 배포 없이는 모델은 연구나 실험의 결과에 불과합니다. 배포된 모델을 통해 사용자의 피드백을 수집하고, 이를 바탕으로 모델을 지속적으로 개선할 수 있고 배포된 모델은 다양한 시스템과 통합되어 자동화된 결정 프로세스의 일부로 동작할 수 있게 됩니다.
실제 데이터 과학 프로젝트에서는 위의 여러 단계 간에 반복적으로 움직일 수 있습니다. 예를 들어, 모델 평가 후 원하는 성능에 도달하지 못하면 데이터 전처리나 피쳐 엔지니어링 단계로 돌아갈 수도 있습니다. 모델 배포 후에도 다시 미흡한 점을 수정하여 최적의 모델을 찾고 재배포하는 과정이 데이터과학프로세스입니다.
데이터분석 관련 직무정리
➡ 데이터 애널리스트
데이터 애널리스트는 조직 내부나 외부에서 데이터를 수집하고 분석하여 의사 결정에 도움을 주는 전문가입니다. 데이터 애널리스트는 다양한 데이터 소스에서 정보를 추출하고 데이터베이스에 저장하며, 이를 통해 데이터에 대한 통찰력을 발견합니다. 이들은 수학, 통계, 컴퓨터 과학 등의 분야에서 지식을 활용하여 데이터를 정형화하고 분석하는 기술을 갖춰야 합니다.
데이터 애널리스트는 프로젝트의 목표와 질문에 맞게 데이터를 분석하고 시각화하여 의사 결정에 영향을 미치는 인사이트를 도출합니다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 비지니스 분야에서는 매출 증대, 비용 절감, 시장 세분화 등 다양한 영역에서 전략을 개선할 수 있습니다. 데이터 애널리스트는 통계 모델을 사용하여 예측 및 트렌드 분석도 수행할 수 있으며, 마케팅, 운영, 재무 등의 분야에서 광범위하게 활용됩니다.
데이터 애널리스트는 훌륭한 커뮤니케이션과 문제 해결 능력을 갖추어야 합니다. 비즈니스 요구 사항을 이해하고 가설을 설정한 후, 데이터 탐색, 분석, 시각화를 통해 결과를 해석하여 프로젝트 이해 관계자와 공유합니다.
➡ 데이터 사이언티스
데이터 사이언티스트는 데이터를 수집, 정제, 분석하여 가치 있는 인사이트를 도출하는 일을 담당하는 전문가입니다.
1. 데이터 수집 및 정제 : 다양한 소스로부터 데이터를 수집하고, 이를 정제하여 사용 가능한 형태로 가공합니다. 이 과정에서 데이터 품질을 확인하고 오류를 찾아내는 작업이 중요합니다.
2. 데이터 탐색 및 시각화 : 수집된 데이터를 시각적인 형태로 표현하고 분석합니다. 시각화 도구를 사용하여 그래프, 차트, 대시보드 등을 만들어 데이터의 특성과 패턴을 쉽게 파악할 수 있습니다.
3. 통계 분석 및 모델링 : 수학적, 통계적 분석 기법을 활용하여 데이터의 특성을 파악하고, 문제를 해결하거나 예측 모델을 개발합니다. 이를 위해서는 R, Python 등과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터 분석을 수행합니다.
4. 예측 및 최적화 : 데이터 기반 모델을 개발하여 예측을 수행하고, 이를 통해 의사 결정을 지원합니다. 가령, 구매 패턴을 예측하여 마케팅 전략을 개선하거나, 생산 과정을 최적화하여 효율을 높일 수 있습니다.
5. 데이터 솔루션 개발 : 데이터 사이언티스트는 데이터 관련 문제를 해결하기 위한 솔루션을 개발합니다. 이를 위해 알고리즘 개발, 머신러닝 기술 적용, 빅데이터 처리 등을 수행합니다.
➡ 데이터 리서처
데이터 리서처는 주어진 연구 주제에 대하여 새로운 알고리즘과 방법론을 연구 개발하는 일을 담당합니다. 빠르고 정확한 예측결과를 낼 수 있는 최적의 알고리즘을 개발하기 위해 꾸준히 최신 연구 동향을 파악하고 새로운 논문을 읽고 새로운 라이브러리를 최적화시키는 등 데이터 프로젝트의 성능 향상에 헌신합니다.
데이터 리서처는 숫자에 기반한 분석 능력과 객관적인 시각, 문제 해결 능력, 관찰력과 직관력을 필요로 합니다. 또한 문제 해결에 대한 창의력과 커뮤니케이션 능력도 중요합니다. 대학이나 연구기관에서 일하면서 데이터 어낼리시스트, 데이터 사이언티스트들과 협력하여 프로젝트를 완성시키는 경우가 많습니다.
➡ 데이터 엔지니어
데이터 엔지니어는 데이터를 수집, 저장, 처리 및 분석하기 위해 데이터 시스템을 설계 및 구축하는 역할을 합니다.
1. 데이터 아키텍처 설계 : 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등 데이터 시스템의 구조를 설계
2. 데이터 수집 및 전처리 : 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집하고 필요한 형식으로 변환하여 정제
3. 데이터 스키마 및 모델링 : DB 테이블 구조 및 데이터 웨어하우스 스키마 디자인, 데이터 모델링 수행
4. 데이터 저장 및 관리 : 데이터를 저장하고 필요한 인덱스 생성하여 검색 성능을 최적화
5. ETL(추출, 변환 및 저장) : 데이터를 추출하고 변환하여 원하는 형식으로 저장
6. 데이터 품질 모니터링 : 데이터의 품질 관리, 데이터 품질 문제 탐지, 데이터 시스템의 성능 모니터링
7. 데이터 보안 및 규정 준수: 개인정보 보호 및 규정 준수를 위한 데이터 보안 정책 개발, 시스템 구현
8. 스트림 프로세싱 및 빅데이터 처리: 실시간 스트림 데이터 처리 및 대규모 데이터 효율적인 처리 기술 개발
데이터 엔지니어는 자신만의 도구와 프로세스를 개발하거나 신속하게 문제를 해결하기 위해 다른 팀과 협력하고 데이터 주도 기반의 의사 결정을 도와 프로젝트의 성과를 향상시키는 역할을 합니다.
➡ 데이터 기획자 (데이터 프로젝트 매니저)
데이터 프로젝트 매니저는 데이터 프로젝트의 계획, 실행 및 제어를 담당하는 역할을 말합니다. 데이터 프로젝트 매니저는 데이터 프로젝트의 일정 관리, 리소스 할당, 품질 통제, 이해 관계자 간의 조정 등 다양한 작업을 수행합니다. 이들은 프로젝트의 목표와 요구 사항을 이해하고, 팀 멤버들 간의 협업을 조화롭게 유지하며, 프로젝트의 진행 상황을 모니터링하며 문제를 해결하기 위해 대응합니다.
데이터 프로젝트 매니저의 역할은 크게 다음과 같을 수 있습니다
1. 프로젝트 계획 : 프로젝트 목표, 범위, 일정과 예산 설정
2. 리소스 관리 : 팀 구성원의 역할 및 책임 설정, 작업 우선순위 결정, 외부 리소스 활용 등
3. 협업과 조정 : 팀 멤버, 이해 관계자 및 이외의 다른 팀과의 협력과 커뮤니케이션 조정
4. 위험 관리 : 프로젝트 리스크 식별 및 관리, 개입 및 해결책 도출
5. 성과 평가 : 프로젝트의 성과 지표와 목표에 따른 평가 및 보고서 준비
데이터 프로젝트 매니저는 프로젝트의 전체 주기 동안 일하는 동안 동료들과 원활하게 소통하고 조율하며, 프로젝트가 성공적으로 완료될 수 있도록 지원해주고 이와 함께 데이터 프로젝트 매니저는 프로젝트의 과정과 결과를 기록하고 문서화하여 추후 프로젝트에서 활용하고 기타 관련 프로젝트에 통찰력을 제공할 수 있습니다.
