데이터 처리의 기초
오늘날의 디지털 세계에서는 데이터가 어디에나 있습니다. 대기업이든 혁신적인 스타트업이든 거의 모든 전략적 결정의 원동력입니다. 그러나 이 데이터를 효과적으로 사용하려면 먼저 정리하고 분석해야 합니다. OpenClassrooms의 "데이터 세트 정리 및 분석" 교육이 시작되는 곳입니다.
이 과정은 필수 데이터 정리 기술에 대한 포괄적인 소개를 제공합니다. 누락된 값, 입력 오류, 분석을 왜곡할 수 있는 불일치 등 일반적인 문제를 해결합니다. 실습 튜토리얼과 사례 연구를 통해 학습자는 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 과정을 안내받습니다.
하지만 그게 전부는 아닙니다. 데이터가 정리되면 교육은 탐색적 분석으로 들어갑니다. 학습자는 데이터를 다양한 각도에서 보는 방법을 발견하고, 그렇지 않으면 놓쳤을 수도 있는 추세, 패턴 및 통찰력을 드러냅니다.
데이터 정리의 중요한 중요성
모든 데이터 과학자는 다음과 같이 말할 것입니다. 분석은 기반이 되는 데이터만큼만 우수합니다. 그리고 품질 분석을 수행하기 전에 데이터가 깨끗하고 신뢰할 수 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 여기에서 종종 과소평가되지만 데이터 과학의 절대적으로 중요한 측면인 데이터 정리가 필요합니다.
OpenClassrooms의 "데이터 세트 정리 및 분석" 과정은 분석가가 실제 데이터 세트로 작업할 때 직면하는 일반적인 과제를 강조합니다. 누락된 값과 입력 오류부터 불일치 및 중복에 이르기까지 원시 데이터는 획득하자마자 분석할 준비가 되어 있는 경우가 거의 없습니다.
이러한 오류를 발견하고 관리하는 기술과 도구를 소개합니다. 다양한 유형의 오류를 식별하거나, 오류가 분석에 미치는 영향을 이해하거나, Python과 같은 도구를 사용하여 데이터를 효과적으로 정리하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
그러나 기술을 넘어, 여기서 가르치는 철학은 엄격함과 세부 사항에 대한 관심의 중요성입니다. 감지되지 않은 오류는 아무리 작더라도 전체 분석을 왜곡하고 잘못된 결론으로 이어질 수 있기 때문입니다.
탐색적 데이터 분석에 대한 심층 분석
데이터의 청결성과 신뢰성을 확인한 후 다음 단계는 데이터를 드릴다운하여 귀중한 통찰력을 추출하는 것입니다. 탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터의 추세, 패턴 및 이상 현상을 발견하는 중요한 단계이며 OpenClassrooms 과정은 이 흥미로운 프로세스를 안내합니다.
AED는 단지 일련의 통계나 차트가 아닙니다. 이는 데이터 세트 내의 구조와 관계를 이해하는 체계적인 접근 방식입니다. 올바른 질문을 하는 방법, 통계 도구를 사용하여 질문에 답하는 방법, 의미 있는 맥락에서 결과를 해석하는 방법을 배우게 됩니다.
데이터 분포, 가설 검정 및 다변량 분석과 같은 기술을 다룹니다. 각 기술이 어떻게 데이터의 다양한 측면을 드러내고 포괄적인 개요를 제공하는지 배우게 됩니다.
그러나 무엇보다도 이 과정 섹션에서는 데이터 과학에서 호기심의 중요성을 강조합니다. DEA는 분석만큼이나 많은 탐구이며, 예상치 못한 통찰력을 발견하려면 열린 마음이 필요합니다.
