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데이터사이언스를 위한 기초수학 with 파이썬 ㅣ Learn IT
박민서 지음 / 길벗캠퍼스 / 2023년 1월
평점 : 
데이터 과학(Data Science)은 대규모의 데이터를 수집, 분석, 해석하고 이를 통해 통찰력을 얻는 학문이다. 데이 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 도메인 지식과 결합하여 데이터를 수집하고 정보를 추출한 뒤 문제의 본질을 파악해 의사결정과 문제 해결을 지원한다. 데이터 과학은 특정 도메인(예: 의학, 금융, 마케팅)에서 진행되기 때문에 해당 도메인에 대한 전문 지식이 필요하다.
1) 데이터 수집
데이터 과학의 첫 번째 단계는 데이터를 수집하는 것이다. 이 데이터는 다양한 출처에서 오며, 구조화된 데이터베이스, 비정형 텍스트 문서, 센서 데이터, 웹에서 스크랩한 데이터 등이 될 수 있다.
2) 데이터 전처리
수집한 데이터는 종종 노이즈, 결측값, 이상치를 포함하며, 전처리를 통해 데이터의 품질을 개선한다. 이 과정에는 데이터 정제, 변환, 스케일링 및 피처 엔지니어링이 포함된다.
3) 데이터 분석
데이터 과학자는 데이터를 분석하여 패턴, 관계, 통계적 특성을 발견한다. 이를 위해 통계 분석, 머신 러닝, 데이터 시각화 등 다양한 도구와 기술을 사용한다.
4) 예측 및 모델링
데이터 과학자는 데이터 분석을 기반으로 예측 모델을 구축한다. 이 모델은 문제 해결, 의사결정, 추천 시스템 등 다양한 응용 분야에 사용된다.
5) 결과 해석
모델을 사용하여 예측하거나 분석한 결과를 이해하고 해석한다. 비전문가에게도 설명 가능한 결과를 제공해야 한다.
6) 데이터 시각화
데이터를 시각화하여 인사이트를 시각적으로 전달하고 의사결정을 지원한다.
데이터 과학은 다양한 산업 및 분야에서 중요한 역할을 하며, 데이터 중심 의사결정과 문제 해결을 위한 핵심 도구 중 하나로 자리 잡았다. 데이터 과학은 계속해서 발전하며, 새로운 도구와 기술이 나타난다. 데이터 과학자는 지속적인 학습과 업데이트가 필요하다. 데이터 과학 작업은 데이터 처리, 알고리즘 구현, 대용량 데이터 처리 등의 컴퓨터 과학적 측면을 포함한다. 프로그래밍 언어(예: Python, R)와 데이터베이스 관리 기술을 갖추어야 한다.
데이터 과학은 수학적 원리와 통계를 활용하여 데이터를 분석하고 모델링 하는 학문이다. 이 책은 데이터 과학을 이해하고 수행하기 위한 기초 수학 개념을 설명한다. 지금까지 읽었던 기초수학을 설명한 책 중에서 설명이 가장 깔끔하고 이해하기가 쉬웠다. 미분, 벡터, 선형대수, 확률, 통계 등의 개념을 설명하는 흐름도 매끄럽고 논리적이다. 수학적 개념을 학습하기에 좋은 내용으로 구성되어 있다.
데이터 과학을 수행하려면 이러한 기초 수학 개념을 이해하고 그것을 실제 데이터 분석 및 모델링에 적용할 수 있어야 한다. 수학 및 소프트웨어를 사용하여 계산을 수행하고 데이터를 시각화하며, 프로그래밍 언어를 사용하여 수학적 개념을 구현할 수 있는 능력도 중요하다.