데이터 과학(Data Science)은 가장 인기 있는 직종 중 하나입니다. 데이터 시각화, 모델 구축, 데이터 조작 등 다양한 도메인의 다양한 요소를 포함하는 종합 분야입니다. 전문가이든 초보자이든 여러분의 지식을 넓혀줄 라이브러리를 단계별로 소개합니다.
※ 이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
원문: 7 Best Online Business Analytics Programs With Certificates
URL: https://azednews.com/best-online-business-analytics-programs-with-certificates/
1단계: 데이터 수집
합성 데이터 집합을 비롯한 다양한 데이터 프로젝트를 볼 수 있습니다. 이것이 초보자에게는 좋지만, 경쟁력 있는 직장에 취직하려면 더 많은 일을 해야 합니다. 파이썬에는 이를 위한 많은 옵션이 있는데, 그중 3가지에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
Scrapy
대규모 데이터 추출에 이상적인 Python용 웹 크롤링 프레임워크입니다. BeautifulSoup보다 더 정교하여 더 복잡한 데이터를 수집할 수 있습니다. Scrapy의 독특한 특징은 비동기 요청을 효율적으로 처리할 수 있어 대규모 스크래핑 작업을 더 빠르게 처리할 수 있다는 점입니다.
BeautifulSoup
BeautifulSoup은 HTML과 XML 문서를 파싱하는 데 사용됩니다. 스크랩보다 더 간단하고 사용자 친화적이어서 초보자나 간단한 스크래핑 작업에 이상적입니다. BeautifulSoup의 특징은 형식이 잘못된 HTML도 유연하게 파싱할 수 있습니다.
Selenium
Selenuum은 주로 웹 브라우저를 자동화하는 데 사용됩니다. 양식 작성이나 자바스크립트 기반 콘텐츠 포함 등 상호작용이 필요한 웹사이트의 데이터를 스크랩하는 데 적합합니다. 이 도구의 새로운 기능은 사람이 탐색하는 것처럼 웹 페이지를 자동화하고 상호 작용하는 기능으로, 동적 웹 페이지에서 데이터를 수집할 수 있습니다.
2단계: 데이터 탐색
이제 데이터가 생겼지만 데이터의 특징을 확인하려면 데이터를 탐색해야 합니다.
Scipy
Scipy는 과학 및 기술 컴퓨팅에 사용됩니다. numpy에 비해 고급 계산에 더 중점을 두고 최적화, 통합 및 보간과 같은 추가 기능을 제공합니다. Scipy의 독특한 기능은 다양한 과학 컴퓨팅 작업을 위한 광범위한 하위 모듈 모음입니다.
Numpy
Numpy는 데이터 과학에 관한 Python의 가장 중요한 라이브러리 중 하나입니다. 그 명성의 가장 큰 부분은 배열 개체에서 비롯됩니다. Scipy는 Numpy를 기반으로 구축되지만 Numpy 자체도 단독으로 작동합니다. 구별되는 특징은 효율적인 배열 계산을 수행하는 능력입니다. 이것이 실제로 데이터 과학에서 그토록 중요한 이유이지만 다음에 나오는 라이브러리도 너무 중요합니다.
Pandas
Pandas는 데이터 프레임과 같은 사용하기 쉬운 데이터 구조와 데이터 프레임을 사용하여 데이터를 조작하는 데 가장 적합한 데이터 분석 도구를 제공합니다. 다른 데이터 조작 도구와 구별되는 Pandas의 새로운 측면은 데이터 조작 및 분석을 위한 광범위한 기능을 제공하는 DataFrames입니다.
3단계: 데이터 조작
데이터 조작(manipulation)은 다음 단계를 준비하기 위해 데이터를 형성하는 프로세스입니다.
Pandas
Pandas는 모든 작업을 더 쉽게 해주는 DataFrame과 같은 데이터 구조를 제공합니다. Pandas에 정의된 내장 함수가 너무 많아서 100줄의 코드가 2개의 내장 함수로 바뀌기 때문입니다. 또한 데이터 시각화 기능과 데이터 탐색 기능을 갖추고 있어 다른 Python 라이브러리보다 다목적으로 사용할 수 있습니다.
4단계: 데이터 시각화
데이터 시각화를 사용하면 전체 스토리를 한 페이지에 전달할 수 있습니다. 데이터 시각화를 위한 라이브러리 중 3가지를 소개합니다.
Matplotlib
Python으로 데이터를 시각화했다면 matplotlib가 무엇인지 알 것입니다. 정적, 대화형, 심지어 애니메이션과 같은 다양한 유형의 그래픽을 생성하기 위한 Python 라이브러리입니다. Matplotlib는사용자 정의가 가능한 데이터 시각화 라이브러리입니다. 이를 통해 플롯의 거의 모든 요소를 제어할 수 있습니다.
Seaborn
Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 구축되었으며 막대 그래프와 같이 동일한 그래프에 대해 다른 종류의 보기를 제공합니다. Matplotlib에 비해 복잡한 시각화를 생성하는 데 사용하는 것이 더 간단할 수 있으며 Pandas DataFrames와 완전히 통합됩니다.
Plotly
Ploty는 다른 것보다 더 상호 작용적입니다. Plotly를 사용하여 대시보드를 만들 수도 있고, 코드를 Plotly와 통합하고 Plotly 웹 사이트에서 그래프를 볼 수도 있습니다. 더 알고 싶다면 여기 Python 데이터 시각화 라이브러리를 참고하세요.
5단계: 모델 구축
모델 구축은 최종적으로 행동의 결과를 확인하고 예측을 할 수 있는 단계입니다. 그러기 위한 라이브러리에는 여러 가지가 있습니다.
Sci-kit Learn
머신러닝을 위한 가장 유명한 파이썬 라이브러리는 Sci-kit learn입니다. 이 라이브러리는 몇 초 만에 모델을 구축할 수 있는 매우 간단하면서도 효율적인 함수를 제공합니다. 물론 이러한 함수 중 상당수는 직접 개발할 수 있지만, 1줄이 아닌 100줄의 코드를 작성하고 싶으신가요? 이 새로운 기능은 단일 패키지에 포함된 포괄적인 알고리즘 모음입니다.
TensorFlow
Google이 만든 TensorFlow는 Scikit-learn에 비해 딥러닝과 같은 고급 모델에 더 적합하고 대규모 신경망 구축을 위한 고급 기능을 제공합니다. 또한 TensorFlow를 더 쉽게 배울 수 있도록 Google에서 만든 무료 도구도 온라인에서 많이 제공됩니다.
Keras
Keras는 높은 수준의 신경망 API를 제공하며 Tensorflow 위에서 실행될 수 있습니다. Tensorflow보다 심층 신경망으로 빠른 실험을 가능하게 하는 데 더 중점을 둡니다.
6단계: 프로덕션 모델
이제 모델이 완성되었지만 스크립트일 뿐입니다. 모델을 좀 더 의미 있는 것으로 만들려면 모델을 웹 애플리케이션이나 API로 전환하여 프로덕션에 사용할 수 있도록 준비해야 합니다.
Django
가장 유명한 웹 프레임워크로 구조화된 방식으로 모델을 개발할 수 있습니다. Flask나 FastAPI보다 복잡단데, 그 이유는 관리자 패널과 같은 많은 기능이 내장되어 있기 때문입니다. 예를 들어 Flask에서는 많은 것을 처음부터 개발해야 하지만 웹 프레임워크에 대해 잘 모른다면 시작하기에 좋은 도구입니다.
Flask
Flask는 파이썬을 위한 마이크로 웹 프레임워크로, 나만의 웹 앱이나 API를 더 쉽게 개발할 수 있습니다. Django보다 더 유연하며 소규모 애플리케이션에 더 적합합니다.
FastAPI
FastAPI는 빠르고 사용하기 쉬워 인기가 높습니다. FastAPI의 고유한 기능은 문서 자동 생성과 Python 유형 힌트를 사용한 내장된 유효성 검사 기능입니다. 더 자세히 알고 싶다면 Top 18개 Python 라이브러리를 참조하세요.
보너스: 클라우드 시스템
모델을 전 세계에 공유하고 더 많은 테스트를 하려면 사람들과 공유해야 합니다. 그러기 위해서는 웹 애플리케이션이나 API가 서버에서 실행되고 있어야 합니다.
Heroku
여러 프로그래밍 언어를 지원하는 서비스형 클라우드 플랫폼(PaaS)입니다. 웹 애플리케이션을 위한 더 간단한 배포 프로세스를 제공하는 AWS에 비해 초보자에게 더 사용자 친화적입니다. 완전히 초보자라면 Python Anywhere와 같은 서비스가 더 적합할 수 있습니다.
PythonAnywhere
PythonAnywhere는 이름에서 알 수 있듯이 파이썬 프로그래밍 언어를 기반으로 하는 웹 호스팅 서비스를 제공하는 온라인 개발 환경입니다. 다른 도구에 비해 파이썬 관련 프로젝트에 더 중점을 두고 있습니다. 6단계에서 플라스크를 선택했다면 파이썬 애니웨어에 모델을 업로드할 수 있으며, 무료 기능도 있습니다.
AWS(Amazon Web Services)
AWS는 플랫폼에서 제공하는 모든 기능에 대해 너무 많은 옵션이 있습니다. 데이터베이스를 선택하려는 경우에도 옵션이 너무 많습니다. 다른 도구보다 더 복잡하고 포괄적이며 대규모 작업에 적합합니다. 이전 섹션에서 django를 선택하고 시간을 들여 대규모 웹 애플리케이션을 만든다면 다음 선택은 AWS가 될 것입니다.
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