데이터 과학은 데이터에서 통찰력을 추출하기 위해 통계 및 계산 방법을 사용하는 것과 관련된 종합 분야입니다. 데이터 과학 워크플로는 이러한 방법을 사용하여 데이터를 분석하고 의사 결정을 내리는 프로세스입니다. 광범위한 강력한 라이브러리를 갖춘 Python은 데이터 과학을 위한 이상적인 선택입니다. 이 기사에서는 Python을 사용한 데이터 과학 워크플로우를 탐색하고 데이터 과학을 위한 인기 있는 라이브러리 및 도구를 소개합니다.
Getting Started
Python을 사용한 데이터 과학 워크플로의 세부 사항을 살펴보기 전에 먼저 데이터 과학 워크플로의 중요성에 대해 논의해 보겠습니다. 데이터 과학 워크플로는 데이터 과학자가 작업을 구성하고 구조화하여 보다 효율적이고 효과적으로 만드는 프로세스입니다. 여기에는 데이터 정리 및 준비, 데이터 탐색, 모델링 및 시각화를 포함한 여러 단계가 포함됩니다. 구조화된 워크플로를 따르면 데이터 과학자는 올바른 질문에 답하고 올바른 방법을 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다.
데이터 과학을 위해 Python에서 사용할 수 있는 많은 라이브러리와 도구가 있지만 가장 인기 있는 것은 Jupyter Notebook, Pandas 및 Scikit-learn입니다. 이 기사에서는 Python에서 데이터 과학을 위해 가장 널리 사용되는 라이브러리 및 도구인 Jupyter Notebook 및 Pandas를 사용합니다. 시작하려면 명령 프롬프트에서 다음 명령을 실행하여 Jupyter Notebook 및 Pandas를 설치해야 합니다.
pip install jupyter pandas
라이브러리와 도구가 설치되면 Python으로 Data Science Workflow 탐색을 시작할 준비가 된 것입니다.
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook은 데이터 과학을 위한 대화형 개발 환경(IDE)입니다. 코드를 작성 및 실행할 수 있을 뿐만 아니라 단일 문서에 메모 및 시각화를 추가할 수 있습니다. Jupyter Notebook은 데이터 정리 및 준비, 데이터 탐색 및 시각화에 특히 유용합니다. 또한 작업을 PDF 또는 HTML 파일로 내보내 다른 사람과 쉽게 공유할 수 있습니다.
다음은 Jupyter Notebook을 사용하여 Pandas DataFrame에 데이터 세트를 로드하는 예입니다.
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data.head()
이렇게 하면 지정된 CSV 파일의 데이터가 DataFrame으로 로드되고 Jupyter Notebook에 데이터의 처음 몇 행이 표시됩니다.
Pandas
Pandas는 Python에서 데이터 작업을 위한 강력한 라이브러리입니다. 스프레드시트와 유사한 DataFrame 개체를 제공하며 표 형식으로 데이터를 사용할 수 있습니다. Pandas를 사용하면 데이터를 쉽게 로드, 조작 및 분석할 수 있습니다. 또한 평균, 중앙값 및 표준편차와 같은 데이터 요약을 위한 다양한 기능을 제공합니다.
다음은 Pandas를 사용하여 DataFrame에서 열의 평균을 계산하는 예입니다.
mean = data['column_name'].mean()
그러면 지정된 열에 있는 값의 평균이 계산됩니다.
Conclusion
이 문서에서는 Python과 널리 사용되는 라이브러리 및 도구인 Jupyter Notebook 및 Pandas를 사용한 데이터 과학 워크플로의 기본 사항을 소개했습니다. Jupyter Notebook은 코드를 쉽게 작성 및 실행하고 메모 및 시각화를 추가할 수 있는 데이터 과학용 강력한 IDE입니다. Pandas는 테이블 형식의 데이터 작업을 쉽게 하고 데이터 요약 및 조작을 위한 다양한 기능을 제공합니다. 파이썬과 이러한 강력한 라이브러리 및 도구를 사용하면 데이터 정리 및 준비에서 데이터 탐색 및 시각화, 모델링 및 의사 결정에 이르는 데이터 과학 워크플로우를 쉽게 따를 수 있습니다. 구조화된 워크플로를 따르면 올바른 질문에 답하고 올바른 방법을 사용하여 데이터를 분석하여 보다 정확하고 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한 데이터 과학 워크플로우는 일회성 프로세스가 아니며 종종 이전 반복의 통찰력이 다음 반복에 정보를 제공하는 반복적 접근 방식이 필요하다는 점에 주목할 가치가 있습니다.