데이터 과학이란? 데이터 분석 프로젝트와 머신러닝의 실제 흐름

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

데이터 분석

대상자

• 초보자, 학생, 데이터 과학에 관심 있는 사람들
• 기초 수학/코딩 지식 없이도 이해 가능한 난이도

핵심 요약

• 데이터 과학 = 데이터 + 도구 + 사고 → 통찰 및 실행 (예: Statistics, Python, Domain Knowledge)
• 머신러닝은 데이터 과학의 일부 (예: Logistic Regression, Random Forest, XGBoost)
• 프로젝트 흐름: 문제 정의 → 데이터 수집 → 데이터 정리 → EDA → 특징 공학 → 모델 구축 → 평가 → 배포 → 모니터링

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의

• 목표 설정: 해결하고자 하는 문제, 결과 사용자, 성공 기준 명확화
• 예시: 은행에서 예금 계약 수락 예측 (분류 문제)

2. 데이터 수집

• 데이터 출처: 내부 DB, 공개 데이터셋 (Kaggle, UCI), 웹 크롤링, API
• 초보자 팁: 공개 데이터셋부터 실습 권장

3. 데이터 정리

• 주요 작업: 결측치 처리, 중복 제거, 형식 표준화
• 시간 비중: 전체 프로젝트의 60-70%

4. 탐색적 데이터 분석 (EDA)

• 분석 방법: 요약 통계, 시각화 (히스토그램, 산점도), 상관 행렬
• 목표: 데이터 내 관계, 트렌드, 패턴 파악

5. 특징 공학

• 작업 내용: 신규 컬럼 생성 (예: DOB → 나이), 범주형 인코딩 (Male/Female → 0/1), 수치 정규화
• 효과: 모델 성능 향상

6. 머신러닝 모델 구축

• 알고리즘 예시: Logistic Regression, Decision Tree, XGBoost
• 프로세스: 학습 데이터/테스트 데이터 분리 → 학습 → 평가 → 조정 반복

7. 모델 평가

• 평가 지표:
• Accuracy: 전체 예측 정확도
• Precision: 양성 예측의 정확도
• Recall: 실제 양성의 탐지율
• F1 Score: 정밀도와 재현율의 균형
• ROC-AUC: 성능 시각화 지표

8. 모델 배포

• 적용 사례: 웹 앱 통합, 정기 예측 스케줄링, 대시보드/API 연동
• 효과: 의사결정 자동화, 비용 절감, 생활 개선

9. 모니터링 및 유지보수

• 필요 작업: 데이터 드리프트 대응, 모델 재학습, 사용자 피드백 수집
• 중요성: 프로젝트는 시간이 지남에 따라 진화

실제 사례: 학생 이탈 예측

• 프로세스:

1. 문제 정의: 과거 데이터 기반 이탈 예측
2. 데이터 수집: 출석률, 성적, 인구통계
3. 정리: 결측 출석률 처리
4. EDA: 낮은 출석률 → 이탈 연관 분석
5. 특징 공학: 학기 평균 출석률 생성
6. 모델: Random Forest 학습
7. 평가: 85% 정확도, 높은 재현율
8. 배포: 상담사에게 경고 알림 전송
9. 모니터링: 학기별 성능 점검

결론

• 초보자에게 추천: 공개 데이터셋 (예: Kaggle, UCI)으로 실습하고, GitHub/LinkedIn에 프로젝트 공유
• 핵심 팁: 문제 정의부터 시작하고, 모델 평가 지표 (F1 Score, ROC-AUC)를 이해하며, 지속적인 모니터링을 통해 모델 유지보수
• 데이터 과학의 핵심: 기술력은 물론, 문제 해결 능력과 명확한 의사소통이 중요