데이터 과학에서 통계의 중요성 및 학습 리소스
데이터 과학은 현대 사회에서 다양한 분야에서 엄청난 양의 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 핵심 분야입니다. 스마트 기술, 기업, 금융 기관, 의료 센터 등 다양한 곳에서 쏟아지는 페타바이트 규모의 데이터를 분석하고 의미 있는 정보를 추출하는 데 통계는 필수적인 역할을 합니다. 데이터 과학의 근간은 통계학이며, 성공적인 데이터 과학자가 되기 위해서는 통계적 지식이 필수입니다.
이 글에서는 데이터 과학 분야에서 통계를 배우는 데 도움이 되는 다양한 무료 및 유료 리소스, 비디오 강좌 및 온라인 교육 과정을 소개합니다. 데이터 과학 여정을 시작하거나 한 단계 더 나아가고 싶다면 계속 읽어보세요.
데이터 과학에서 통계를 배워야 하는 이유는 무엇일까요?
오늘날 웹사이트와 앱들은 매초 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 하지만 이 데이터는 단순히 쌓여 있을 뿐 그 자체로는 큰 의미를 가지지 못합니다. 통계는 이러한 원시 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하고 의미를 부여하는 데 중요한 도구입니다.
데이터 과학자가 거대한 데이터 세트를 접하게 되면, 기술 통계를 사용하여 데이터를 분석하고 유용한 통찰력을 도출합니다. 이러한 통찰력은 단순한 조사나 관찰을 넘어 실질적인 가치를 창출합니다.
또한, 추론 통계 기법을 활용하여 전체 데이터 세트의 일부를 분석하고, 이를 통해 전체 모집단(예: 특정 국가의 전체 인구)에 대한 결론을 도출할 수 있습니다. 이러한 추론 통계는 데이터 세트의 작은 부분만으로도 전체를 대표하는 결론을 얻을 수 있도록 도와줍니다.
따라서 다음과 같은 데이터 과학 관련 질문에 대한 답을 얻기 위해서는 통계 지식이 필수적입니다.
- 데이터 세트 또는 설문 조사 데이터의 핵심 특징 파악
- 제품 개발 전략 수립
- 성과 지표 정의 및 관련 테이블 설정
- 프로젝트의 예상 결과 예측
- 유효한 데이터를 유지하고 노이즈 제거
데이터 과학에서 통계의 중요성
데이터 정제
통계는 수집된 데이터가 연구 계획에 따라 적절하게 수집되었는지 확인하는 데 매우 중요합니다. 통계적 방법은 노이즈, 잘못된 데이터, 관련 없는 정보 및 중복된 데이터를 제거하여 데이터 과학자가 데이터를 정제하고 정리하는 데 도움을 줍니다. 이 과정은 구조화된 데이터를 만들어 기계 학습 프로그램에 데이터를 효과적으로 입력할 수 있도록 합니다.
데이터 분석
데이터 분석 과정에서는 평균, 중앙값, 최빈값, 분산 및 분포와 같은 다양한 통계 함수를 적용해야 합니다. 통계는 데이터 모델에서 특정 결과를 예측하는 데 중요한 역할을 하며, 데이터의 이해도를 높이고 모델을 개선하는 데 도움을 줍니다. 데이터 세트가 특정 값을 생성하는 이유를 파악하는 데도 통계는 핵심적인 역할을 합니다.
분류 방법
로지스틱 회귀는 데이터 과학에서 널리 사용되는 방법 중 하나입니다. 이 통계 기법을 활용하여 데이터 모델에서 관찰된 패턴을 기반으로 정성적 응답을 예측할 수 있습니다. 로지스틱 회귀는 특히 범주형 데이터를 다루는 데 유용합니다.
클러스터링
클러스터링은 데이터 과학자들이 모집단을 서로 다른 그룹으로 나누는 데 사용하는 중요한 통계 기법입니다. 예를 들어, 다양한 연령대의 고객을 분리하고 각 그룹에 맞는 타겟 광고를 실행함으로써 비용을 줄이고 전환율을 극대화할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 전략을 효과적으로 최적화할 수 있습니다.
이제 데이터 과학에 필요한 핵심 학습 자료를 살펴보겠습니다.
무료 강좌 및 비디오 자료
다음은 YouTube에서 찾아볼 수 있는 몇 가지 무료 교육 과정입니다. 또한 무료 학습 콘텐츠를 제공하는 최고의 에드테크 플랫폼들을 소개합니다.
Great Learning
Great Learning의 YouTube 비디오 강좌를 통해 데이터 과학에서 통계가 왜 중요한지 알아보세요. 이 7시간 12분짜리 비디오는 데이터 과학 통계의 필수적인 다양한 기능들을 상세하게 설명합니다.
이 강좌에서는 기계 학습과 통계의 관계, 데이터 세트의 유형, 상관 관계, 확률 이론, 이항 분포 등 다양한 주제를 다룹니다. 이를 통해 통계적 개념과 데이터 과학에서의 응용을 통합적으로 이해할 수 있습니다.
Crash Course
CrashCourse의 YouTube 채널에서 제공하는 통계 강좌는 데이터 과학 분야에 관심 있는 학생들에게 유용한 학습 자료입니다. 총 44개의 동영상으로 구성되어 있으며, 데이터 과학과 머신 러닝에 특화된 통계 기법들을 상세하게 설명합니다.
이 강좌를 효과적으로 활용하기 위해서는 동영상들이 제공되는 순서대로 시청하는 것이 좋습니다. 각 비디오에서 논의되는 통계 문제들을 연습하기 위해 펜과 종이를 준비하고 함께 학습하면 더욱 효과적입니다. 이를 통해 이론을 실제 문제에 적용하는 능력을 키울 수 있습니다.
Free Code Camp
데이터 과학 통계와 관련된 대학 수준의 수업이 어떤 모습인지 궁금하신가요? Free Code Camp에서 제공하는 YouTube 고품질 통계 강의 영상을 통해 그 궁금증을 해소할 수 있습니다.
이 강의를 통해 데이터를 수집, 요약, 구성 및 해석하는 데 필요한 기술을 배우게 됩니다. 또한 성능 데이터를 분석하고 이해하는 능력을 기를 수 있습니다. 이를 통해 데이터 기반 의사결정을 할 수 있는 능력을 강화할 수 있습니다.
칸아카데미
통계학에 대한 훌륭한 온라인 학습 자료로 Khan Academy의 YouTube 동영상을 추천합니다. 다양한 통계 주제에 대한 강의가 정리되어 있습니다. 총 67개의 동영상 강좌를 제공하며, 원하는 대로 자유롭게 활용할 수 있습니다.
마린의 통계
Marin은 YouTube 채널인 MarinStatsLectures-R 프로그래밍 및 통계를 통해 데이터 과학 통계에 대한 심도 있는 강의 시리즈를 제공합니다. 연구 설계, 분포, Z-점수 등과 같은 필수 통계 개념을 다루는 50개의 강의 비디오를 시청할 수 있습니다.
365 데이터 과학
365 데이터 과학 YouTube 채널에서는 데이터 과학자가 알아야 할 필수적인 통계 개념을 다루는 소개 영상을 제공합니다. 이 강좌는 왜도, 분산, 측정 수준, 수치 변수와 같은 주요 통계 주제들을 설명합니다.
스탯퀘스트
StatQuest의 ML 관련 무료 YouTube 강의를 시청하여 기계 학습을 위한 통계 기능을 학습해 보세요. 이 재생 목록에는 84개의 강의 영상이 있으며, 편향, 분산, 다중 회귀, 로지스틱 회귀 등 다양한 통계 기법을 익힐 수 있습니다.
유다시티
무료 리소스를 통해 새로운 기술을 배우는 것은 현명한 접근 방식입니다. 이를 통해 해당 기술에 대한 이해를 높이고 학습에 필요한 노력을 가늠할 수 있습니다. 데이터 과학을 위한 통계 학습도 마찬가지입니다. 유다시티에서 제공하는 이 강좌를 통해 통계학에 대한 기초를 다질 수 있습니다.
이 과정에서는 다음을 포함한 데이터 과학에 필수적인 통계 기능을 배우게 됩니다.
- 확률
- 추정
- 데이터 관계 발견
- 회귀 분석
- 추론
- 정규 분포 및 이상치
이 강좌는 누구나 수강할 수 있으며, 대수학에 대한 기본적인 지식은 학습에 도움이 됩니다.
베이지안 통계 소개: Udemy
베이지안 통계는 가설의 확률을 탐색하는 통계적 추론 방법입니다. 데이터 과학자는 이 기법을 다양한 용도로 사용합니다. Udemy에서 제공하는 이 강좌를 통해 베이지안 통계의 핵심 개념을 무료로 배울 수 있습니다. 14개의 강의로 구성된 4개의 섹션에서 베이지안 통계를 배울 수 있으며, 학습 시간은 약 1시간 18분입니다. 필요에 따라 강좌를 반복하여 개념을 완벽하게 이해할 수 있습니다.
통계 소개: Coursera
이 강좌는 스탠포드 대학교 교수진이 Coursera를 통해 제공하는 온라인 강좌입니다. 이 무료 강좌는 자기 주도 학습 방식으로 진행되기 때문에, 학습 일정에 맞춰 유연하게 학습할 수 있습니다. 주요 학습 내용은 다음과 같습니다.
- 데이터 탐색을 위한 기술 통계
- 데이터 수집 및 샘플링
- 확률 이론
- 이항 분포
- 회귀 분석
강의를 모두 수강하는 데 약 15시간이 소요되며, 성공적으로 수료하면 인증서를 받을 수 있습니다.
통계 및 확률: 칸아카데미
데이터 과학에서 통계와 확률을 무료로 배우고 싶으신가요? Khan Academy에서 제공하는 이 게임화된 학습 콘텐츠를 추천합니다. 이 과정은 데이터 과학을 위한 확률 및 통계의 기본 개념을 다룹니다. 총 16개의 수업이 제공되며, 학습한 내용을 테스트할 수 있는 코스 챌린지가 준비되어 있습니다. 또한 비디오 강의를 통해 학습할 수 있어, 실무 전문가에게 적합한 자기 주도 학습 과정입니다.
Python을 사용한 데이터 과학 통계: Coursera
IBM에서 제공하는 Coursera 강좌입니다. 데이터 과학 통계의 기본 원리를 배우기 위한 목표 지향적인 코스입니다. 주목할 만한 코스 주제는 다음과 같습니다.
- 데이터 수집
- 데이터 요약을 위한 기술 통계
- 데이터 시각화 및 표현
- 확률 분포
- 가설 검증
- 분산 분석(ANOVA)
- 상관관계 및 회귀 분석
예상 과정 완료 시간은 14시간입니다. 온라인 및 자기 주도형 학습 과정이므로, 직장인도 부담 없이 학습할 수 있습니다.
기계 학습 전문화를 위한 수학: Coursera
수학은 기계 학습, 인공 지능 및 데이터 과학과 밀접하게 연결되어 있습니다. 이 Coursera 과정을 통해 해당 분야에서 성공적인 전문가가 되기 위한 필수적인 수학 지식을 습득할 수 있습니다.
Imperial College London에서 제공하는 이 강좌는 Coursera 플랫폼에서 제공되며, 4명의 베테랑 강사가 진행하는 3개의 교육 과정으로 구성되어 있습니다. 주당 4시간을 투자하면 4개월 내에 과정을 마칠 수 있습니다.
유료 온라인 강좌
전체 분야를 포괄하는 심층적인 학습 콘텐츠를 찾고 있다면, 다음과 같은 유료 학습 자료를 추천합니다.
데이터 과학 및 데이터 분석을 위한 통계 및 수학: Udemy
비즈니스 분석 및 데이터 과학에 필요한 확률 이론 및 통계 지식을 습득하고 싶다면 이 Udemy 과정을 확인해 보세요. 주요 학습 내용은 다음과 같습니다.
- RMSE(제곱 평균 제곱근 편차)
- MAE(평균 절대 오차)
- 가설 검증
- 귀무가설 유의성 검정 또는 p-값
- 제1종 오류와 제2종 오류
- 기술 통계
- 확률 이론
- 다중 선형 회귀
이 강좌는 9개 섹션, 91개의 강의로 구성된 자기 주도 학습 과정이며, 총 학습 시간은 11시간 24분입니다.
확률 및 통계 마스터 되기: Udemy
이론 학습만으로는 충분하지 않습니다. 다양한 예제와 문제를 풀면서 실력을 검증해야 합니다. Udemy 강좌를 통해 이론 학습과 더불어 다양한 예제 문제를 풀어보며 실력을 향상시킬 수 있습니다. 주요 코스 주제는 다음과 같습니다.
- 파이 차트, 막대 그래프, 벤 다이어그램, 도트 플롯, 히스토그램 등 필수 데이터 시각화 도구
- Z-점수, 표준편차, 정규분포, 분산, 평균을 사용한 데이터의 통계적 분포
- 회귀 분석
- 데이터 샘플링
- 가설 검증
이 강좌는 10개의 섹션, 141개의 강의 비디오로 구성되어 있으며, 각 섹션 마지막에는 모의고사가 제공됩니다. 전체 과정을 마치면 기말고사를 보게 됩니다.
Python을 사용한 통계 기초: DataCamp
Python은 데이터 과학에서 필수적인 프로그래밍 언어입니다. 따라서 통계를 Python 코드로 구현하는 방법을 배워야 합니다. DataCamp에서 제공하는 이 기술 트랙은 Python 관점에서 통계를 학습하는 데 도움이 됩니다. 주요 코스 내용은 다음과 같습니다.
- 요약 통계 및 확률
- 로지스틱 및 선형 회귀와 같은 통계 모델
- 데이터 샘플링 기술
- 가설 검정을 통해 데이터 세트에서 결론 도출
전체 스킬 트랙은 5개의 코스로 구성되어 있으며, 각 코스는 4시간 길이입니다. 따라서 기술 트랙을 완료하는 데 총 20시간이 소요됩니다.
R을 이용한 통계 기초: DataCamp
DataCamp의 또 다른 기술 트랙은 R 언어를 사용하여 데이터 과학 통계를 학습하는 데 도움을 줍니다. R은 데이터 시각화 및 통계 컴퓨팅에 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 주요 학습 주제는 다음과 같습니다.
- R 통계 소개
- R에서 회귀 분석 소개
- R의 데이터 샘플링
- R의 중간 회귀
- R의 가설 검정
이 기술 트랙의 5개 코스는 각각 4시간이며, 총 학습 시간은 20시간입니다.
Amazon에서 책
데이터 과학을 위한 필수 수학: Amazon
이 책은 통계뿐만 아니라 선형대수, 미적분, 확률과 같은 데이터 과학에 필요한 수학적 개념을 종합적으로 다룹니다. 신경망, 선형 회귀 및 로지스틱 회귀와 같은 데이터 과학 프로젝트에서의 실제 응용 방법을 설명하며, 기술 통계, 가설 검정 및 p-값 해석에 대한 지식을 습득할 수 있습니다. 이 책은 킨들 이북 또는 페이퍼백으로 구매할 수 있습니다.
데이터 과학자를 위한 실용 통계: Amazon
Python 및 R 프로그래밍 언어를 사용하여 실용적인 통계 지식을 습득할 수 있도록 도와주는 Amazon 서적입니다. 저자는 데이터 과학자가 알아야 할 통계적 개념과 그렇지 않은 부분을 명확하게 구분합니다. 이 책은 무작위 샘플링, 회귀 분석, 분류 기술, 기계 학습 방법 등 주요 통계 기능을 다루고 있습니다. 종이책, 제본, 디지털 사본(Kindle) 등 다양한 형태로 구매할 수 있습니다.
적나라한 통계: 아마존
데이터 과학에 필수적인 통계 도구를 설명하는 책입니다. 회귀 분석, 상관 관계, 추론과 같은 통계 개념을 쉽고 이해하기 쉬운 방식으로 설명합니다. Amazon은 다양한 학습자의 요구를 충족하기 위해 이 책을 킨들, 하드커버, MP3 CD, 페이퍼백 및 오디오북과 같은 다양한 형식으로 제공합니다.
결론
중급 이상의 데이터 과학자라면 데이터 과학에서 통계의 중요성을 이미 알고 있을 것입니다. 이 글에서는 데이터 과학을 처음 접하는 사람들을 위해 통계 학습에 필요한 다양한 학습 자료를 소개했습니다.
데이터 과학에 필요한 통계 수업이 무엇인지 파악하면, 통계 학습에 불필요하게 많은 시간을 투자하지 않을 수 있습니다. 위에 소개된 다양한 리소스를 활용하여 데이터 과학 분야에서 성공적으로 성장하는 데 필요한 지식을 습득할 수 있기를 바랍니다.
또한, 기계 학습 모델에 대한 강화 학습에도 관심이 있을 수 있습니다.