[파이썬 속성 강좌] 제 25장 본격적으로 데이터 과학하기
제 25장 본격적으로 데이터 과학하기
책을 마무리하면서, 저자가 몇가지 공부거리를 정리하였다.
IPython
Jupyter notebook으로도 알려져 있는데, 대화형으로 프로그램을 작성해 갈 수 있다. 탐색적 발견이 중요한 데이터 과학에서 주요한 도구이다.
수학
선형대수(4장), 통계(5장), 확률(6장), 기계학습
밑바닥부터 시작하지 않는 방법
출판사에서 퇴짜 맞은 저자의 “자, 그럼 지금부터 라이브러리 사용법에 대해 배워봅시다”
- NumPy: 수치연산에 있어서 고성능을 보장한다.
- pandas: 자료처리를 편하게 도와주는 기능. 엑셀의 피봇테이블 같은 역할
- scikit-learn: 머니러닝 뿐만 아니라 최적화 등 다양한 예시를 포함하고 있다.
시각화
기본적으로 matplotlib, 그리고 R의 ggplot 수준의 고품질 그래프 라이브러리인 seaborn.
웹으로 간다면, 딱 하나. 유일한 대안 D3.js. 버전 3부터 시작해서 책도 몇권 사서 읽었는데, 최근 버전 4로 정착해서 마스터하려고 책을 샀더니, 불과 몇일 전에 버전 5가 릴리즈 되었다.
R
데이터 과학의 대표적인 도구. 저자는 코드를 읽을 수 있을 정도는 익히는 게 좋겠다고 추천.
데이터 찾기
- data.gov
- reddit.com에서 r/datasets, r/data 등 데이터 관련 포럼
- amazon.com에서도 몇가지 공개 데이터셋을 제공한다.
- Robb Seaton은 블로그에 몇 가지 유용한 데이터셋을 정리하고 있다.
- Kaggle
데이터 과학하기
사실 가장 뛰어난 프로젝트는 실생활의 문제를 개선하는 것이다. 저자는 다음과 같은 사례를 소개하고 있다.