머신러닝/딥러닝 기술이 획기적으로 발전하면서 데이터 분석 및 인공지능 관련 연구의 중요성이 사회, 경제, 산업의 거의 모든 분야에 지대한 영향을 미치고 있으며, 앞으로 그런 경향이 더욱 강화될 것으로 기대된다.
본 강의는 데이터 분석의 기본 아이디어와 다양한 활용법을 실전 예제와 함께 전달한다. 여기서 다루는 내용은 또한 머신러닝/딥러닝 학습을 위한 기초 지식으로 활용된다.
데이터 과학이란 주어진 데이터로부터 수학과 통계 지식을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 학문 분야이다. 반면에 파이썬 데이터 분석은 데이터 과학의 주요 연구 도구이다.
파이썬 데이터 분석 학습을 위해 아래 분야의 기초지식이 요구되지만 미적분학, 선형대수, 확률과통계 관련 이론은 여기서는 필요한 최소의 내용만 다룬다.
데이터 과학과 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계는 아래 그림으로 설명된다.
그림 출처: 교보문고: 에이지 오브 머신러닝
위 그림에서 언급된 분야들의 정의는 다음과 같다.
프로그래밍 실습에 사용되는 파이썬(Python)은 현재 데이터 분석 및 머신러닝 분야에서 가장 많이 사용되는 프로그래밍언어이다.
파이썬이 데이터 과학 분야에서 인기가 높은 이유는 다음과 같다.
