데이터사이언스를 하기 위한 필요한 스택 총정리

데이터사이언스를 하기 위한 필요한 스택 총정리

데이터사이언스는 단순히 코딩만으로 되는 일이 아닙니다. 데이터를 수집하고 정제하며, 분석하고 시각화한 뒤 모델링까지 이어지는 일련의 과정을 모두 포함하는 종합적인 분야입니다. 그래서 많은 사람들이 처음 입문할 때 어떤 기술부터 익혀야 할지 막막해하죠.

이번 글에서는 데이터사이언스를 하기 위해 필요한 스택을 단계별로 정리해보았습니다. 입문자도, 실무에서 확장을 고민하는 분도 모두 참고하실 수 있어요.

✅ 1. 기초 역량: 언어와 수학

가장 먼저 준비해야 할 것은 프로그래밍 언어와 기초 이론입니다.

• Python: 데이터사이언스에서 가장 널리 쓰이는 언어입니다. 문법이 간단하고 데이터 분석에 특화된 라이브러리가 풍부합니다.
• R: 통계학 중심의 분석에 특화되어 있으며, 논문이나 통계 분석에 강점을 가집니다.
• 기초 수학: 선형대수, 미적분, 확률, 통계학의 기본 개념은 필수입니다. 특히 머신러닝에서는 수학적 직관이 큰 도움이 됩니다.

✅ 2. 데이터 수집 및 저장

분석을 하기 위해선 먼저 데이터를 수집해야 합니다. 이 단계에서는 크롤링, API 활용, 그리고 데이터베이스 활용이 필요합니다.

• 크롤링 도구: requests, BeautifulSoup, Selenium 등을 활용해 웹에서 데이터를 자동으로 수집할 수 있습니다.
• Open API 사용: 공공데이터 포털, 네이버 API, 트위터 API 등에서 다양한 형식의 데이터를 얻을 수 있습니다.
• SQL: 데이터베이스에서 원하는 데이터를 추출하고 가공하는 데 필수입니다.
• 데이터베이스: MySQL, PostgreSQL, SQLite 같은 RDBMS는 물론, MongoDB 같은 NoSQL도 사용됩니다.

✅ 3. 데이터 전처리 및 분석

이제 데이터를 손질할 차례입니다. 이 과정을 데이터 클렌징 또는 데이터 랭글링이라고 부르기도 합니다.

• Pandas: 표 형태 데이터를 다루는 데 가장 널리 쓰이는 라이브러리입니다.
• NumPy: 수치 연산과 벡터, 행렬 연산에 사용됩니다.
• 결측치, 이상치 처리: 누락된 데이터나 극단값을 찾아내고 정제하는 작업은 분석 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다.

✅ 4. 데이터 시각화

분석 결과를 시각화하면 데이터의 의미를 빠르게 파악할 수 있습니다. 특히 보고서나 프레젠테이션에 필수적인 역량입니다.

• Matplotlib / Seaborn: 기본적인 시각화 도구로, 막대 그래프, 히트맵, 박스 플롯 등을 쉽게 만들 수 있습니다.
• Plotly / Bokeh: 인터랙티브한 시각화 도구로 웹 기반 대시보드 제작에 적합합니다.
• Tableau / Power BI: 드래그앤드롭으로 손쉽게 대시보드를 만들 수 있는 BI 도구입니다.

✅ 5. 머신러닝 및 딥러닝

데이터사이언스의 핵심 중 하나인 머신러닝과 딥러닝은 문제 해결의 정점에 있습니다.

• Scikit-learn: 분류, 회귀, 군집 등 기계학습 전반을 다룰 수 있는 대표 라이브러리입니다.
• XGBoost / LightGBM: 성능이 뛰어난 트리 기반 알고리즘으로 실무에서 널리 사용됩니다.
• TensorFlow / PyTorch: 인공신경망, CNN, RNN, LSTM 같은 복잡한 딥러닝 모델을 구축할 수 있습니다.

✅ 6. 모델 평가 및 실험 관리

좋은 모델을 만들었다고 끝이 아닙니다. 평가와 재현 가능한 실험이 중요합니다.

• 모델 평가 지표: 정확도, 정밀도, F1 Score, ROC AUC, MSE, RMSE 등
• 교차 검증(Cross-validation): 모델의 일반화 성능을 평가할 때 유용합니다.
• Optuna / Hyperopt: 하이퍼파라미터 최적화를 자동으로 수행해줍니다.
• MLflow: 실험 결과를 기록하고 모델 버전을 관리하는 데 활용됩니다.

✅ 7. 배포 및 운영

모델을 실제 환경에서 사용하기 위해선 배포와 운영 자동화가 필요합니다.

• Flask / FastAPI: 머신러닝 모델을 REST API로 감싸 웹에서 사용할 수 있게 합니다.
• Streamlit / Dash: 분석 결과를 인터랙티브하게 웹앱으로 구현할 수 있습니다.
• Docker: 환경을 컨테이너로 패키징하여 일관된 배포를 도와줍니다.
• AWS / GCP / Azure: 클라우드 환경에서 모델을 서비스로 운영할 수 있습니다.

✅ 8. 기타 필수 도구

마지막으로 생산성을 높이고 협업을 위한 도구들도 중요합니다.

• Jupyter Notebook / JupyterLab: 실험과 분석을 코드+문서로 함께 기록할 수 있어 가장 많이 쓰입니다.
• Git / GitHub: 코드 버전 관리 및 협업을 위한 기본 도구입니다.
• Airflow / Prefect: 데이터 수집, 전처리, 모델 훈련 등의 과정을 자동화하고 스케줄링할 수 있습니다.

✅ 마무리하며

데이터사이언스는 한 가지 기술만으로 해결되는 분야가 아닙니다. 다양한 도구와 지식을 조합해서 문제를 해결해야 하며, 배워야 할 것도 많습니다. 하지만 걱정하지 마세요. Python + Pandas + 시각화만으로도 많은 것을 시작할 수 있고, 나머지는 점진적으로 익혀나가면 됩니다.

데이터사이언스는 '끝없는 실험'의 여정입니다. 하지만 그 과정에서 엄청난 인사이트와 가치를 발견할 수 있는 분야이기도 하죠. 꾸준히 학습하고 실습하다 보면 어느새 여러분도 데이터 사이언티스트의 길에 가까워져 있을 겁니다.

 

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