빅데이터는 최근 인기를 얻고 있음에도 불구하고 다른 기존 기술 분야에 비해 상대적으로 불확실성이 높은 분야입니다. 따라서 대부분의 초보자는 데이터와 리소스의 부족으로 인해 이론과 개념을 연습하고 공부하는 데 어려움을 느낍니다. 하지만 데이터 과학에 Kaggle을 사용하면 이 문제를 거의 또는 전혀 스트레스 없이 극복할 수 있습니다.
그렇다면 Kaggle이란 무엇이며, 이 플랫폼에서 어떻게 전문 개발자가 될 수 있을까요? 이 글에서는 이 뛰어난 데이터 과학 도구에 대한 개요를 살펴보고, 많은 전문가가 이 도구에 시간을 투자하는 이유를 이해합니다. 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.
Kaggle이란 무엇인가요?
Kaggle 은 데이터 과학 및 기계 학습(ML) 애호가를 위한 온라인 커뮤니티입니다. 초보자와 전문가를 위한 최고의 학습 도구로, 데이터 과학 기술을 연마할 수 있는 현실적인 연습 문제를 제공합니다.
Google이 소유하고 있으며, 현재 데이터 과학자 및 ML 실무자를 위한 세계 최대의 크라우드소싱 웹 플랫폼입니다. 따라서 Kaggle을 사용하면 해당 분야의 여러 전문가와 함께 브레인스토밍하고, 경쟁하고, 실제 문제를 해결할 수 있습니다.
데이터 과학에 Kaggle을 사용하는 이유는 무엇인가요?
빅데이터가 부상함에 따라 Kaggle 외에도 데이터를 소싱하는 고유한 방법이 있으며, 이러한 방법은 날로 비약적으로 증가하고 있습니다. 또한 코드를 배우고 공부할 수 있는 다양한 플랫폼이 있습니다. 그렇다면 왜 Kaggle을 학습 플랫폼으로 선택해야 할까요?
이 섹션에서는 전 세계 데이터 과학자들에게 큰 인기를 얻고 있는 Kaggle의 심층적인 장점과 그 이유를 살펴봅니다.
데이터 집합의 가용성
데이터 집합은 대부분의 데이터 과학자에게 실시간 데이터 소싱이 중요한 문제이기 때문에 가장 많이 사용되는 기능입니다. 이론을 배우는 데 시간과 돈을 소비하고 배우는 동안 실습을 할 수 없다고 상상해 보세요.
Kaggle은 모델을 학습하는 동안 활용할 수 있는 50,000개 이상의 데이터 세트를 제공함으로써 이 답답한 문제를 해결해 줍니다. 작업하고자 하는 분야나 해결하고자 하는 문제에 관계없이 Kaggle에는 여러분을 위한 데이터 세트가 있습니다.
물론 초보자에게는 “더 인기 있는” 데이터 집합으로 작업하는 것이 더 유리할 수 있습니다. 어떤 문제에든 지식을 적용할 수 있지만, 더 일반적인 데이터 집합에 대한 도움을 받기가 더 쉽습니다. 또한 이러한 데이터 집합은 CSV, JSON, SQLite 등 다양한 파일 형식으로 제공된다는 점에 유의하세요.
수많은 코드 예제
다른 개발자 플랫폼과 마찬가지로, Kaggle은 학습 목적으로 방대한 코드 스니펫과 예제를 제공합니다. 전문가로부터 코드를 공부하는 것은 개발자로서 성장하는 놀라운 방법 중 하나이며, 데이터 과학자도 때때로 코드를 작성해야 합니다.
데이터 집합과 마찬가지로, 초보자는 데이터 과학에 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 Python을 사용하여 코드 예제를 충분히 사용할 수 있도록 작업하는 것이 좋습니다. 하지만 고급 학습자를 위해 Kaggle에는 R, Julia 및 SQLite로 된 코드 조각이 있습니다.
더 중요한 것은, Kaggle이 이러한 코드 조각을 사용자 지정 가능한 Jupyter 노트북 형식으로 제공하므로 파일을 편집하고 노트북을 원하는 대로 변경할 수 있다는 점입니다.
타깃 데이터 과학 과정
데이터 과학은 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 간단하지만, 이 분야에는 의심할 여지 없이 복잡한 이론이 몇 가지 있습니다. 하지만 이해를 돕기 위해 데이터 과학 개념에 대한 수많은 Kaggle 코스 , 실제 적용에 중점을 두고 있습니다.
다행히도 이러한 과정은 무료로 제공되며 공인된 자격증을 취득할 수 있습니다. 또한, e-러닝 플랫폼에서 제공되는 한 달에 걸친 강좌를 피하고 싶다면 이보다 더 짧고 직접적인 옵션을 살펴보세요.
커뮤니티
기술 분야에서 커뮤니티는 성장과 가시성을 위해 필수적입니다. 다른 사람들로부터 배우고, 네트워크를 형성하고, 자신의 작업을 보여줄 수 있는 기회를 제공하는 Kaggle은 데이터 과학자로서의 원스톱 온라인 커뮤니티입니다. 커뮤니티를 통해 질문하고, 동료와 교류하고, 기존 지식을 바탕으로 지식을 쌓을 수 있습니다.
자신의 작업을 보여주면 해당 분야의 전문가로서 주목할 만한 존재감을 구축하는 데 도움이 되며, 이는 구직에 매우 중요합니다.
경쟁과 동기부여
경쟁을 통해 다른 사람들과 비교하여 자신의 실력이 어느 정도인지, 얼마나 많은 경험을 쌓았는지 직접 확인할 수 있습니다. 또한, 더 많은 테스트를 성공적으로 통과할수록 데이터 과학 여정에 자신감을 갖게 됩니다.
Kaggle에는 동료들과 지식을 테스트하고 이력서를 향상시킬 수 있는 여러 데이터 과학 경연 대회가 있습니다. 더 좋은 점은 이러한 테스트 중 상당수가 상금이 있어 더욱 매력적이라는 점입니다.
Kaggle 가격
이제 가장 궁금한 질문인 “Kaggle 비용은 얼마인가요?”에 대해 답해 드리겠습니다. 놀랍게도, 이 데이터 과학의 보석은 완전 무료입니다! 다양한 데이터 집합을 얻고, 경진 대회에 참여하고, 코드 샘플을 연구하고, 작업을 무료로 표시할 수 있습니다. Kaggle.com 에서 가입하고 계정을 만들어 시작할 수 있습니다.
데이터 과학자로서 Kaggle로 무엇을 할 수 있나요?
데이터 과학자의 업무에는 데이터 소싱 및 분석이 포함됩니다. Kaggle은 AI 모델 학습을 위한 양질의 데이터를 제공하며, 데이터 결과를 공개적으로 사용할 수 있도록 게시할 수 있게 해줍니다.
또한, 동료 데이터 엔지니어들과 협력하여 전 세계의 문제를 해결하고, 이력서를 쌓고, 지속적인 커뮤니티 구축을 통해 고임금 일자리를 얻을 수 있습니다.
데이터 과학을 위한 Kaggle 사용 방법
가입 후 다음 단계는 무엇인가요? Kaggle을 최대한 활용하고 학습하면서 커리어를 발전시키기 위해 취해야 할 몇 가지 단계가 있습니다.
다른 학습 및 커뮤니티 플랫폼과 마찬가지로, Kaggle은 여러분이 최고의 자리에 오르는 데 도움을 줄 수 있지만, 그 이점을 극대화하는 방법을 아는 경우에만 가능합니다. 다음은 단계별 가이드입니다.
기초 지식 얻기
기초 데이터 과학 지식 없이 Kaggle을 사용하는 것은 기초 수업을 거치지 않고 고급 시험을 치르는 것과 같습니다. 예, 초보자든 아니든 누구나 Kaggle을 사용할 수 있지만, 혼동을 피하기 위해 필수 데이터 과학 개념에 대한 기초 지식이 있어야 합니다.
데이터 과학 경력을 시작하는 방법을 알고, Kaggle을 시작하기 전에 몇 가지 심층적인 과정을 수강해야 합니다. 또한 기본적인 Python 프로그래밍, 통계 및 라이브러리 사용 방법을 이해해야 합니다.
데이터 집합 살펴보기
초급 지식을 성공적으로 습득했다면 이제 실습에 도움이 되는 데이터 찾기를 시작할 수 있습니다. 이 단계에서 Kaggle의 데이터 집합이 도움이 될 것입니다.
졸업하기 전에 간단한 컬렉션부터 시작하여 더 복잡한 컬렉션까지 사용 가능한 데이터 집합을 탐색해 보세요. Kaggle의 데이터 집합은 표준이지만, 데이터가 사양을 충족하는지 확인하기 위해 확인을 수행할 수 있습니다.
EDA 코드 스니펫과 작업물 비교
앞서 강조했듯이 샘플 코드를 공부하는 것은 실력을 향상시킬 수 있는 확실한 방법입니다. 선택한 데이터 세트의 노트북 탭을 클릭하여 코드 조각을 학습하고 원본 작업과 비교하세요.
또한, 탐색적 데이터 분석을 위해 가장 많은 활동을 한 코드 샘플이나 인정받은 기여자의 코드 샘플에 집중하세요. 그렇다고 해서 다른 코드 샘플이 무조건 나쁘다는 의미는 아니지만, 활동이 많을수록 더 정확할 가능성이 높습니다.
데이터 과학 노트북 살펴보기
코드 조각으로 작업을 수정하면 시간이 지남에 따라 실력이 향상되므로 이제 더 정교한 과제로 나아갈 수 있습니다. 특정 문제를 해결하는 노트를 주의 깊게 살펴보고 따라 해보세요.
방법론과 개념을 이해하는 것이 단순히 코드를 복사하는 것보다 더 큰 도움이 된다는 점에 유의하세요. 이렇게 하면 가시성이 높아질 수는 있지만, 궁극적으로 더 나은 데이터 과학자가 되지는 못합니다.
대회에 참여하여 실력을 연마하세요
위의 모든 단계를 거치고 나면 주요 캐글 대회 에 참여할 준비가 되었을 것입니다. 특히 처음 참가하는 대회는 처음에는 경쟁이 두렵게 느껴질 수 있지만, 더 많이 참가할수록 자신감이 생길 것입니다.
공부만으로는 여기까지만 갈 수 있지만, 대회를 통해서만 접할 수 있는 개념과 방법이 있습니다. 게다가 상금이 걸린다는 것도 나쁘지 않죠.
Kaggle로 더 나은 데이터 과학자 되기
특히 데이터 과학처럼 방대한 분야에서 기술을 향상하는 데 도움이 되는 커뮤니티 플랫폼만큼 좋은 것은 없습니다. Kaggle과 같은 커뮤니티에 적극적으로 참여하면 지식과 전문성을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라, 취업 및 인턴십을 비롯한 다양한 기회에 노출될 수 있습니다.