데이터 사이언티스트란?

모든 조직의 운영은 주요 결정을 결정하는 정보와 데이터에 의존합니다. 수집 및 저장과는 별도로 이러한 데이터는 처리 및 후속 분석 대상입니다. 데이터 분석에 대한 전문성과 지식이 결과의 가치를 결정합니다. 데이터 과학자는 조직에 실질적인 혜택을 가져다주는 미래가 있는 직업입니다. 분석가의 고유한 능력 덕분에 회사는 수익성을 높이고 시장에서 경쟁 우위를 강화할 수 있는 기회를 얻었습니다. 데이터 사이언티스트란? 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.

데이터 과학자 – 목차:

1. 데이터 사이언티스트란?
2. 데이터 과학자 – 기술 및 요구 사항
3. 데이터 과학자의 전문 분야
4. 데이터 사이언티스트가 되려면?
5. 요약

데이터 사이언티스트란?

데이터 사이언티스트는 기계 학습과 학습 알고리즘을 기반으로 데이터를 수집, 가공, 분석하는 사람입니다. 업무에서 그들은 연구 방법, 수학, 경제 및 통계를 사용하여 연구 중인 영역에서 원하는 비즈니스 가치를 달성합니다. 데이터 과학자는 빅데이터 처리 측면에서 시장의 기대를 충족시키는 직업입니다. 성능 및 계획 문제를 통해 기계 학습에서 제안된 솔루션 구현에 이르기까지 다양한 역할을 동시에 결합합니다.

데이터 과학자는 훌륭한 프로그래머이자 클러스터에서 알고리즘을 해부하는 통계학자이자 높은 커뮤니케이션 기술을 갖춘 비즈니스 메커니즘을 아는 사람입니다. 데이터 과학자와 표준 컬렉션을 작업하는 데이터 분석가를 구별하는 것은 데이터가 실시간으로 증가하는 불안정한 환경에서 작업한다는 것입니다. 그래서 종종 데이터 마스터라고 합니다.

그들의 목표는 이러한 분석의 시각화를 생성하고, 모든 데이터를 탐색하고, 새로운 변수를 정의하고, 심층 데이터를 분석하는 것입니다. 또한, 설정된 가설을 검증하고 이를 회사 발전의 미리 정해진 목표를 달성할 비즈니스 개념으로 변환할 연구 방법론을 선택하는 것은 그들에게 달려 있습니다. 유능한 데이터 과학자는 평균 이상의 프로그래밍 기술(해커 수준)과 평균 이상의 통계 지식을 가진 사람입니다.

데이터 과학자 – 기술 및 요구 사항

데이터 사이언티스트라는 직업에는 다양한 분야와 전문 분야의 다양하고 다양한 기술이 필요합니다. 데이터 과학을 다룰 때, 수학적 및 분석적으로 숙련되어야 하고, 훌륭한 프로그래머가 되어야 하며, 분석된 데이터를 제시하고 확고한 결론을 도출할 수 있어야 합니다. 또한 이 직업에 종사하는 사람은 꼼꼼하고 정확하며 인내심이 있어야 하고 데이터를 통해 스토리를 전달하는 능력과 비즈니스 직관력이 있어야 합니다. 주요 역량:

• 수학 및 통계 – 통계 데이터 분석, 기계 학습, 데이터 마이닝, 분산 알고리즘
• 프로그래밍 – 기계 학습과 관련된 빅 데이터 기술, 통계 패키지, 라이브러리 및 도구, Python 언어
• 산업 지식 – 사업 목표 이해 및 관련 데이터 연계, 데이터 기반 문제 제시 능력, 전문가와의 협업 능력
• 의사소통 기술 – 데이터 제시, 문제 논의, 솔루션 제안, 토론 및 그룹과의 협업 능력
• 직감 및 탐구 성 – 처리된 데이터 및 실행 가능한 조사 방법과 관련하여 원인과 결과의 상관 관계를 평가합니다.

데이터 과학자의 전문 분야

데이터 분석은 거의 모든 분야와 산업에 존재합니다. 데이터 과학자가 다루는 주요 영역은 다음과 같습니다.

• 금융 및 은행 부문 – 은행 거래에 대한 데이터 분석, 신용 결정 지원, 사기 탐지
• 마케팅 – 웹사이트에서의 사용자 행동 분석, 추천 시스템 생성, 브랜드 가시성 및 의견 추적
• 판매 – 판매 데이터 분석, 추세 예측, 고객 세분화, 고객 요구 사항을 충족하기 위한 제품 제공 조정

데이터 사이언티스트가 되려면?

데이터 과학자는 상대적으로 새로운 직업이며 특히 최근 몇 년 동안 발전했습니다. 이 직업에서 일하는 것에 대해 생각할 때 두 가지 교육 경로가 있습니다. 첫 번째는 고등학교를 졸업한 후 이 직업을 선택하고 싶다는 것을 이미 알고 있는 사람들을 위한 것입니다.

데이터 과학, 빅 데이터 또는 데이터 분석과 관련된 주제 중 하나를 공부하는 것이 최고일 수 있지만 전문 분야로 가는 최단 경로는 아닙니다. 학부, 대학원, 공학 및 대학원 프로그램을 모두 공부하는 것은 의심할 여지 없이 데이터 과학자로서의 경력을 시작하는 좋은 방향입니다. 그들은 이 다학문 분야에 대한 총체적이고 광범위하며 다양한 접근 방식을 보장합니다.

수학, 컴퓨터 과학, 경제학 또는 기타 관련 연구 졸업생을 위한 또 다른 옵션은 전문 과정을 이수하는 것입니다. 주로 프로그래밍 및 데이터베이스 사용에 대한 지식을 다루는 매우 다양한 유형의 교육 과정이 시중에 나와 있습니다.

이러한 교육 과정은 참가자의 개별 요구 사항에 맞게 조정됩니다. 여기에는 부트캠프, 기존 워크샵, 온라인 과정, 해커톤 및 챌린지가 포함됩니다. 취득한 기술과 자격을 증명할 수 있는 자격증을 취득하는 것이 중요합니다. 채용 과정에서 자격증은 큰 자산이 될 수 있습니다.

데이터 과학자로 일하는 것은 데이터베이스, 통계 및 프로그래밍에 매료된 사람들과 도전을 좋아하고 즉시 사용 가능한 솔루션을 두려워하지 않는 사람들에게 이상적인 개발 경로입니다. 2020년 데이터에 따르면 미국 IT 시장에서 연봉이 107,000달러로 세 번째로 높은 급여를 받는 직업이었습니다. 반면 영국에서는 데이터 마스터가 연간 £80,000 이상을 벌 수 있습니다.

요약

데이터 과학자로서 성공의 열쇠는 데이터 과학이 주로 사용되는 도구의 본질이 아니라 비즈니스 질문에 답할 수 있다는 것을 이해하는 것입니다. 구문을 배우는 것보다 개념을 배우는 것이 더 중요합니다. 프로젝트를 생성하고 새로운 솔루션을 개발하는 것은 데이터 과학자 작업의 주요 목표입니다. 이것은 확실히 혁신적인 비즈니스 솔루션을 만들 미래의 직업입니다.

읽어보기: 데이터 스토리텔링의 기초.

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