경력 향상을 위한 2022년 졸업생을 위한 8가지 최고의 빅 데이터 과정
게시 됨: 2021-01-03목차
빅 데이터?
엄청난 데이터 증가가 전례 없는 속도로 일어나고 있습니다. 몇 가지 놀라운 수치를 살펴보겠습니다. 전 세계적으로 데이터는 2025년까지 175제타바이트로 증가할 것으로 예상됩니다. 2020년에만 2천억 개 이상의 장치에서 방대한 양의 데이터를 생성할 것으로 예상됩니다. 지난 몇 년 동안 그 이전의 전체 역사보다 더 많은 데이터가 생성되었습니다.
2012년 이후 빅 데이터는 미국에서 800만 개 이상의 일자리를 창출하고 전 세계적으로 600만 개 이상의 일자리를 창출했습니다.
이 경제 침체기에 직업 변경 또는 아마도 경력 전환을 찾고 계십니까? 빅 데이터와 같은 차세대 기술에서 경력을 바꿀 생각을 해본 적이 있습니까?
빅 데이터가 왜 훌륭한 직업 선택입니까?
Mckinsey에서 실시한 연구에 따르면 2036년까지 직업의 90%가 자동화되고 그 중 30%가 빅 데이터 기술을 활용할 것입니다. 이 수치는 빅 데이터에 대한 수요가 높다는 것을 나타냅니다. 그러나 빅 데이터에 대한 수요가 높은 데에는 여러 가지 이유가 있습니다.
- 빅 데이터는 머신 러닝 모델에 더 많은 데이터를 제공할수록 더 강력해지고 더 정확해짐에 따라 머신 러닝 모델의 결과에 영향을 미칩니다.
- 빅데이터의 부재는 빅데이터 기반의 분석으로 프로젝트가 진행되었던 트렌드, 패턴, 기타 관련 패턴 등 다양한 파라미터를 보여주기 때문에 프로젝트 관리 실패 또는 손실로 이어집니다.
- 예측 분석은 미래를 예측하고 미래에 대한 위험이나 기회를 식별하기 위해 방대합니다. 예측 분석은 데이터 마이닝, 모델링, AI/ML과 같은 빅 데이터 기술을 활용하여 기업이 향후 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다.
- 빅 데이터는 사용자 경험을 통해 통화 기록, 소셜 미디어 플랫폼, 피드백 양식, 웹 사이트 로그 및 제품 리뷰에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 제품이나 서비스를 홍보하여 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
- 클라우드에서 더 많은 데이터를 사용할 수 있다는 것은 데이터 도난 가능성이 더 높다는 것을 의미합니다. 이는 증가하는 데이터 볼륨을 분석하고 데이터 도난 방지를 위해 필요한 조치를 취할 수 있는 사이버 보안 전문가에 대한 수요로 이어집니다.
기술의 발전으로 빅 데이터의 직업 옵션은 계속 증가할 것이며 빅 데이터와 관련된 기술은 수요가 많을 것입니다.
빅 데이터는 전반적으로 활용되지만 빅 데이터의 혜택을 가장 많이 받는 특정 산업은 의료, 은행, 미디어, 소매, 에너지 및 유틸리티입니다. 현재 빅 데이터 분석은 향후 5년 동안 숙련된 빅 데이터 전문가에 대한 수요가 증가하고 이에 따라 더 많은 직업 기회가 생길 것이기 때문에 귀하가 할 수 있는 최고의 경력 이동입니다.
Entrepreneur 매거진에 따르면 빅 데이터를 운영에 활용하는 기업은 8-10%의 이익 증가와 전체 비용의 평균 10% 감소를 경험했습니다.
빅 데이터 분석 기술에 대한 수요가 증가하고 있지만 전 세계적으로 적합한 전문가에 대한 공급 측면에서 상당한 적자가 있다는 것은 부인할 수 없는 사실입니다.
빅데이터는 높은 급여와 수요가 가장 많은 직업 중 하나임에도 불구하고 필요한 기술이 부족하여 채워지지 않는 공석이 많이 있습니다.
빅 데이터 분석가의 진로
빅 데이터 전문가에게는 다양한 직업 옵션이 있습니다. 그들은 그들의 잠재력과 관심의 기초를 탐구하기만 하면 됩니다. 빅 데이터 전문가가 선택할 수 있는 가장 일반적인 경력 경로는 데이터 과학자, 빅 데이터 엔지니어, 빅 데이터 분석가, 데이터 시각화 개발자, 기계 학습 엔지니어, 비즈니스 인텔리전스 엔지니어, 비즈니스 분석 전문가 및 기계 학습 과학자입니다.
2020년에 수익성 있는 직업을 갖게 될 수요가 있는 상위 10가지 빅 데이터 기술은 다음과 같습니다.
- 해석학
- 데이터 시각화
- 비즈니스 도메인 및 빅 데이터 도구에 대한 지식
- 프로그램 작성
- 문제 해결
- 구조적 쿼리 언어(SQL)
- 데이터 수집
- 기술 능력
- 퍼블릭 및 하이브리드 클라우드에 대한 지식
- 근무 경험
위에서 언급한 빅 데이터 기술을 습득하려면 전문가가 강의실 기반이든 온라인이든 빅 데이터 과정을 이수해야 합니다.
필요한 기술을 갖추는 데 도움이 되는 최고의 데이터 과학 과정 목록은 다음과 같습니다.
최고의 빅 데이터 코스
1. 데이터 과학의 PG 프로그램(upGrad)
이 12개월 온라인 데이터 과학 과정을 통해 방갈로르에 있는 국제 정보 기술 연구소(International Institute of Information Technology, Bangalore)에서 제공하는 인도 최고의 인증 프로그램 PG 디플로마 데이터 과학으로 경력을 시작할 수 있습니다. 학생들은 배경과 직업 포부에 따라 선택할 수 있는 5가지 전문화 옵션을 제공합니다. 여기에는 자연어 처리, 딥 러닝, 비즈니스 분석, 비즈니스 인텔리전스/데이터 분석 및 데이터 엔지니어링이 포함됩니다.
또한 업계 멘토링, 헌신적인 경력 지원, 14가지 프로그래밍 도구 및 언어를 배울 수 있습니다. 이 프로그램은 엔지니어, 마케팅 및 영업 전문가, 도메인 전문가, 소프트웨어 및 IT 전문가 및 신입생을 위한 거의 모든 사람을 대상으로 합니다. 최소 자격 기준은 코딩 경험이 필요 없는 학사 학위입니다.
이 과정은 비디오, 사례 연구 및 프로젝트의 형태로 업계 리더와 최고 수준의 교수진이 제공하는 동급 최고의 강의 내용을 제공합니다.
2. IBM 데이터 과학 인증
데이터 과학 또는 기계 학습 분야에서 경력을 쌓고자 한다면 온라인에서 제공되는 최고의 데이터 과학 과정 중 하나입니다. 연구소에서 제공하는 인증은 전문가들이 업계의 데이터 과학 프로젝트에서 일하는 데 필요한 다양한 기술을 습득하는 데 도움이 되는 일련의 9개 과정으로 구성됩니다.
이 과정은 데이터 시각화, 데이터 분석, 라이브러리 및 오픈 소스 도구와 같은 광범위한 주제를 다룹니다. 이 과정을 통해 자신의 기술을 선보이고 이력서에 추가할 수 있는 여러 과제 및 프로젝트를 수행할 수 있습니다. 이 인증을 신청하는 후보자는 주제가 처음부터 다루어지기 때문에 사전 프로그래밍 또는 컴퓨터 과학 지식이 필요하지 않으며 학생들은 평가 및 프로젝트와 함께 다양한 팁과 기술도 얻을 수 있습니다.
3. 데이터 과학 과학 석사(upGrad)
이것은 리버풀 존 무어스 대학교(Liverpool John Moores University)에서 세계적으로 인정하는 18개월 석사 프로그램입니다. 후보자는 배경과 경력 열망에 따라 5가지 전문 분야 중에서 선택할 수 있습니다. 그들은 상담 세션과 고용 관리자의 모의 인터뷰를 통해 헌신적인 경력 지원을 받습니다. 또한 업계 전문가의 적극적인 지원을 통해 개인화된 멘토링도 받습니다. 이 과정은 다년간의 경험을 가진 전문가만을 위한 것입니다.
4. 비즈니스 분석 전문 MBA(upGrad)
이제 전문가들은 AICTE 승인 NMIMS Global Access School for Continuing Education에서 MBA 학위를 취득할 수 있습니다. 이 과정은 우수한 업무 경험을 가진 전문가만을 대상으로 합니다. upGrad의 과정은 학생들에게 우수한 양방향 학습 및 평가 시스템을 제공합니다. 이를 통해 학생들은 일과 삶에 압박을 가하지 않고 완벽하게 코스를 마칠 수 있습니다.
5. 비즈니스 분석 인증 프로그램(upGrad)
upGrad에서 이 3개월 과정을 수강하면 비즈니스 분석가가 되어 비즈니스 문제 해결, 탐색적 데이터 분석, 예측 분석 등과 같은 기술을 배울 수 있습니다. 이 과정은 특히 Analytics 지망생을 위해 설계되었으며 전체 과정 기간 동안 3개 이상의 사례 연구 및 프로젝트에 참여하게 됩니다.
6. 데이터 과학 고급 인증 프로그램(upGrad)
upGrad에서 제공하는 이 과정에 등록하면 방갈로르에 있는 International Institute of Information Technology에서 데이터 과학 PG 인증을 받을 수 있습니다. 전체 과정 기간 중 단 7개월 만에 업계 기반 프로젝트, 최첨단 커리큘럼, 업계 멘토링 및 P2P 네트워킹을 통해 실무 경험을 얻을 수 있습니다.
7. MIT 데이터 과학 및 통계
이것은 학생들이 데이터 과학, 통계 및 기계 학습의 기초를 강화하는 데 도움이 될 5개 과정의 완전한 시리즈입니다. 이 프로그램에 등록한 학생들은 통계적 추론 및 확률적 모델링을 통해 빅 데이터를 분석하고 데이터 기반 예측 분석을 이해하는 방법을 배웁니다. 이는 의사 결정을 위해 의미 있는 데이터를 추출하는 데 도움이 됩니다.
이 프로그램에 등록하는 학생은 이 인증을 최대한 활용할 수 있도록 대학 수준의 미적분, 수학 추론 및 파이썬 프로그래밍에 능숙할 것을 권장합니다.
이 인증을 마치면 데이터 과학자, 데이터 분석가, 시스템 분석가 등 다양한 직무에 지원할 수 있습니다.
8. Python 인증을 통한 응용 데이터 과학
이것은 University of Michigan의 5 과정 인증 프로그램입니다. 이것은 학생들이 파이썬 프로그래밍 언어를 통해 데이터 과학을 배우는 데 도움이 될 것입니다. 자격 기준은 기본적인 Python 지식입니다. 이 과정에서는 pandas, matplotlib, nltk 및 네트워크를 비롯한 Python 툴킷에 대해 배웁니다. 데이터 과학자가 되는 데 한 걸음 더 다가갈 수 있는 완벽한 과정 중 하나입니다.
결론
빅 데이터 분석 기술과 데이터 이해 능력, 강력한 비즈니스 통찰력, 이에 대한 통찰력을 갖춘 전문가에 대한 강력한 요구 사항이 있습니다. 이것이 기업이 빅 데이터의 힘을 활용하려고 함에 따라 강력한 빅 데이터 분석 기술을 갖춘 기술 전문가가 높은 수요를 찾는 이유입니다. 이러한 강력한 기술을 갖춘 전문가는 빅 데이터를 마스터하고 조직의 자산이 되어 비즈니스뿐만 아니라 경력도 향상시킬 수 있습니다.
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