데이터 과학 경력: 다양한 직무, 급여, 기술, 데이터 과학자가 되기 위한 단계

데이터 과학자는 구조화 및 비구조화 데이터 집합을 수집, 분석, 처리하는 기술을 보유한 컴퓨터 전문가입니다. 컴퓨터 시대에 대부분의 조직은 일상 업무에서 엄청난 양의 데이터를 수집하고 있습니다. 기술과의 거의 모든 상호 작용에서 데이터가 교환됩니다. 데이터 과학자의 역할은 이 데이터를 분석하고 결과를 해석하여 조직의 이익을 위해 구현하는 것입니다. 전문 지식을 얻고 꿈의 데이터 과학 직업을 얻으려면 데이터 과학 인증을 확인하십시오.

현대 세계에서는 매일 약 2500조 바이트의 데이터 가 처리됩니다. 데이터 과학자는 이 막대한 양의 데이터를 구성하고 분석하여 수익성 있는 비즈니스를 이끌 수 있도록 액세스할 수 있습니다. 예를 들어, 조직은 데이터 과학을 사용하여 고객에게 습관적인 구매를 상기시킬 수 있습니다. 매달 샴푸를 주문한다고 가정하면 매월 같은 시기에 전략적으로 배치된 거래를 찾아 더 구매하도록 유도할 수 있습니다.

데이터 과학자는 비즈니스 분석에서 핵심적인 역할을 할 뿐만 아니라 데이터 제품 및 소프트웨어 플랫폼 구축도 담당합니다. 실제로 데이터 과학은 컴퓨터 과학, 통계 및 수학의 조합입니다.

이 모든 것을 고려할 때, 이 역동적으로 확장되는 산업에서 경력을 생각하는 것은 좋은 생각입니다.

데이터 과학 전문가를 위한 다양한 직무

대부분의 기업은 성장을 위해 데이터 분석을 채택하고 있습니다. 데이터 과학자는 기술뿐만 아니라 FMCG, 물류 등을 포함한 다른 모든 주요 부문에서 수요가 증가하고 있습니다. 여기에 5대 기업 즉, 구글, 아마존, 애플, 마이크로소프트, 페이스북은 전 세계 데이터 과학자의 절반을 고용했다.

지망자들을 위한 수익성 있는 데이터 과학 사업자는 다음과 같습니다.

데이터 과학자

데이터 과학자는 다양한 데이터 패턴을 탐색하여 조직에 미치는 영향을 측정합니다. 데이터 과학자의 핵심 역할은 데이터의 중요성을 다른 사람들이 이해할 수 있도록 더 간단한 방법으로 설명하는 능력입니다. 복잡한 문제를 해결하는 데 필요한 다양한 프로그래밍 언어에 대한 통계적 지식이 있어야 합니다.

데이터 분석가

시장 동향을 파악하기 위해 데이터를 분석하는 것이 데이터 분석가의 역할입니다. 그는 시장에서 회사의 위치에 대한 명확한 그림을 제공하는 데 도움을 줍니다. 회사에서 원하는 목표를 설정하면 Data Analyst가 필요한 목표를 달성하기 위한 데이터 세트를 제공합니다.

데이터 분석가의 역할은 회사의 요구 사항에 따라 변경될 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅 부서는 다양한 마케팅 전략에 대한 소비자 행동과 반응을 이해하기 위해 한동안 서비스를 요구할 수 있습니다.

데이터 엔지니어

데이터 엔지니어는 조직의 핵심과 함께 일하며 회사의 중추라고 할 수 있습니다. 그들은 대규모 데이터베이스의 빌더, 디자이너 및 관리자입니다. 데이터 파이프라인을 구축하여 올바른 데이터 흐름을 가능하게 하고 데이터가 관련 부서에 도달하도록 하는 역할을 합니다.

데이터 엔지니어는 다른 데이터 전문가와 협력하여 동료와 결과를 전달해야 합니다. 간단히 말해서 데이터 엔지니어는 데이터 시각화를 통해 자신의 통찰력을 회사와 공유하여 조직이 성장할 수 있도록 해야 합니다.

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비즈니스 인텔리전스 분석가

비즈니스 인텔리전스 분석가는 수집된 데이터를 분석하여 회사의 효율성을 극대화하여 더 많은 수익을 창출하는 데 도움을 줍니다. 그들의 역할은 본질적으로 분석적인 것보다 더 기술적이고 대중적인 기계에 대한 더 많은 지식이 필요합니다. 비즈니스와 IT 사이의 다리 역할을 하여 개선할 수 있도록 도와야 합니다.

비즈니스 인텔리전스 분석가는 특정 산업 및 산업 동향에 대한 지식을 보유해야 합니다.

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마케팅 분석가

마케팅 분석가의 역할은 마케팅 부서에서 회사를 지원하는 것입니다. 어떤 제품을 대량 생산할 것인지, 어떤 제품을 중단해야 하는지 분석하고 제안합니다. 고객 만족도 보고서를 모니터링하면 기존 제품 및 서비스를 개선하는 데 도움이 됩니다. 그들은 목표 고객에게 어떤 제품을 어떤 가격에 판매할지 결정합니다.

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데이터 과학 분야에서 경력을 쌓기 위해 필요한 기술

데이터 과학자는 뛰어난 프로그래밍 기술로 데이터 분석에 대한 좋은 통찰력을 가져야 합니다. 그들은 특정 조직의 요구에 따라 다양한 기술을 사용합니다.

이 직업에 필요한 기술은 두 부분으로 나눌 수 있습니다.

기술 능력

성공적인 데이터 과학자가 되려면 수학, 컴퓨터 프로그래밍 및 통계 분야에서 탁월해야 합니다.

필요한 기타 기술은 다음과 같습니다.

• 프로그래밍 – 컴퓨터 프로그래밍 및 코딩 언어 능숙
• 분석 도구 지식 – SAS, HADOOP, Spark 및 R은 데이터 과학자가 사용하는 인기 있는 분석 도구입니다.
• 비정형 데이터 작업성 – 다양한 채널에서 수신한 비정형 데이터를 관리하는 기능

비기술적 기술

개인이 보유하고 있는 대부분의 개인 기술은 비기술 부문으로 분류됩니다. 그들은:

• 강한 비즈니스 감각
• 의사 소통 능력
• 데이터 직관

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데이터 과학자가 되려면 어떻게 해야 하나요?

데이터 과학자로서 경력을 시작하려면 데이터 과학 또는 관련 분야에서 학사 학위를 취득해야 합니다. 데이터 과학자로 시장에 진입하려면 데이터 과학 인증 과정을 선호합니다. 수학 및 통계에 대한 배경 지식은 또한 이 분야에서 성공할 가능성을 높입니다.

전혀 다른 교육 분야의 학생이라도 데이터 과학자로서의 경력을 쌓을 수 있습니다. 코드를 작성한 적이 없더라도 열심히 노력하고 학습에 전념하면 데이터 분석가가 될 수 있습니다.

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12-18개월 과정을 마친 후에는 업계 준비가 되어 급여가 높은 직업을 갖게 될 것입니다!

자세히 알아보기 : 데이터 과학자가 되려면?

데이터 과학 경력에서 기대할 수 있는 급여는 얼마입니까?

데이터 과학은 수요가 높기 때문에 비용이 많이 듭니다.

인도에서 데이터 분석가 의 평균 기본 급여는 약 4.96 lakhs 이며 여기에는 약 50K의 보너스와 4K의 이익 공유 기준이 포함됩니다. 이 수치는 경험, 추가 기술, 위치 및 고용주에 따라 연간 최대 9.98 lakhs까지 올라갈 수 있습니다.

데이터 분석가로 막 시작했거나 해당 분야에서 1년 미만의 경험이 있는 경우 연간 약 350만 달러를 벌 것으로 기대할 수 있습니다. 1~4년 정도의 경력 이 있는 경우 연간 483만 달러를 예상할 수 있습니다 . 5-9년의 경험을 가진 분석가의 경우 보상은 연간 약 720만 달러입니다. 10-19년의 경력을 가진 숙련된 후보자는 연간 약 12.75 lakhs를 받습니다.

그렇다면 당신의 경험이 실제로 급여에 얼마나 많은 영향을 미치나요? 경험이 풍부한 데이터 분석가라면 경험이 없는 후보자보다 약 157% 더 높은 급여를 받을 수 있습니다. 중간 수준의 경험 보유자는 경험이 적은 다른 사람들보다 45% 더 많이 벌 수 있습니다.

추가 기술이나 인증 과정에서 배우지 않은 기술은 더 높은 급여에 기여할 수 있습니다. 데이터 분석에 능숙하다면 연간 약 432만 달러를 벌 수 있습니다 . SQL로 작업할 수 있다면 연간 약 492만 달러의 급여를 받을 수 있습니다.

원천

통계 분석 능력도 보너스입니다. 이 기술로 연간 약 480만 달러를 벌 수 있습니다. Microsoft Excel에 대한 지식이 있으면 연봉은 약 389만 달러입니다. 이 중 가장 인기 있는 기술은 데이터 분석이며 Microsoft Excel과 SQL이 그 뒤를 이었습니다. 통계 분석은 가장 인기가 없습니다. 그러나 이러한 모든 기술은 시장 요율보다 적은 비용을 지불합니다.

결론

데이터 과학은 미국에서 가장 많은 직업 중 하나입니다. 미국 노동 통계 보고서에 따르면 숙련된 데이터 과학자에 대한 수요는 2026년까지 27.9% 증가할 것입니다. 분석 기술이 있고 컴퓨터에 대한 열정이 있다면, 그런 다음 데이터 과학의 고급 학위는 이동 통신사의 완벽한 목표입니다. upGrad의 프리미엄 데이터 과학 과정에 가입하여 데이터 과학자로서 우수한 직업을 얻을 수 있는 기회를 가속화할 수 있습니다.

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