미국 데이터 과학을 위한 상위 8가지 직업 옵션 [2022]

2012년에 HBR은 데이터 과학자를 "21세기의 가장 섹시한 직업"으로 선언했으며 이제 그 이유를 알기 시작했습니다!

데이터 과학은 우리 일상 생활의 거의 모든 측면에 스며든 편재하는 힘입니다. 교육에서 의료에 이르기까지 데이터 과학은 현대 산업의 모든 측면에 걸쳐 응용 프로그램이 있습니다.

전 세계의 네티즌, 기업 및 조직이 계속해서 엄청난 양의 데이터를 생성함에 따라(우리가 말하듯이!) 데이터 과학 기술의 중요성은 실제 시나리오에서 더욱 두드러집니다. AI, ML 및 딥 러닝과 같은 기술은 전자 상거래, 핀테크, 의료 및 교육 기술을 포함한 여러 산업에서 새로운 기회를 낳고 우리 주변 세계를 변화시키고 있습니다.

모든 형태와 규모의 기업은 이 방대한 데이터 풀을 활용하여 고유한 솔루션을 혁신하고 고객 경험을 개인화하는 데 중점을 둡니다. 데이터 과학 기술을 활용하는 비즈니스가 증가함에 따라 숙련되고 자격을 갖춘 데이터 과학 전문가에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

IBM 은 2020년까지 미국의 모든 데이터 과학 및 분석 전문가의 일자리가 364,000에서 2,720,000으로 증가할 것으로 예측하지만, 미국 노동 통계국은 2026 년까지 1,150만 개의 새로운 데이터 과학 일자리가 생길 것이라고 주장합니다 .

이 통계가 증명하는 것이 있다면 데이터 사이언스가 여기에 있고 시간이 지남에 따라 데이터 사이언스에서 새로운 일자리가 생겨 데이터 사이언스 전문가에 대한 수요가 더욱 늘어날 것이라는 사실입니다.

IBM의 AI 전담 회사는 AI 일자리의 붐을 의미합니까?

IBM은 오랫동안 데이터 과학, 특히 인공 지능의 최전선에 있었습니다. IBM Watson은 이 영역에서 성취한 가장 훌륭한 사례 중 하나입니다. 오랫동안 데이터 과학 비즈니스에 종사해 온 IBM은 " 유동한 AI "가 시급한 과제라고 굳게 믿습니다.

간단히 말해서 현대 산업은 상황에 빠르게 적응할 수 있는 유동적인 AI 기술이 필요합니다. 이 고급 기술은 특정 도메인에 대한 지식과 모델을 새로운 사용 사례 및 과제에 적용할 수 있습니다. 그들은 다양한 형태의 지식을 결합하고, 인과 관계를 풀고, 독립적으로 새로운 것을 배울 수 있는 AI가 필요합니다.

이 목표를 달성하기 위해 IBM은 이미 새로운 시대의 AI 엔지니어링 도구 개발을 시작했습니다. 이 비전을 추진하는 4가지 핵심 워크스트림은 다음과 같습니다.

• 신경 상징적 AI

Neurosymbolic AI는 딥 러닝의 더 높고 더 발전된 프로젝션입니다. AI의 추론 능력을 개선하고 최적화하기 위해 상징적 방법으로 신경망의 힘을 활용하는 것을 목표로 합니다.

• 안전하고 신뢰할 수 있는 AI

IBM은 설명 가능성, 정확성 및 편향 감소에 중점을 둔 강력하고 안전하며 신뢰할 수 있는 AI를 제공하는 것을 목표로 합니다.

• AI 엔지니어링

목표는 데이터 준비, 모델 교육 및 소프트웨어 수명 주기 관리와 같은 일상적인 작업을 단순화하고 자동화하는 AI 엔지니어링 도구 및 기능을 개발하는 것입니다.

• AI 하드웨어

IBM은 에너지 효율적인 파괴적인 AI 하드웨어를 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 이 AI 하드웨어는 에너지 수요 및 소비를 늘리지 않고도 컴퓨팅 성능과 잠재력을 확장할 수 있습니다.

점차적으로 이러한 기술이 시장에 출시됨에 따라 미국 기업은 이를 데이터 과학 인프라에 채택하기 위해 나서게 될 것입니다. 당연히 이러한 신세대 기술은 새로운 직무 역할을 발생시켜 AI 직업 붐을 더욱 부추길 것입니다.

이는 이러한 기술을 최대한 활용할 수 있는 경험 있고 재능 있는 데이터 과학 및 AI 전문가에 대한 수요를 촉진할 것입니다. 미래에 AI는 데이터 과학 직무에 대한 특정 기술을 설명함으로써 직원을 위한 명확한 경력 경로를 개척할 것입니다.

미국 데이터 과학자의 직업 기회

데이터 과학자의 직업 프로필은 2019년 미국에서 LinkedIn의 가장 유망한 직업에서 1위를 차지 했으며 전년 대비 56% 이상의 일자리 증가를 보고했습니다. 통계에 따르면 데이터 과학자의 직무는 2012년 이후 650% 이상 증가했습니다 !

그러나 데이터 과학자는 누구입니까?

HBR에 따르면 데이터 과학자는 "빅 데이터 세계에서 발견할 수 있는 훈련과 호기심을 갖춘 고위 전문가"입니다.

데이터 과학자는 수학, 통계, 컴퓨터 과학 및 정보 과학에 정통한 다재다능한 전문가입니다. 그들은 서로 다른 소스에서 데이터를 수집하고 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터가 포함된 대규모 데이터 세트를 분석하여 의미 있는 통찰력을 얻는 것을 전문으로 합니다.

이러한 통찰력과 데이터 패턴을 추출한 후에는 고급 과학, 통계 및 분석 방법을 조합하여 결과를 해석하고 실행 가능한 비즈니스 결정으로 변환합니다.

데이터 과학자는 비즈니스와 IT라는 두 세계의 장점을 결합합니다. 그들의 주요 초점은 빅 데이터를 연구하고 분석하여 기업과 조직이 매우 구체적이고 대상이 지정된 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것입니다.

데이터 사이언스의 광범위한 산업 응용 프로그램 덕분에 데이터 과학자는 거의 모든 미국 산업에서 일할 수 있습니다. 교육, 전자 상거래, 소매, IT, BFSI, 의료, 제약, 제조, 공급망 및 물류, 운송, 미디어 및 엔터테인먼트, 항공 우주/항공 연구, 군사 분야에서 높은 급여 보상과 일자리 증가로 고용 기회를 찾을 수 있습니다.

앞서 언급했듯이 데이터 과학자는 신생 기업에서 대기업, 다국적 기업 및 연구 센터에 이르기까지 모든 규모의 기업에서 일할 수 있습니다.

데이터 과학자가 되기 위한 진로

다음은 데이터 과학자가 되기 위한 과정에 대한 대략적인 스케치입니다.

1. 학사 학위 취득

데이터 과학에 대한 가장 좋은 진입 경로는 데이터 과학과 밀접하게 관련된 분야에서 학사 학위를 취득하는 것입니다. 수학, 통계, 컴퓨터공학/공학, IT, 정보기술을 학부 전공으로 선택할 수 있습니다. 이러한 분야는 데이터 과학과 복잡하게 연결되어 있기 때문입니다.

2. 석사 학위 취득

데이터 과학은 매우 복잡한 연구 분야이므로 지망자는 위에서 언급한 주제 중 하나에서 대학원 연구를 완료해야 합니다. 대부분의 회사는 데이터 과학 직무에 대한 석사 학위 이상(Ph.D.)을 가진 후보자를 찾습니다.

3. 올바른 기술 습득

데이터 과학 지망자는 프로그래밍을 포함한 틈새 기술을 개발해야 합니다. 데이터 구조; 데이터 마이닝, 정리 및 정리; 데이터 시각화 및 보고; 통계 분석; 위험 분석 및 데이터 웨어하우징. 이러한 기술 외에도 효과적인 의사 소통, 비판적 사고, 문제 해결, 조직 및 관리 기술과 같은 소프트 기술도 습득해야 합니다.

4. 초급 직업을 가방에 넣다

처음 세 단계를 완료한 후에는 데이터 과학의 초급 직위(예: 주니어 데이터 분석가, 비즈니스 인텔리전스 분석가, 데이터 엔지니어 등)가 될 수 있습니다. 신입생이 성장하고 배울 수 있는 회사에서 직무를 선택하십시오. 귀하의 기술, 전문 분야 및 프로젝트를 강조하는 상세한 온라인 포트폴리오를 작성하면 도움이 될 것입니다. 이것은 잠재적 고용주의 관심을 끄는 데 도움이 될 것입니다.

5. 데이터 과학 인증 선택

데이터 과학 인증은 업계 지식과 틈새 기술을 습득할 수 있는 훌륭한 방법입니다. Hadoop, Hive, Spark 등과 같은 빅 데이터 도구를 사용하여 프로그래밍 및 데이터 분석과 같은 데이터 과학 기술의 핵심을 배웁니다. 기업은 일반적으로 기술 향상에 대한 의지를 보여주기 때문에 석사 학위와 함께 추가 인증을 보유한 후보자를 선호하는 경향이 있습니다. 지식을 풍부하게 합니다.

미국 최고의 데이터 과학 직업

데이터 과학자는 데이터 과학의 유일한 트렌드 직업 프로필이 아닙니다. 고려할 가치가 있는 모든 범위의 도전적이고 보수가 좋은 데이터 과학 직무가 있습니다. 다음은 미국의 상위 8개 데이터 과학 직업입니다.

1. 머신러닝 엔지니어

기계 학습 엔지니어는 기계 학습을 전문으로 하는 고도로 숙련된 전문가입니다. 경험을 통해 다양한 작업을 수행할 수 있는 지능형 모델/시스템을 설계, 구축, 운영 및 관리합니다. ML 엔지니어는 사람의 감독이 거의 또는 전혀 없이 사람과 유사한 작업을 수행하도록 이러한 모델을 훈련하는 ML 알고리즘을 개발합니다. 그들은 데이터 과학자 및 데이터 분석가와 협력합니다.

기계 학습 엔지니어는 수학, 통계 및 컴퓨터 과학 개념에 정통해야 합니다. Python, Java, Scala, R, C, C++ 등과 같은 여러 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다.

샐러리

미국 ML Engineers 의 평균 연봉 은 $1,25,000이며 일반적인 급여 범위는 $1,14,121 – $1,47,134 입니다.

2. 데이터 설계자

데이터 설계자는 회사의 데이터 요구 사항을 평가 및 분석하고, 이러한 요구 사항을 충족하기 위한 로드맵의 개요를 설명하고, 데이터 관리에 대한 표준과 목표를 결정하고, 모든 목표와 요구 사항이 회사의 전체 전략 및 비즈니스 아키텍처와 완벽하게 일치하는지 확인합니다.

그들은 비즈니스 데이터를 저장 및 검색하고 데이터 마이그레이션 활동을 감독하기 위해 데이터베이스 솔루션을 개발 및 구현합니다. 또한 데이터 설계자는 다양한 분석 및 통계 기법을 사용하여 정보를 분석하고 결과를 상위 경영진 및 회사 이해 관계자에게 상세한 보고서를 통해 제시합니다.

데이터 설계자는 응용 수학 및 통계에 능숙해야 합니다. 데이터 시각화, 데이터 마이그레이션, RDMS, 데이터베이스 설계, 데이터베이스 관리 및 클라우드 컴퓨팅에 대한 광범위한 지식이 있어야 합니다.

샐러리:

미국 데이터 아키텍트 의 평균 연봉 은 $119,011이고 일반적인 급여 범위 는 연간 $86,013 – $140,836입니다.

3. 통계학자

통계학자는 수치 데이터를 수집, 분석 및 해석하여 기업이 정량적 비즈니스 데이터를 이해하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 추세와 패턴을 식별합니다. 그들은 복잡한 데이터를 이해하고 정확한 비즈니스 예측을 하기 위해 수학적 기법, 통계적 방법론 및 컴퓨터 소프트웨어를 사용합니다.

통계학자는 다양한 상황과 비즈니스 사례에 통계 용어, 개념 및 방법론을 적용하는 방법을 알아야 합니다. 그들은 분석, 문제 해결 및 의사 소통 기술을 보유해야 합니다.

샐러리:

미국 통계학 자의 평균 연봉 은 $99,986이며 일반적인 급여 범위 는 연간 $52,690 - $146,770입니다.

4. 풀스택 개발자

이름에서 알 수 있듯이 풀스택 개발자는 풀스택 기술에 고도로 숙련되어 있습니다. 즉, 서버 측 및 클라이언트 측 프로그래밍을 모두 처리할 수 있습니다. 백그라운드에서 실행되는 핵심 로직(웹사이트/애플리케이션에 전원 공급)을 개발하고 사용자가 상호 작용하는 UI(사용자 인터페이스)도 디자인합니다. 전체 스택 개발자는 소프트웨어 애플리케이션의 종단 간 수명 주기를 관리합니다.

풀스택 개발자는 HTML/CSS/JavaScript 코딩에 능숙해야 합니다. 데이터베이스 및 웹 아키텍처, 애플리케이션 아키텍처 설계, 버전 제어 시스템에 대한 심층적인 지식이 있어야 합니다. 또한 기술적인 글쓰기에 재능이 있어야 합니다.

샐러리:

미국 풀스택 개발자 의 평균 연봉은 95,308달러이고 일반적인 연봉 범위는 81,210~107,541달러입니다.

6. 비즈니스 인텔리전스(BI) 개발자

BI 개발자는 쿼리 도구, 데이터 시각화 대시보드 및 데이터 모델링 도구를 포함하여 회사의 BI 인터페이스를 설계, 배포 및 유지 관리하는 전문가입니다. BI 개발자는 비즈니스 도메인의 특성과 과제를 알고 있으므로 비즈니스 요구 사항을 이해하고 그에 따라 BI 솔루션을 구현할 수 있습니다.

BI 개발자는 데이터베이스/데이터베이스 관리에 대한 배경 지식과 BI 도구 작업 경험이 있어야 합니다. 뛰어난 데이터 분석 및 비즈니스 분석 기술 외에도 BI 개발자는 디버깅/문제 해결에 능숙해야 합니다. 데이터베이스 관리 시스템, OLAP(온라인 분석 처리) 및 ETL(추출, 변환, 로드) 프레임워크에 익숙해야 합니다.

급여 :

미국 BI 개발자 의 평균 연봉 은 $94,897이며 일반적인 급여 범위는 $80,150~$107,575입니다.

7. 빅데이터 엔지니어

빅 데이터 엔지니어는 특히 모든 빅 데이터를 다룹니다. 이와 관련하여 그들은 많은 기능을 수행합니다. 그들은 빅 데이터 솔루션을 설계, 구축, 테스트, 구현 및 유지 관리합니다.

또한 MapReduce, Hadoop, Spark, MongoDB, Cassandra 등과 같은 빅 데이터 도구를 사용하여 대규모 데이터 처리 시스템을 개발합니다. 빅 데이터 엔지니어는 회사의 소프트웨어, 하드웨어 요구 사항을 평가합니다. 본질적으로 그들은 조직의 전체 데이터 인프라와 아키텍처를 관리하는 전문가입니다.

빅 데이터 엔지니어는 일반적으로 소프트웨어/데이터 엔지니어링에 능숙합니다. 그 외에도 코딩, 소프트웨어 개발, 객체 지향 설계, 데이터 마이닝, 데이터 시각화, 통계 및 정량 분석에 정통합니다.

샐러리:

미국 빅데이터 엔지니어 의 평균 연봉은 89,838달러이며 일반적인 연봉 범위 는 141,797~181,332달러입니다.

8. 데이터 분석가

데이터 분석가는 대량의 데이터를 수집, 구성, 처리 및 분석합니다. 그들은 다양한 분석 및 통계 도구를 사용하여 데이터를 연구하고 방대한 데이터 세트 내에서 관련 패턴을 추출합니다.

데이터 분석가는 조직의 기술 구성원 및 비기술 구성원이 읽을 수 있는 방식으로 통합 보고서 및 시각화에 결과를 제시해야 합니다. 따라서 데이터 분석과 데이터 시각화는 데이터 분석가의 가장 중요한 두 가지 업무입니다. 그들의 발견을 통해 기업이 비즈니스 문제에 대한 데이터 중심 솔루션을 고안하도록 돕습니다.

데이터 분석가는 프로그래밍, 데이터 마이닝, 정리 및 정리, 데이터 시각화, 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스와 같은 기타 기술 기술과 함께 강력한 비즈니스 통찰력을 보유해야 합니다.

샐러리

미국 데이터 분석가 의 평균 연봉 은 $76,920이며 일반적인 급여 범위는 연간 $67,585 – $85,873입니다.

데이터 과학 온라인 학습: upGrad Advantage

지금쯤이면 데이터 과학이 21세기에 가장 활발하고 유망한 분야 중 하나라는 것이 분명해졌습니다. 데이터 과학 직업은 빠른 경력 성장과 막대한 연간 패키지를 자랑합니다. 따라서 이 환상적인 기회를 활용하려는 사람은 누구나 데이터 과학 과정이나 인증 프로그램에 등록해야 합니다.

upGrad는 IIT-Bangalore와 연계하여 데이터 과학 분야에서 성공적인 경력을 시작하는 데 도움이 되는 세 가지 환상적인 데이터 과학 과정을 제공합니다.

1. 데이터 과학 PG 디플로마

이 디플로마 과정은 딥 러닝, NLP, 비즈니스 인텔리전스/데이터 분석, 비즈니스 분석 및 데이터 엔지니어링의 5가지 전문화 옵션을 확장하는 12개월 프로그램입니다. 이 과정에는 14개의 프로그래밍 도구/언어와 60개 이상의 산업 프로젝트가 포함됩니다.

2. 데이터 과학 PG 인증

Python 프로그래밍, Python을 사용한 예측 분석, Python을 사용한 시각화, 기본 및 고급 SQL, 기본 및 고급 ML 알고리즘, EDA를 다루는 7개월 단기 데이터 과학 과정입니다. 여기에는 7개 이상의 사례 연구 및 산업 프로젝트가 포함됩니다.

3. 데이터 과학 석사

이것은 딥 러닝, NLP, 비즈니스 인텔리전스/데이터 분석, 비즈니스 분석 및 데이터 엔지니어링의 5개 전문 분야도 제공하는 데이터 과학의 18개월 석사 프로그램입니다. 이 과정에는 60개 이상의 사례 연구 및 프로젝트가 포함됩니다.

이 프로그램은 일하는 전문가를 위해 설계되었으므로 이 과정은 경력에서 흥미진진한 전환점을 찾고 있다면 완벽한 선택입니다. upGrad 과정은 헌신적인 직업 지원, 개인화된 멘토링, 시기적절한 의심 해결 및 글로벌 액세스 기회를 약속합니다.

도움이 되기를 바랍니다.