데이터 과학자가 되기 위해 필요한 8가지 필수 기술

데이터의 힘이 발휘되고 보여짐에 따라 각 산업에는 데이터 과학자가 채워야 할 조직의 허점이 있는 것 같습니다. 학생과 전문가 모두 데이터 과학 과정을 수강하고 특정 기술을 전문화함으로써 이러한 요구에 부응하고 있습니다.

그러나 데이터 과학자를 구성하는 전체 패키지는 무엇입니까? 기업이 돈을 벌기 위해 애쓰는 데이터 과학자가 되려면 어떻게 해야 할까요?

아래에서 방법을 설명합니다.

기술 능력

이들은 학위, 과정, 전문 분야 및 인증을 통해 배울 수 있습니다. 중요한 것은 학습과 함께 실천하는 것입니다.

통계 분석

통계 분석은 저장된 데이터에서 통계를 생성하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 결과를 분석하여 통찰력을 추론하고 분석 대상에 대한 의미를 결론지을 수 있습니다.

프로그래밍 기술

프로그래밍 언어를 사용하여 데이터를 구성하고 정리하고 이해하게 됩니다. 따라서 이러한 기본 작업을 효율적으로 수행하려면 사용법에 능숙해야 합니다. R, Python, Perl, Java, C/C++ 및 SQL과 같은 언어로 작업하고 숙달하십시오. Python과 R은 데이터 과학 코딩을 위한 가장 중요한 프로그래밍 언어입니다.

데이터 마이닝 및 처리

거대한 데이터베이스에서 통찰력과 정보를 끌어내는 과정입니다. 특정 방법을 사용하여 비즈니스 결정을 내리는 데 활용되는 지식이 발견됩니다.

비정형 데이터 작업에 탁월

비정형 데이터는 미리 정의된 방식으로 구성되지 않습니다. 데이터 과학자는 작업하는 데이터의 대부분이 비정형이라는 사실을 인식하고 이를 통해 귀중한 통찰력을 관리하고 수집하는 기술도 개발해야 합니다.

SAS 및 기타 분석 도구에 대한 지식

분석 도구는 회사에 도움이 될 통찰력과 정보를 생성하는 데 도움이 됩니다. 가장 인기 있는 분석 도구로는 R, Pig, Hive, Hadoop 및 Spark가 있습니다. 이러한 도구의 인증은 귀하의 경력에 ​​더욱 도움이 될 수 있습니다.

비기술적 기술

데이터 과학자의 기술적 전문성과 상관없이 그는 다른 경력 측면뿐만 아니라 비기술적 측면도 개발해야 합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

비즈니스에 대한 이해

궁극적으로 기업과 함께 일하는 데이터 과학자는 비즈니스의 성장과 이익을 창출하기 위해 노력하고 있습니다. 비즈니스가 어떻게 작동하는지, 비즈니스에 무엇이 중요한지 등에 대한 강력한 이해로 무장하면 데이터 과학자가 어떤 데이터를 마이닝하고 어떻게 해야 하는지 알 수 있습니다.

각 기업은 매일 엄청난 양의 데이터를 생성하고 있기 때문에 데이터 사이언티스트의 업무는 엄청난 일이 됩니다. 회사가 어떻게 운영되고 어떻게 사업이 성공하는지 아는 것은 그가 회사가 실제 성장을 경험할 수 있는 방향으로 자신의 기술 능력을 생산적으로 발휘하는 데 도움이 될 것입니다.

데이터 직관

데이터 직관은 데이터로 광범위하게 작업한 결과 개발됩니다. 논리적으로 그리고 표면적으로는 아무 것도 존재하지 않는 것처럼 보일 때 데이터의 패턴과 가능성을 감지하는 능력입니다. 또한 데이터의 진정한 가치가 있는 비트가 어디에 있는지 아는 것입니다. 분명히 알 수 있듯이 데이터에 대한 이러한 친밀감과 직관은 쉽게 이루어지지 않습니다. 경험과 함께 다양한 맥락에서 다양한 유형과 양의 데이터에 노출됩니다.

이 수량화할 수 없는 직관을 개발하면 없어서는 안 될 데이터 과학자가 될 수 있습니다.

의사 소통 능력

영어나 다른 언어로 마법사가 될 필요는 없지만 아이디어를 다른 사람에게 효과적으로 전달하는 방법을 알아야 합니다.

데이터 과학은 대부분의 사람들이 기본적으로 알지 못하는 복잡하고 전문적인 분야입니다. 전문용어를 사용하는 것은 아무 소용이 없을 것입니다. 데이터 과학자가 해야 할 일은 매우 복잡한 개념을 일반 용어와 이해할 수 있는 예제로 정제하는 것입니다. 이 기술은 회의에 참석할 때 설득과 협상에 유용할 것입니다. 데이터의 비기술적 사용자가 설명하는 내용의 핵심을 이해할 수 있다면 잘 전달한 것입니다.

위의 내용은 복잡하지만 매혹적인 데이터 과학 세계에서 숙달하는 데 필요한 모든 기술의 포괄적인 목록입니다. 이러한 기술의 숙달은 시간이 지나면 온다는 것을 기억하십시오. 그때까지 계속해서 업무 경험을 쌓고 자신의 프로젝트를 진행하십시오. 그것들은 모두 당신을 더 능숙하게 만들고 있습니다.

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