데이터 과학 경력 경로: 8가지 까다롭고 다양한 역할

간략한 개요

"데이터 과학"은 컴퓨터 과학의 다학문 분야가 광범위한 직업 기회를 제공하기 때문에 밀레니얼 세대 사이에서 새로운 화두입니다. 세부 사항에 들어가기 전에 데이터 과학이 무엇인지 살펴보겠습니다. 간단히 말해서 데이터 과학은 데이터 개발에 대한 통합 연구로서 패턴을 식별하고 궁극적으로 기업이 경쟁 시장에서 앞서 나갈 수 있도록 비즈니스 전략을 수립하는 데 중요한 리소스로 만듭니다. 데이터 시각화, 기계 학습, 통계, 문제 해결 전략 및 데이터 분석이 결합된 것입니다.

데이터 과학 분야의 다양한 경력:

데이터 과학자 는 데이터 유형을 분석하여 새로운 솔루션, 기회를 찾고 데이터의 미래에 대한 가정을 할 수 있는 고도로 자격을 갖춘 전문가입니다. 그들은 주로 기계 학습 모델을 구축하는 데 도움이 됩니다. 통계에 따르면 이 분야에서 일할 수 있는 숙련된 전문가가 충분하지 않기 때문에 데이터 과학자에 대한 수요가 높습니다. 생생한 지식으로 데이터 동향을 실험하고 프로그래밍 및 관리에 새로운 변화를 줄 수 있습니다. 데이터 시각화, 확률 이해와 같은 만능 기술이 있어야 하며 다양한 데이터 도구를 다룰 수 있어야 데이터 과학자가 됩니다. 데이터 과학자의 급여도 높습니다. 따라서 이 분야에서 좋은 직업 선택입니다.

데이터 분석에 능숙한 대부분의 사람들은 데이터 분석가 로 경력을 시작한 다음 점차적으로 레벨을 올립니다. 데이터 분석가의 주요 임무는 주어진 프로젝트의 데이터를 검토하고 강점과 결함을 식별하는 것입니다. Python, 데이터 시각화 및 정리와 같은 프로그래밍 언어에 대한 기술이 필요합니다. 이것은 시간이 지남에 따라 선임 데이터 분석가로 승진하거나 지식을 확장하고 관련 분야의 전문가가 될 수 있기 때문에 가장 선택되는 직업입니다.

데이터 엔지니어링 은 이 스트림에서 또 다른 탐나는 직업입니다. 데이터 엔지니어의 주요 초점은 소프트웨어 개발입니다. 할당된 데이터 분석가는 판매, 시장 성과를 평가하고 데이터 과학자에게 보고하여 판매 또는 수익에 영향을 미칠 수 있는 문제를 수정하는 일을 합니다. 고급 SQL 쿼리 및 Python에 대한 지식, 데이터 파이프라인 구축 기능은 데이터 엔지니어가 되기 위한 몇 가지 기준입니다. 더 많은 경험과 기술이 있으면 선임 데이터 엔지니어로 승진할 수 있습니다.

Data Architect 는 해당 분야의 중요한 전문직입니다. 데이터 엔지니어링에 관심이 있고 회사의 데이터 저장 시스템을 제어하는 ​​데 큰 관심을 갖고 있다면 Data Wire Architecture가 정말 좋은 직업이 될 수 있습니다. 하나에 선택되기 위해서는 SQL 지식에 대한 강력한 명령과 데이터 관리 경험 및 전문 분야에 기반한 기타 기술이 필요합니다.

기계 학습 전문가 는 데이터 과학 영역에서 탁월한 직업 선택이 될 수 있습니다. 간단히 말해서 기계 학습 엔지니어 또는 전문가는 기계 학습 분야를 전문으로 하는 데이터 과학자입니다. 일부 회사는 데이터 과학자가 수행한 변경 사항이나 업데이트를 배포하는 데 도움을 줄 수 있는 소프트웨어 엔지니어를 고용하기도 합니다. 이 분야에서 일하려면 Python, Cloud Computing, Spark 및 기본 소프트웨어 엔지니어링 기술에 대한 확고한 이해가 있어야 합니다.

비즈니스 분석 은 수요가 많은 또 다른 직업 옵션입니다. 비즈니스 데이터 분석가의 가장 중요한 임무는 현재 비즈니스 동향을 조사하는 것입니다. 비즈니스 분석가는 비즈니스 기술과 함께 데이터 과학에 대한 프로그래밍 기술과 훌륭한 명령이 필요합니다.

정량 분석 가는 재무 문제 및 기타 시장 위험을 파악하는 데 기계 학습을 사용할 수 있는 통계 분석에 주로 중점을 둔 데이터 과학 전문가입니다.

데이터 과학 지식으로 시스템 분석가 가 되십시오 . 문제를 면밀히 검토하여 관리 및 조직과 관련된 문제를 해결하고 세부 사항을 데이터 과학자에게 보내 해결합니다.

마케팅 분석가 가 되어 마케팅 데이터를 살펴보고 효과를 확인하고 시장에서 제품을 홍보하고 시장에서 회사의 위치와 관련된 정보를 제공할 수도 있습니다.

통계 및 연구에 따르면 데이터 과학 분야는 유망한 미래가 있기 때문에 취업 기회가 급증하고 있습니다. 프리랜서 데이터 전문가는 또한 더 많은 경험을 얻는 동시에 이 분야의 성장, 인기 및 혁신에 기여하고 있습니다.

결론

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