데이터 과학 직업 경로: 종합 직업 가이드

학습 경로는 특정 직업 또는 경력 관심과 관련된 특정 과정 목록을 나타냅니다. 선택하는 경로는 해당 경력에서 성공하는 데 필요한 기술 세트에 직접적으로 의존합니다. 데이터 과학 분야의 기술을 마스터하고 개발하는 것이 데이터 과학 학습 경로입니다. 많은 학생들이 데이터 과학자가 되려는 목표를 달성하기 위해 착수하는 수요가 많은 경로입니다.

고도로 구조화된 모듈은 학생들에게 포괄적이고 가치 있는 리소스 모음을 제공하여 전문가와 이 분야에 처음 입문하는 사람들 모두에게 도움이 됩니다. 데이터 과학 또는 학습 경로에 익숙하지 않은 학생의 경우 사용 가능한 옵션이 혼동되기 쉽습니다. 이 블로그 게시물은 혼란을 없애고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 기본 사항을 이해하는 데 도움을 주기 위해 작성되었습니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학이 무엇인지 궁금합니다. 말 그대로 데이터를 연구하는 학문이 데이터 사이언스라는 뜻이다. 현실은 이 단순한 설명과 거리가 멀다. 2010년에 미국의 노동 경제학 전문가인 Hugh Conway는 데이터 과학의 복잡하고 광범위한 특성을 포착하는 벤 다이어그램을 만들었습니다. 아래에서 살펴보세요.

원천

위의 다이어그램에서 볼 수 있듯이 데이터 과학을 다루는 세 가지 주요 영역 또는 원이 있습니다.

1. 수학 및 통계 지식
2. 광범위한 경험
3. 해킹 기술

데이터 과학은 세 개의 원이 겹치고 합류점을 만드는 곳에 있습니다. 수학과 통계학의 1, 3차 서클과 해킹 스킬의 만남은 머신러닝의 영역이다. 해킹을 둘러싼 부정은 이제 윤리적이고 비윤리적인 해킹으로 변모했습니다.

데이터 과학자는 수학적 및 통계적 분석에 대한 광범위한 경험과 함께 윤리적 해킹 기술이 필요합니다. 전통적인 연구와 머신 러닝이 중요한 도구이지만 데이터 과학자가 자신의 경험을 사용하여 윤리적인 것에서 비윤리적인 것으로 전환할 가능성은 높습니다. 데이터 과학의 전제 조건에 대해 자세히 알아보세요.

이것은 현실 세계에서 무엇을 의미합니까?

• 데이터 과학과 그 지부의 도움 없이는 빅 데이터를 관리, 읽거나 분석할 수 없습니다. 도구, 알고리즘, 원리 및 응용 프로그램은 무작위 데이터 클러스터를 해석하기 위해 개별적으로 또는 조합하여 사용됩니다.
• 과학은 데이터를 수집, 준비, 정리 및 분석하는 프로세스를 학습해야 합니다.
• 데이터 과학자로서 당신의 임무는 감정 분석, 예측 분석 및 기계 학습을 적용하여 수집된 데이터 세트에서 중요한 정보를 추출하는 것입니다.
• 그런 다음 정보는 마케터와 관리자가 조직 목표를 달성하는 데 도움이 되는 전략을 수립하도록 비즈니스를 안내하는 데 사용됩니다.

데이터 과학자는 어떤 일을 하나요?

기업은 데이터 과학자가 위에서 언급한 프로세스를 따라 문제를 해결하거나 쿼리에 대한 답변을 제공하기를 기대합니다. 귀중한 통찰력을 얻은 후에는 로봇 분석 및 Java와 같은 언어를 사용하여 궁극적으로 비즈니스가 목표와 목표를 달성하도록 이끄는 프로그램을 만들고 탐색할 수 있습니다.

데이터 과학자들은 또한 비즈니스의 지속 가능한 성장을 보장하기 위해 온라인 실험과 같은 다양한 방법을 사용합니다. 또한 기업이 고유한 패턴, 고객 요구 사항 및 기타 활동을 이해, 추적 및 모니터링할 수 있는 개인화된 데이터 제품을 개발하여 기업을 도울 수도 있습니다. 궁극적인 목표는 항상 기업이 생산적이고 수익성 있는 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것입니다. 데이터 과학자의 직무 설명에 대해 자세히 알아보세요.

데이터 과학 학습 경로에서 무엇을 기대할 수 있습니까?

데이터 과학의 미래 범위에 대한 강력한 경력을 위해서는 프로그래밍, 분석 및 도메인 지식의 세 가지 부서에서 중요한 기술을 습득해야 합니다. 학습 경로는 다음 기술을 습득하는 데 도움이 됩니다.

• Scala, SAS, R 및 Python에 대한 강력한 지식
• 다양한 분석 기능 이해
• SQL 데이터베이스 코딩 경험
• 비디오 및 소셜 미디어 플랫폼의 비정형 데이터 작업
• 예측 보고 및 패턴 발견을 위한 머신 러닝
• 이 프로그램은 추론 및 기술 통계, 자연어 처리, 모델 구축 및 미세 조정을 다룹니다.

데이터 과학자의 주요 초점은 통계 연구 및 분석이며, 이는 올바른 기계 학습 접근 방식을 선택하는 데 사용되며, 그 후 테스트를 위해 알고리즘이 모델링되고 프로토타입됩니다.

원천

SQL 및 Hadoop과 같은 데이터 지향 기술을 사용하고 분산 아키텍처, 데이터 시각화 및 통계 분석을 광범위하게 사용하여 데이터 과학자는 데이터 세트에서 의미를 추출합니다. 학습 경로는 이러한 측면을 처리하는 전문가인 숙련된 전문가를 양성하는 것을 목표로 합니다. 데이터 과학 프로젝트의 수명 주기에서 필요할 때 지정된 시점에서 역할을 전환하도록 교육을 받습니다.

데이터 과학 학습 경로의 구조는 무엇입니까?

데이터 과학은 소프트웨어 엔지니어링, 데이터 분석, 데이터 엔지니어링, 예측 분석, 기계 학습 등과 같은 다양한 부모 분야의 통합으로 이해될 수 있습니다. 학습 경로에는 숙련된 데이터 과학자로 거듭나기 위해 이 모든 것과 훨씬 더 많은 것이 포함되어야 합니다. 다음은 학습 경로의 구조를 간략하게 요약한 목록입니다.

데이터 과학 및 Python 시작

데이터 과학자가 되기 위한 여정은 데이터 과학과 관련된 용어와 전문 용어를 배우는 것으로 시작됩니다. 여기에는 데이터 과학자의 역할을 이해하고 Python과 같은 프로그래밍 언어에 익숙해지는 것이 포함됩니다. 데이터 과학용 언어에 대해 자세히 알아보십시오.

수학 및 통계

여기에서 데이터 과학의 기초를 탐구합니다. 이 섹션에서 다룰 주요 개념에는 확률, 선형 대수학의 기초 및 추론 통계가 포함됩니다. 또한 EDA 또는 탐색적 데이터 분석을 수행하는 방법을 배우게 됩니다.

추천 시스템 및 행렬 대수학

목록에서 Matrix Algebra가 무엇을 하고 있으며 왜 그것을 알아야 하는지 궁금할 것입니다. 글쎄요, 추천 엔진의 작동에 대해 진지하게 배우기 위해서는 행렬 대수가 절대적으로 중요합니다. 이 섹션에서는 서로 관련하여 이해해야 하는 이 두 가지 트렌드 개념을 다룹니다. 이 주제에는 PCA 또는 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 같은 권장 엔진 프로젝트 및 차원 축소 기술도 포함됩니다.

기계 학습의 기초

이 섹션에서는 기계 학습의 기본 및 핵심을 소개합니다. 로지스틱 및 선형 회귀, SVM 또는 지원 벡터 머신, 의사 결정 트리, 나이브 베이즈 등을 포함하는 기본 알고리즘과 기술을 배우게 됩니다.

앙상블 학습

이 과정을 통해 기계 학습의 세계로 한 걸음 더 나아갑니다. 여기의 주제는 다양한 앙상블 기술과 함께 앙상블이 무엇인지에 대한 명확한 이해를 제공합니다. 또한 실제 문제를 해결하는 방법에 대한 실습 경험을 얻기 위해 데이터 세트에 대해 작업해야 합니다.

딥 러닝 및 신경망

딥 러닝은 데이터 과학 학습 경로의 중요한 부분을 구성합니다. 딥 러닝 응용 프로그램의 채택이 천문학적으로 증가한 것을 고려할 때 이 지식은 숙련된 데이터 과학자가 되는 데 중요합니다. 딥 러닝을 위한 인기 있는 프레임워크인 Keras를 소개합니다. 기본 설정에 따라 선택할 수 있는 PyTorch와 같은 다른 프레임워크가 있습니다.

더 읽어보기: 인도의 데이터 과학자 급여

NLP 또는 자연어 처리

NLP는 업계에서 가장 핫한 분야로 꼽힌다. 기업들은 최고의 NLP 인재를 얻기 위해 서로를 돌아다닙니다. 따라서 NLP에 참여하기에 이보다 더 좋은 시기는 없었습니다. 이 섹션에서 소개할 자연어 처리 프레임워크가 있습니다. BERT(Google)에서 RoBERTa(Facebook)에 이르기까지 일부 최신 프레임워크를 사용하는 방법을 배웁니다.

컴퓨터 시각 인식

이 딥 러닝 분야는 수요가 많습니다. 이 섹션에서는 컴퓨터 비전과 관련된 다양한 문제를 다루고 진행하면서 실제 경험을 개발할 것입니다.

시계열

이것은 학습 경로에서 더 복잡한 주제 중 하나입니다. 이 주제 자체는 전체 섹션에 가치가 있으므로 실제 적용을 이해하기 위해 다양한 실습 프로젝트를 다루어야 합니다. 시계열의 다양한 개념에 익숙해지면 실제 세계에서도 그 기능을 배우게 됩니다.

결론

데이터 과학 프로그램의 구조는 시장에서 최고의 고용주를 쉽게 찾을 수 있도록 데이터 과학 분야에서 진정한 인재가 될 수 있도록 설계되었습니다. upGrad와 함께 학습 경로 여정을 시작하려면 지금 등록하십시오!

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