데이터 과학의 다양한 전문화 및 선택해야 하는 것 [2022]
게시 됨: 2021-01-04목차
데이터 과학의 직업 기회 이해
데이터 과학 및 인공 지능 (AI)이 인기 있는 직업 선택으로 부상했습니다. 연구, 엔지니어링, 사이버 보안, 분석 및 마케팅에서 구현이 확산됨에 따라 지망자들은 이 분야를 급성장하고 있습니다. 여러 분야의 전문가들이 다양한 분석을 구현하고 시스템이 스스로 학습하도록 하기 위해 데이터 과학의 전문 영역에 깊이 빠져들고 있습니다.
전문가는 알고리즘을 만들거나 도구를 사용하여 이러한 방대한 데이터를 구성 및 관리할 수 있습니다. 이 영역은 새로운 경력 기회를 가져왔습니다. 데이터 과학자의 직무는 그 중 가장 두드러진 역할 중 하나입니다. 이 기사에서는 더 나은 경력 성장을 위해 선택할 수 있는 다양한 데이터 과학 전문 분야 에 대해 배울 것 입니다.
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집중할 수 있는 데이터 과학 전문 분야
AI 알고리즘은 고급 분석, 예측 및 권장 사항을 통해 다양한 시스템을 구동할 수 있습니다. 데이터는 이러한 알고리즘이 더 나은 결과를 제공할 수 있도록 하는 원동력입니다. 따라서 지망자가 해당 하위 도메인에 대한 보다 구체적인 이해를 개발하기 위해 선택할 수 있는 다양한 역할과 데이터 과학 전문 분야 가 있습니다.
회사는 데이터 과학의 모든 분야에서 전문 기술을 가진 직원을 고용합니다. 전문 분야를 선택할 때는 매우 구체적이어야 합니다(관심 또는 배경 경험에 따라).
1. 데이터 마이닝 및 통계 분석
데이터 마이닝과 통계 분석은 모두 데이터에서 학습하는 접근 방식을 나타냅니다. 이 전문화된 역할에서 지망자는 데이터에서 의미 있는 구조를 발견 및 식별하고 의미 있는 정보를 생성하기 위해 모두 함께 매핑하는 방법을 배웁니다.
이를 통해 데이터의 패턴 및 추세를 추출하기 위한 예측 모델과 함께 탐색적 데이터 분석을 제공할 수 있습니다. 그런 다음 전문가는 비즈니스 문제를 조사하고 데이터 질문으로 해석합니다. 방대한 양의 데이터와 함께 제공되는 통계 도구와 알고리즘은 모든 비즈니스 관련 쿼리에 답하는 예측 모델을 만드는 데 도움이 됩니다.
직무: 통계학자, 데이터 분석가, 비즈니스 분석가
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2. 비즈니스 인텔리전스 및 전략 수립
대다수의 기업이 일부 BI 전문가를 보유하는 것을 선호하기 때문에 이것은 데이터 과학의 또 다른 급성장하는 전문 분야입니다. 비즈니스 인텔리전스는 분석가가 데이터를 최대 잠재력으로 비즈니스를 추진하는 데 도움이 될 수 있는 통찰력으로 변환해야 하는 영역입니다. 이 전문화된 도메인을 통해 백엔드 데이터 소스를 높은 정확도와 단순성으로 육성할 수 있습니다.
또한 비즈니스 크리티컬 문제에 대한 맞춤형 분석 솔루션을 제공하고 시장 경쟁을 식별하고 예측할 수 있습니다. 데이터 과학의 이 전문 영역은 또한 수익 손실의 중요한 영역을 발견하고 회사가 개선해야 할 부분을 인식하는 책임이 있습니다. BI 소프트웨어를 사용하여 복잡한 데이터 세트를 마이닝하고 경쟁업체의 비즈니스 동향을 분석하면 가능합니다.
직무: BI 엔지니어, 데이터 전략가, BI 분석가, BI 개발자
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3. 데이터 엔지니어링 및 데이터 웨어하우징
데이터 엔지니어링은 데이터를 의미 있는 형식으로 변환하여 전문가가 집중 분석에 사용할 수 있도록 하는 접근 방식입니다. 데이터 엔지니어는 여러 이기종 소스의 데이터를 통합하고 의사 결정을 위한 의미 있는 패턴을 제공하기 위해 임시 쿼리로 구성합니다.
이 데이터 과학 전문 분야에는 다른 데이터 분석가 및 데이터 과학 전문가를 위해 데이터 소스, 배열, 톤, 저장 및 검색을 관리하는 작업이 포함됩니다. 데이터 엔지니어가 되는 방법에 대해 읽어보세요.
직무: 데이터 분석가, 데이터베이스 전문가, 데이터 엔지니어
4. 데이터 시각화
인간 문명의 문화는 예술과 광고에서 오락과 학습에 이르기까지 모든 것을 포함하는 대부분 시각적입니다. 우리가 무엇이든 시각화할 때 매우 임팩트 있고 이해하기 쉬워집니다. 데이터 시각화는 데이터와 정보를 그래픽 표현으로 표현하는 데이터 과학 전문 영역입니다.
그래프, 표, 차트, 플롯, 인포그래픽, 지도와 같은 시각화 도구를 사용합니다. 이러한 도구는 트렌드, 경쟁, 이상값, 성장률, 데이터 패턴 및 색상 조합 및 그래픽 디자인을 사용하는 상황을 훨씬 더 잘 이해할 수 있는 방법을 제공합니다. 시각적으로 매력적인 형태로 데이터를 제시하는 것은 비즈니스 분석가와 데이터 과학자의 전문 영역입니다. 데이터 시각화에서 전문가는 데이터를 쉽게 수정하여 시각적 개체를 수정할 수 있으므로 데이터 시각화는 데이터 분석의 필수 필드입니다. 데이터 시각화 프로젝트에 대해 읽어보십시오.
직무: 데이터 시각화 엔지니어, 소프트웨어 개발자, 데이터 과학자
5. 데이터베이스 관리 및 데이터 아키텍처
데이터 과학 및 빅 데이터의 이 시대에 기업과 조직은 산업 표준에 부합하는 중앙 집중식 데이터 아키텍처가 필요합니다. 성공적으로 정리하거나 스크러빙한 후 데이터는 응용 프로그램, 서비스 또는 서비스 그룹을 지원하는 복잡한 데이터 트랜잭션을 위해 데이터베이스에 배포 및 유지 관리됩니다.
직무: 데이터베이스 전문가, 데이터베이스 관리자, 데이터 전문가
6. 운영 관련 데이터 분석
이것은 높은 기술을 요구하지 않는 또 다른 데이터 과학 전문 분야입니다 . 따라서 자신이 문제 해결에 열정적이라고 생각한다면 이것이 당신에게 적합한 직업일 수 있습니다.
운영 관련 데이터 분석은 다른 직원 및 조직 구성원이 제공한 도구 및 데이터를 직접 사용합니다. 데이터와 함께 제공되는 도구는 비즈니스의 다양한 운영(예: 물류, 기술, 인적 자원, 재무) 내에서 개선 가능성을 찾습니다.
직무: 계획 분석가, 의사 결정 분석가
7. 기계 학습 및 인지 전문가
기계 학습 및 인지 알고리즘 개발은 데이터 과학의 최고 등급 전문 분야 중 일부입니다. 이를 통해 지망생과 전문가들은 알고리즘과 인공지능(AI) 기반 솔루션을 개발할 수 있다.
우리는 이것을 데이터 마이닝 및 통계 분석의 더 크고 복잡한 영역으로 간주할 수 있습니다. 여기서 전문가들은 알고리즘을 통해 데이터 입력을 제공하여 모델을 훈련하고, 데이터 파이프라인을 구축하고, A/B 테스트, 편리한 데이터 소스 및 기본 시스템 벤치마킹에 중점을 둡니다. 데이터 세트와 함께 제공되는 알고리즘은 기계가 인지 반응 및 의사 결정을 학습하도록 준비하는 데 도움이 됩니다.
기업과 기업은 효율성과 예측 가능성을 높이기 위해 점점 더 많은 AI 기반 훈련 알고리즘을 통합하고 있습니다. 기업은 ML 전문가를 고용하여 실제 알고리즘과 모델을 구축하고 업계 표준 도구와 통계 기법을 사용합니다. 기계 학습 알고리즘은 이전에 지루한 인간 노동으로 수행되었던 반복적인 작업을 현명하게 줄여 회전율을 배가할 수 있습니다.
직무: ML 엔지니어, 데이터 과학자, 연구원, AI 전문가
8. 시장 데이터 분석
이 역할은 회사의 다양한 수준에서 다양한 전문 분야와 함께 제공됩니다. 여기서 데이터 소스는 판매 및 마케팅 데이터, 고객 및 고객 경험의 데이터, 전자 상거래 및 물류의 성과 추적, 새로운 기회 찾기 및 고객과 같은 외부입니다.
마케팅 데이터 분석가는 효과를 위해 마케팅 성과를 측정, 분석 및 관리하고 투자 수익을 최적화하는 일을 담당합니다. 시장 특성과 고객 요구 사항을 이해하면 낭비되는 웹 마케팅 비용을 줄이고 고객 선호도 및 추세에 대한 통찰력을 강조할 수 있습니다.
마케팅 데이터 분석은 유료 검색 마케팅, 마케팅 소프트웨어 제품, 검색 엔진 최적화 등과 같은 도구와 기술을 사용하고 이러한 데이터를 사용하여 분석을 활용합니다.
직무: 제품 분석가, 시장 분석가, 웹 분석가
9. 사이버 보안 데이터 분석
사이버 보안 데이터 분석가는 사이버 보안과 결합된 또 다른 데이터 과학 전문 분야입니다 . 여기에서 데이터 분석은 사이버 보안에 대한 콘텐츠에서 수행됩니다. 사이버 데이터 분석은 다양한 보안 도구에서 받은 데이터에 의존합니다.
기업은 사이버 보안 데이터 분석가를 고용하여 버그와 취약점을 탐지하고, 미래의 공격과 위협을 예측하고, 조직 내 데이터의 보안 및 개인 정보 보호를 개선하기 위한 유용한 인텔리전스를 생성하기 위해 대규모 데이터 세트를 사용하는 알고리즘을 설계 및 구현합니다.
이러한 분석은 조직의 자원과 계획을 외부 및 내부 위협 및 범죄로부터 보호하는 역할을 합니다.
직무: 사이버 보안 분석가, 데이터 과학자, 데이터 분석가
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결론
데이터 과학은 다재다능한 특성과 광범위한 구현 영역으로 인해 특정 정의에서 쉽게 벗어날 수 있는 용어입니다. 클라우드, 의료, 재무, 디자인 등과 같은 다른 학제 간 도메인이 있습니다. 데이터 과학은 조직의 성장에 대한 통찰력을 제공하는 데 사용됩니다.