9가지 유형의 데이터 과학자 [어떤 사람이 되어야 할까요?]

데이터 과학은 오늘날 일상적인 비즈니스 운영의 필수적인 부분이 되었습니다. 데이터 마이닝, 클러스터 분석, 기계 학습, 시각화 등과 같은 기술을 통합하여 대량의 정형 및 비정형 데이터를 조직의 귀중한 리소스로 전환합니다.

데이터 과학은 최근 가장 인기 있는 연구 분야 중 하나가 되었습니다. 그 이유는 주로 유행이 아니라 엄청난 경력 발전과 전문화 기회가 있는 분야이기 때문입니다. 현대 기업은 데이터 과학자를 고용하여 제품, 마케팅, 영업 및 엔지니어링을 포함한 광범위한 운영에 기여합니다. 각 역할에 필요한 자격은 학력, 경험, 기술 수준, 적성에 따라 다릅니다.

데이터 과학은 통계, 수학 및 컴퓨터 과학의 혼합입니다. 일반적으로 데이터 과학자의 작업에는 데이터 수집, 정보 처리, 분석, 문제 해결 및 실행 가능한 솔루션 그리기가 포함됩니다. 데이터 과학은 크게 제품 중심 데이터 과학과 비즈니스 인텔리전스 기반 데이터 과학의 두 가지 클래스로 분류할 수 있습니다. 또한 각 범주에는 여러 하위 그룹이 있습니다. 다양한 유형의 데이터 과학자에 대해 하나씩 살펴보겠습니다.

제품 중심 데이터 과학

연구원

데이터 연구원은 숫자 계산에 능숙합니다. 일반적으로 통계에 대한 배경 지식이 있는 사람들이 이 분야에 진출합니다. 통계학자와 학자는 가설 테스트, 시각화 및 정량적 연구와 같은 핵심 기술을 보유하고 있습니다. 통계 모델과 이론은 성과에 영향을 미치는 주요 문제를 더 깊이 파고들어 기업 활동에 도움을 줄 수 있습니다.

개발자

데이터 개발자는 제품 및 가격 전략을 안내할 수 있는 알고리즘을 제시합니다. 또한 재고 및 공급망 관리에서 중요한 역할을 하는 수요 예측을 위해 빅 데이터 입력에서 패턴을 추출하는 데 도움이 됩니다. 이 사람들은 강력한 프로그래밍 및 기계 학습 기술을 가지고 있기 때문에 통계 전문가와 협력하여 중요한 문제를 해결할 수도 있습니다.

광고 소재

데이터 크리에이티브는 엄청난 양의 데이터를 처리하여 혁신적인 도구를 제공합니다. 이 그룹은 새로운 사고와 학습 방식을 개발하여 유연하고 학습하는 조직을 만드는 데 도움을 줍니다. 데이터를 나침반으로 사용하는 이 사람들은 과학적 기술과 즉시 사용 가능한 아이디어를 사용하여 프로세스와 시스템을 혁신합니다. 데이터 과학 크리에이티브는 사물이 구현되는 방식을 지속적으로 개선하고 형성함으로써 조직의 진화와 성장을 자극합니다. 읽기: 최고의 데이터 과학 도구

비즈니스 실무자

이 그룹은 중요한 비즈니스 결정을 내리기 위해 비즈니스 통찰력과 기술적 기량을 사용합니다. 그들은 데이터 과학에 익숙할 뿐만 아니라 귀중한 통찰력을 도출하고 이를 실제 상황에 적용할 수 있는 능력도 갖추고 있습니다. 결과적으로 그들은 논리적 사고와 증거 기반 의사 결정의 원칙에 따라 전반적인 문화를 만듭니다.

비즈니스 인텔리전스 기반 데이터 과학

양적 및 탐색적

데이터 과학에 대한 심층적인 지식을 갖추고 학술 이론과 양적 및 탐색적 연구를 결합하여 기술 및 기타 제품을 개선합니다. 이들은 무엇보다도 샘플링 이론을 적용하고, 예측 모델을 개발하고, 실험적 설계를 수행함으로써 사물이 어떻게 작동하는지 알아내고자 하는 깊은 생각을 하는 사람, 열심히 일하는 사람, 끈질긴 탐험가입니다.

제품 과학자 및 엔지니어

데이터 과학자는 제품 관리 및 엔지니어링 분야에서도 일합니다. 여기에서 그들의 임무는 제품이 어떻게 만들어지는지 이해하기 위해 사용 가능한 정보를 설계, 구축 및 관리하는 것입니다. 또한 분석을 사용하여 제품을 미세 조정합니다. 조직의 재정적 성공은 조직이 소비자에게 무엇을 제공하는지에 달려 있습니다. 따라서 데이터 과학자는 경쟁력을 강화하고 비즈니스가 우발적인 상황을 극복할 수 있도록 역량을 발휘합니다.

운영 데이터 과학자

이 데이터 과학자 그룹은 데이터 관리에 능숙하며 재무, 영업 및 운영과 같은 현대 조직 내의 다양한 팀과 긴밀하게 협력합니다. 그들의 임무는 문제 해결을 지원하기 위해 거래 프로세스, 고객 보고, 성과, 응답, 행동, 전략 및 효율성을 분석하는 것입니다. 운영 데이터 과학자는 고객 지원 팀, 운영 및 기능 관리자와 긴밀하게 협력하여 데이터 시스템의 무결성을 보장합니다. 이 분야의 초급 직책에는 통계 및 운영 연구에 대한 적절한 지식이 필요합니다.

마케팅 과학자

이러한 유형의 데이터 과학자는 고객 가치를 제공하고 조직의 수익성과 성장을 주도할 책임이 있습니다. 마케팅 데이터 과학자는 제품의 사용자 기반에 관심이 있습니다. 그들은 데이터 과학에 대한 지식을 사용하여 일반 마케팅 직원과 마찬가지로 성과를 평가하고 효율성을 개선합니다.

우리는 현재 기업이 대량의 데이터를 생성하고 관리하는 디지털 시대에 살고 있습니다. 환경의 복잡성으로 인해 이 방대한 정보를 사용하여 경쟁 시장에서 지속적으로 진화하고 생존하는 것이 거의 필수적입니다. 결국 기업은 진공 상태에서 작동하지 않습니다!

연구 과학자

연구 데이터 과학자는 대규모 데이터 세트를 잘 처리합니다. 그들의 작업은 조직의 결과와 직접적으로 연결되지 않을 수 있지만 보고서 작성, 요약 프레젠테이션 및 기타 분석 목적과 같은 활동에는 중요합니다. 이러한 유형의 데이터 과학자의 기술은 대규모 싱크 탱크와 금융 및 연구 기관에서 특히 유용합니다.

따라서 데이터 과학은 본질적으로 광범위하고 응용 분야에서도 마찬가지로 방대합니다. 현재 인공 지능의 부상으로 인해 기업은 디지털 세계에서 생성되는 엄청난 양의 원시 데이터를 이해할 수 있는 다양한 유형의 데이터 과학자를 고용해야 합니다.

끊임없이 변화하는 기술 주도의 직장에서 살아남는 것은 또 다른 도전입니다. 결과적으로 회사는 직원을 교육하고 일반 직원은 기술 향상을 찾고 있습니다. 조직의 요구 사항에 따라 고용주는 다양한 수준과 다양한 영역에서 일할 신입 사원과 노련한 전문가를 찾고 있습니다.

데이터 과학자는 정보 기술 분야뿐만 아니라 의료, 은행 및 금융 기관, 연구 기관, 관리 및 컨설팅 회사에서도 고용됩니다. 또한 공학 졸업생부터 MBA 소지자, 박사 과정 학자에 이르기까지 모든 사람들이 데이터 과학에 흥미를 느끼고 더 많이 배우고 싶어합니다. ds

결론

따라서 다양한 응용 분야에서 데이터 과학은 고용주, ​​학생 및 전문가 모두에게 수요가 많은 분야이자 관심 분야로 부상했습니다. 앞으로 더 빨라질 오늘의 화제성 직업입니다!

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