데이터 과학의 미래 범위 – 데이터 과학을 배우는 4가지 이유

데이터는 우리가 살고 있는 세상을 지배하며 실제로 21세기의 "석유"로 불립니다. 지난 몇 년 동안 전 세계는 데이터가 가파르고 계속해서 증가하는 것을 목격했습니다. 소셜 미디어, 스마트폰, 사물 인터넷의 성장 덕분에 오늘날 우리가 처리할 수 있는 데이터의 양은 상상을 초월합니다. 알파벳의 에릭 슈미트(Eric Schmidt)가 주장하는 것처럼 우리는 문명이 시작된 이후 15년 전까지 인류가 생산한 데이터의 양을 48시간마다 생성합니다. 그렇다면 우리는 어떻게 그 방대한 양의 데이터를 이해할 수 있습니까?

데이터 과학이란 무엇입니까?

간단히 말해서 데이터 과학은 수학, 프로그래밍, 통계, 데이터 분석 및 기계 학습의 조합입니다. 이 모든 것을 결합함으로써 Data Science는 고급 알고리즘과 과학적 방법을 사용하여 정형 및 비정형 데이터 세트에서 정보와 통찰력을 추출합니다. 빅 데이터와 머신 러닝의 출현은 데이터 과학의 성장을 더욱 가속화했습니다. 오늘날 데이터 과학은 비즈니스, 의료, 금융 및 교육을 포함한 다양한 산업의 모든 분야에서 사용되고 있습니다.

데이터 과학의 사용

일상 생활에 스며든 데이터 과학의 가장 일반적인 사용 사례는 추천 엔진입니다. Amazon이나 Netflix를 이용할 때마다 "좋아할 만한 것"이라는 맞춤 추천 항목이 표시됩니까? 이는 데이터 과학 알고리즘이 사용자 검색 및 구매 패턴을 추적하고 이해한 다음 맞춤형 추천 목록을 선별하는 전형적인 예입니다.

데이터는 현재 우리 삶을 지배하는 편재적인 힘이기 때문에 이 분야의 일자리는 전례 없이 급증하고 있습니다. 빅 데이터 엔지니어, 기계 학습 엔지니어 및 데이터 과학자는 LinkedIn에서 떠오르는 상위 3개 직업입니다. 2012년 이후로 데이터 과학자의 직위는 650% 이상 증가하여 데이터 과학은 현재 가장 인기 있는 전문 분야 중 하나가 되었습니다. 다양한 경력의 전문가들이 데이터 과학이라는 새로운 분야로 전환하기 위해 지식 기반을 강화하고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

데이터 과학의 미래 범위

디지털 혁명이 일어나기 전에 우리가 처리할 수 있는 데이터는 대부분 구조화되어 있었고 크기가 상대적으로 작았습니다. 결과적으로 기존의 BI 도구는 이러한 작고 구조화된 데이터 세트를 분석하기에 충분했습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 데이터의 기하급수적인 증가로 인해 전체 방정식이 바뀌었습니다. 어때요?

기존의 데이터 세트(대부분 구조화됨)와 달리 오늘날 생성된 데이터(소셜 미디어, 금융 거래, 로그, 멀티미디어 파일, 온라인 포털 등과 같은 다양한 소스에서)는 대부분 반구조화되거나 구조화되지 않습니다. 현재 전 세계 데이터의 80% 이상이 비정형 데이터입니다.

해가 거듭될수록 데이터는 계속해서 증가하고 이미 방대한 데이터 더미에 추가될 것입니다. 기존의 BI 도구로는 이처럼 방대한 양의 비정형 데이터 세트를 분석할 수 없습니다. 이러한 도구에는 데이터를 저장, 처리 및 분석하기 위한 고급 지능형 분석 도구가 필요합니다. 여기에서 데이터 과학이 차이를 만드는 데 도움이 되었습니다.

점점 더 많은 조직이 빅 데이터, AI 및 ML에 개방함에 따라 숙련된 데이터 과학 전문가에 대한 수요가 계속 증가하고 있습니다. 실제로 Harvard Business Review는 데이터 과학자라는 직업을 21세기의 가장 섹시한 직업으로 칭송하기도 했습니다.

데이터 과학 덕분에 새롭고 흥미로운 가능성이 열리고 우리가 주변 세계를 보는 방식을 지속적으로 변화시키고 있습니다. 인간의 삶을 더 나은 방향으로 변화시키는 데 데이터 과학이 기여한 바는 막대합니다.

예를 들어, 스마트폰을 스마트 기기와 IoT 허브에 연결하면 부재 중에도 집 안팎에서 일어나는 일을 모니터링할 수 있습니다. 개별 사용자의 취향과 선호도를 이해하고 추천 목록을 생성할 수 있는 고급 알고리즘 덕분에 온라인 쇼핑이 훨씬 쉬워졌습니다. 데이터 과학의 사기 및 위험 감지 알고리즘 덕분에 온라인 금융 거래가 그 어느 때보다 안전해졌습니다.

이뿐만 아니라 데이터 과학은 의료 분야에도 지대한 공헌을 했습니다. 데이터 과학 알고리즘 및 응용 프로그램은 몇 가지 예를 들면 유전체학, 약물 개발, 의료 이미지 분석, 원격 모니터링에서 찾을 수 있습니다.

데이터 과학은 여전히 ​​진화하는 분야이기 때문에 앞으로 더 많은 것을 기대할 수 있습니다. 곧 현실이 될 몇 가지 흥미로운 데이터 과학 트렌드를 살펴보겠습니다.

• IoT는 이미 스마트 장치를 연결하는 현실이지만 미래에는 앱, 장치 및 사람들이 동기화되어 함께 작업하는 연결된 허브인 Intelligent Digital Mesh의 일부가 되기를 고대할 수 있습니다.
• 제품 마케팅과 고객 서비스는 첨단 챗봇, 가상 현실(VR), 증강 현실(AR)로 혁신을 이룰 것입니다. 개인화된 고객 경험에 라이브 시뮬레이션, 대화형 데모, 제안된 솔루션의 시각화가 포함될 때를 고대하고 있을지 모릅니다.
• 블록체인은 주류가 될 수 있습니다. 금융 부문에만 국한되지 않고 블록체인은 의료, 은행, 보험 및 기타 산업에 적용될 것입니다.
• 자동화된 ML 시스템과 Augmented Analytics는 함께 Predictive Analytics를 혁신하고 다음 단계로 끌어올 것입니다. Predictive Analytics는 의료의 면모를 바꾸는 데 더욱 도움이 될 것입니다.
• '데이터 과학자'라는 직함은 다양한 역할을 포함하도록 대대적인 변화를 겪을 것입니다. 기술, 데이터 과학 및 AI가 계속 발전함에 따라 데이터 과학자는 데이터 과학의 역동적인 학습 곡선에 보조를 맞추기 위해 진화해야 합니다.

이것은 데이터 과학이 향후 몇 년 동안 우리 세계에 가져올 가능성의 극소수에 불과합니다.

왜 데이터 과학을 배우는가?

위에 언급된 이유가 데이터 과학 학습의 중요성에 대해 확신하기에 충분하지 않은 경우 다음 네 가지 이유가 될 것입니다.

데이터는 21세기의 연료입니다.

Simon Quinton에 따르면 "분석이 엔진이라면 데이터는 21세기의 연료입니다." 데이터가 없다면 기업은 비즈니스를 간소화하는 데 도움이 될 유용한 통찰력을 발견할 수 없을 것입니다. 결국 데이터가 아니라면 모든 필수 고객 정보는 어디에서 올까요? 고객 데이터가 없으면 고객 만족도를 높이거나 개인화된 추천 목록을 만드는 것이 불가능합니다.

수요-공급의 역설.

앞서 언급했듯이 데이터 과학자, ML 및 AI 엔지니어를 포함한 숙련된 데이터 과학 전문가에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 그러나 해당 분야의 숙련된 전문가 공급은 훨씬 더 느린 속도로 증가하고 있습니다. IBM은 2020년까지 데이터 과학이 모든 디지털 직업의 28%를 차지할 것이라고 주장하지만 불행히도 유능한 지원자가 부족하여 공석이 최대 45일 동안 비어 있습니다. 또한 IBM의 The Quant Crunch 보고서에는 다음과 같이 나와 있습니다.

"머신 러닝, 빅 데이터 및 데이터 과학 기술은 채용하기 가장 어렵고 채워지지 않으면 잠재적으로 가장 큰 혼란을 일으킬 수 있습니다."

데이터 과학의 공석이 너무 많기 때문에 지금은 기술을 향상시키고 절호의 기회를 활용할 때입니다!

수익성이 높고 급여가 많은 직업

데이터 과학은 고도로 발전된 독점적인 연구 분야이며 이 분야의 전문가가 큰 돈을 버는 것은 의심의 여지가 없습니다. 예를 들어 PayScale에 따르면 인도 데이터 과학자의 평균 급여는 Rs 6,99,928이고 Data Analyst의 평균 급여는 Rs입니다. 4,04, 924. 데이터 과학의 모든 직무는 급여 규모가 거의 비슷합니다. 가장 좋은 점은 데이터 과학이 계속 진화하고 있기 때문에 정체된 경력을 가질 수 없다는 것입니다. 배우고, 기술을 향상하고, 더 많은 돈을 벌 수 있는 많은 기회가 있을 것입니다.

풍부한 포지션으로 높은 유연성

데이터 과학은 의료, 은행, 전자 상거래, 비즈니스 및 컨설팅 서비스를 포함한 모든 산업에서 응용 프로그램을 발견한 다재다능한 분야입니다. 그러나 소수의 개인만이 데이터 사이언스를 크게 만드는 데 필요한 기술을 보유하고 있습니다. 또한 데이터 과학 직무에는 중복되는 기술이 있는 경우가 많아 데이터 과학 전문가에게 어느 정도의 유연성과 민첩성을 부여합니다. 채워야 할 공석은 많지만 그 자리를 채울 지원자는 많지 않습니다.

데이터 과학은 조직이 목표 고객, 시장 및 비즈니스와 관련된 위험을 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 데이터의 도움으로 고객과 가까워지는 데도 도움이 됩니다. 유망한 분야는 또한 지망자들에게 훌륭한 경력 기회를 제공합니다. 데이터 과학은 포화도가 낮고 보수가 높으며 신흥 분야로 헌신하는 전문가에게 지속적인 성장과 발전을 보장합니다.

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