데이터 과학자가 되는 방법 – 쉬운 9단계로 답하기

Harvard Business Review에 따르면 데이터 과학은 오늘날 가장 인기 있는 직업 입니다. 데이터가 기하급수적으로 쏟아지면서 빅데이터 및 데이터 사이언스 분야의 숙련된 전문가에 대한 수요가 증가하고 있습니다. IBM은 2020년까지 데이터 과학자에 대한 수요가 28% 증가할 것이라고 주장합니다.

기술/마케팅 도메인과 원격으로 연결되어 있는 경우 이 시점에서 "데이터 과학자가 되는 방법"이라는 중요한 질문이 생깁니다. . 그것이 바로 우리가 이야기할 내용입니다. 그러나 이야기를 시작하기 전에 먼저 데이터 과학자가 누구인지 이해합시다.

그렇다면 데이터 과학이란 정확히 무엇이며 데이터 과학자는 누구입니까?

데이터 과학은 방대한 양의 데이터를 활용하고 자동화, 통계, 모델링, 분석 및 수학과 같은 도구를 활용하여 비즈니스 성장을 최적화하기 위해 귀중한 통찰력을 추출함으로써 이를 분석하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 정확히 말하면 데이터 과학은 정보의 출처를 조사하고 탐구하고 그 안에 숨겨진 패턴을 해독하여 궁극적으로 조직에 유용한 자원으로 변환하는 것을 다룹니다.

데이터 과학자는 수학자, 컴퓨터 과학자, 탐험가의 합성어입니다. 그들은 기술과 비즈니스의 장점을 모두 포함하는 차세대 데이터 전문가입니다. 데이터 과학자는 연구 사고 방식 외에도 복잡한 문제에 대한 효율적인 솔루션을 찾는 데 도움이 되는 광범위한 기술 및 분석 기술을 보유하고 있습니다. 이러한 포괄적인 기술이 필요하기 때문에 많은 초보자는 종종 "데이터 과학자가 되려면?"이라는 질문에 사로잡힙니다.

데이터 사이언티스트에 대한 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터 사이언스 분야에서 직업을 선택하는 것이 현명한 결정이 될 것입니다. 그러나 문제는 어디서, 어떻게 시작해야 하느냐는 것입니다. 걱정하지 마세요. 다음 섹션에서 데이터 과학자가 되는 방법을 살펴보겠습니다.

다음은 데이터 과학자가 되는 방법에 대한 질문에 답할 수 있는 9단계의 포괄적인 목록입니다.

1. 목차

   통계 및 응용 수학 만들기

데이터 과학자가 되려면 수학 및 통계에 대한 탄탄한 기초가 있어야 합니다. 특히 컴퓨터 과학/수학 배경이 아닌 경우 수학 및 통계 기술을 연마하는 것이 절대적으로 필요합니다. 데이터 과학자의 가장 확실한 재능은 일반적으로 분석이지만 통계 도구와 함께 이 기술을 보완해야 합니다.

2. 코딩 요령 개발

데이터를 다룰 때는 데이터 과학자, 데이터 분석가, 데이터 설계자에 상관없이 코딩을 배우는 것이 필요합니다. 데이터 과학자는 Python, R 및 SAS와 같은 통계 프로그래밍 언어에 대한 지식이 풍부해야 합니다.

3. 빅 데이터를 생각하다

데이터 과학자가 되는 길에 들어서면 데이터 중심의 전문가가 되어야 합니다. 따라서 Hadoop , MapReduce , Hive 및 Spark 와 같은 빅 데이터 도구를 학습하고 탐색하여 '데이터' 기반을 확장하십시오 .

데이터 과학자는 방대한 양의 데이터를 분석하고 처리해야 하기 때문에 단일 시스템에서 실행할 수 없습니다. 빅 데이터 기술에 대한 좋은 지식이 있으면 분산 데이터 처리를 수행하는 데 도움이 됩니다.

4. 데이터베이스에 익숙해지기

데이터 과학자는 데이터베이스가 철저하게 작동하는 방식을 이해해야 합니다. 대부분의 비즈니스 조직 은 데이터베이스 관리 소프트웨어로 MySQL 또는 Cassandra 를 사용하여 데이터를 저장하고 분석합니다. 따라서 몇 가지 예를 들면 MySQL, Cassandra, PostgreSQL 및 MongoDB 와 같은 데이터베이스 작업에 익숙해 지면 업계의 경쟁자보다 우위를 점할 수 있습니다.

5. 다변수 미적분학 및 선형 대수학에 시간을 투자하십시오

이 권장 사항에 눈살을 찌푸리는 사람이 있을 수 있지만 데이터 과학은 기계 학습 도구와 기술에 크게 의존합니다. 기계 학습 도구를 성공적으로 사용하려면 미적분과 선형 대수에 대한 포괄적인 지식이 필요합니다. 이러한 플랫폼에 대한 지식이 많을수록 복잡한 문제에 대한 기본 솔루션 없이 더 나은 방법을 찾을 수 있습니다.

6. 데이터 랭글링 배우기

'Data Munging'이라고도 알려진 데이터 랭글링은 구조화되지 않은 원시 데이터를 보다 편리하고 가치 있는 형식으로 변환하여 데이터 분석을 용이하게 하는 프로세스입니다.
이것은 '어떻게 데이터 과학자가 되는가?'에 답할 때 가장 중요한 포인트 중 하나입니다. 이것은 데이터 과학자의 가장 중요한 책임 중 하나입니다.

데이터 과학자는 구조화되지 않은 데이터를 처리하여 데이터에서 의미 있는 패턴을 풀기 위해 올바른 도구와 기술을 사용해야 합니다. 이렇게 해야만 데이터 과학자는 조직의 의사 결정 전략에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 데이터에 숨겨진 유용한 통찰력을 밝힐 수 있습니다.

7. 마스터 데이터 시각화

데이터 과학자의 또 다른 중요한 책임인 데이터 시각화 및 프레젠테이션은 비즈니스 성장을 주도하는 데이터 분석의 두 가지 측면입니다. 따라서 데이터 과학자는 Tableau , Raw , D3.js , Visual.ly , NVD3 등과 같은 데이터 시각화 도구에 익숙해야 하지만 이것만으로는 충분하지 않습니다.

데이터를 보기 쉽고 편리한 형식으로 시각화하는 것 외에도 데이터 과학자는 데이터를 시각적으로 인코딩하는 원칙과 관행도 알고 있어야 합니다.

8. 경험을 얻다. 실제 프로젝트 작업

데이터 과학의 모든 이론적인 측면을 확실히 이해했다면 이제 현장으로 들어갈 시간입니다. 업계에 자신을 노출시키고 인터넷에서 실제 데이터 과학 프로젝트를 찾아보십시오. Google Quandl은 프로젝트 검색을 시작하기에 좋은 장소가 될 수 있습니다.

실시간으로 데이터 과학 프로젝트 작업을 시작하면 자신의 강점과 약점을 알게 됩니다. 새로운 프로젝트를 계속 진행하다 보면 자신의 결점을 보완하고 시간이 지남에 따라 개선할 수 있는 기회를 얻게 될 것입니다.

9. 경쟁하다

인터넷은 데이터 과학자들이 데이터 과학 커뮤니티에 연결하고 생산적인 학습 및 경쟁에 참여할 수 있는 동료를 찾을 수 있는 웹사이트로 가득 차 있습니다. Kaggle 은 데이터 과학자 지망생을 위한 훌륭한 교육 플랫폼입니다.

커뮤니티의 일원이 되면 인재 풀에 노출됩니다. 동료 및 멘토로부터 기술을 연마할 수 있는 기회를 제공합니다.

이 9단계는 데이터 과학자가 되는 과정을 이해하기 위해 알아야 할 전부입니다.

결론적으로 데이터 과학자는 다양한 분야에서 차용한 일련의 특성을 자체적으로 통합하면서 매우 다재다능해야 한다고 말할 수 있습니다. 예, 많은 기술을 마스터하는 데 시간이 걸리지만 일단 마스터하면 평생 직업을 갖게 됩니다.

세계 최고의 대학에서 데이터 과학 인증 을 받으십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 통해 경력을 빠르게 추적하십시오.

오늘의 질문에 대한 답변이 되었길 바랍니다. 두 번 생각하지 말고 시작하십시오! 행복한 학습!