가장 인기 있는 데이터 과학 직업 5가지

이 행성에서는 매일 2500조 바이트의 데이터가 생성됩니다. 그러나 대부분의 데이터를 분석하고 비즈니스 솔루션을 제공하여 모든 산업을 돕는 배후의 위대한 존재는 누구입니까? 네, 바로 데이터 과학자 입니다. 22세기 가장 핫한 직업으로 꼽혔는데, 데이터사이언스가 어떤 직업인지 아시나요? 글쎄, 우리는 당신에게 깨달음의 횃불을 전달하기 위해 여기에 있습니다, 호기심 많은 영혼!

그러나 이 노력을 시작하기 전에 필수 팁부터 시작하겠습니다. 데이터 과학은 데이터 분석, 통계, 컴퓨터 과학 및 기계 학습을 포함한 여러 분야를 결합합니다. 이 분야를 처음 접하는 경우 벅차고 압도적일 수 있지만 회사마다 동일한 프로필에서 다른 역할을 기대한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 즉, "데이터 과학자"는 JD가 크게 다르고 필요한 기술 집합도 다른 포괄적인 용어로 자주 사용됩니다.

다음은 조사할 수 있는 몇 가지 데이터 과학 작업입니다.

• 데이터 엔지니어

인터넷이 세계를 장악하면서 귀하의 이름으로 Google 검색 결과가 있다고 주장할 수 없다면 비즈니스는 사실상 존재하지 않습니다. 일부 회사는 많은 트래픽을 얻을 만큼 운이 좋았지만 더 많은 데이터를 처리해야 하는 완전히 다른 문제가 발생했습니다. 하지만 그 데이터로 무엇을 합니까? 데이터를 현명하게 사용한다면 성공의 열쇠가 될 수 있습니다. 회사가 계속 발전할 수 있도록 데이터 인프라를 설정할 수 있습니다. 여기서 기계 학습과 방대한 통계는 강력한 소프트웨어 엔지니어링 기술보다 덜 중요합니다. 끊임없는 양의 데이터를 활용하려는 회사에서는 주니어 데이터 과학자를 위한 멘토링 기회가 부족할 수 있음을 기억하십시오.

이 영역에서 기하급수적으로 성장할 수 있지만 운이 따라주지 않고 충분한 안내가 제공되지 않으면 정체 및 실패의 위험도 높습니다.

전문 및 기술 전문성
Informatica 9, Unix 셸 스크립팅, Pl/SQL
프로그래밍 언어: 자바/파이썬/스칼라

• 데이터 분석가

대부분의 회사에서 데이터 과학자가 되는 것과 동의어인 경우가 많으며 직무 설명이나 직무 프로필에 따라 Tableau 또는 Excel의 거장이 되거나 SQL 데이터베이스에서 데이터를 가져와 대시보드를 보고하고 필수 데이터 시각화를 생성해야 할 수 있습니다.

수년에 걸쳐 인기를 얻은 기술은 A/B 테스팅입니다. 여기서 A와 B의 두 가지 변이를 사용한 무작위 실험이 수행됩니다. 통계적 가설은 응용 프로그램에 포함되고 2-표본 가설 테스트는 회사 또는 벤처의 작업 통계에 추가로 사용됩니다. 직장에서 A/B 테스트 결과를 분석하거나 회사의 Google Analytics 계정을 주도할 것으로 예상할 수도 있습니다.

전문 및 기술 전문성
Informatica 9, Unix 셸 스크립팅, Pl/SQL
프로그래밍 언어: 자바/파이썬/스칼라

• 데이터 설계자

데이터 설계자의 중요성은 시시각각 증가하고 있습니다. 그들의 역할은 회사가 통합, 보호, 중앙 집중화 및 유지해야 하는 모든 데이터 시스템 관리를 위한 청사진을 작성하는 것으로 구성됩니다. 이 분야의 건축가는 업계의 지속적인 혁신 트렌드와 동등할 뿐만 아니라 Spark, Hive, Pig와 같은 마스터 기술이 필요합니다.

데이터 설계자는 물리적 데이터 모델링, 논리적 데이터 모델링, 데이터 전략, 데이터 쿼리 언어, 데이터 정책 개발, 데이터 웨어하우징, 데이터 저장, 검색을 처리하는 데 본질적으로 가장 적합한 시스템 식별 및 선택에 능숙해야 합니다. , 관리.

• 기계 학습 엔지니어

기계 학습 엔지니어의 초점은 종종 회사의 운영 질문에 답하는 것보다 뛰어난 데이터 기반 제품을 생산하는 데 있습니다. 그들의 속성은 알고리즘이 작동하는 방식을 아는 것이 아니라 알고리즘을 사용하는 방법을 아는 것입니다. 코드를 랭글링하는 방법을 알고 있다면 다양한 데이터 세트를 통해 휘젓고 cp=omb을 사용할 수 있고 원하는 것을 정확히 찾을 수 있습니다.

공식적으로 수학, 통계 또는 물리학을 탐구했지만 여전히 더 학문적으로 기울어진 길을 추구하려는 열의가 있는 사람에게는 이상적인 상황이 될 수 있습니다. 대략적으로 기계 학습 엔지니어의 역할에는 성능 및 확장성을 위한 솔루션 최적화, 데이터베이스와 백엔드 시스템 간의 기능적 데이터 흐름 보장, 맞춤형 기계 학습 코드 구현이 포함됩니다.

• 통계학자

앞서 언급한 모든 역할이 유쾌하게 데이터를 탐색하는 동안 파티에서 젖은 수건처럼 행동하는 한 가지 역할이 있습니다. 바로 통계 전문가입니다. 그 역할이 어떤 식으로든 지루하다는 말은 아니지만, 이들은 데이터를 넘어 회사가 의사결정을 내리는 데 도움을 주는 사람들이기 때문입니다. 머신 러닝 시스템을 시작하는 데는 특정 데이터 세트에서 완벽하게 작동하는 것보다 더 많은 것이 있습니다. 예를 들어 프로덕션 환경에서 실행될 때 작동하는 방식 등입니다. 여기에서 통계 전문가의 기술이 작용합니다. 모든 사실이 완벽하게 일치하지 않을 때 결정을 내리고 안전하게 결론에 도달하는 데 도움이 됩니다.

데이터 과학 분야는 빅 데이터에서 건전한 발견을 하기 위해 많은 "훈련과 호기심"이 필요합니다. 2020년까지 데이터가 40Zegabytes에 이를 것이라는 예측과 함께 해당 데이터를 처리하는 훈련된 전문가는 확실히 부족할 것입니다. 데이터 과학 열차에 탑승하면 데이터를 다루는 방법으로 세상을 구한 것에 대한 보상을 받을 수도 있습니다!