데이터 과학의 전제 조건: 당신이 생각하는 것이 아닙니다

소개

오늘날 모든 산업은 프로세스와 제품을 통해 생성된 데이터에 대한 이해에 의존하고 있습니다. 시장 공간으로 넓게 확장하기 위해 기업은 먼저 기존 제품의 강점을 활용한 다음 미개척 시장 영역에 침투해야 합니다.

전체 산업에는 운영 흐름 및 기타 지원 부서로 간소화된 일련의 프로세스가 있습니다. 모든 곳에서 생성되는 모든 데이터에 대한 작업으로 인해 전문가에 대한 수요가 증가했습니다.

여기에 있는 전문가는 특정 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있는 장비를 갖추고 있어야 합니다. 데이터 과학자는 기술 노하우를 보유한 전문가입니다. 방대한 양의 데이터를 분석하는 능력이 있어 문제 영역을 쉽게 찾아내고 미개척 잠재 문제 영역을 헤매기도 합니다.

전반적인 목표는 도메인에서 중요한 비즈니스 결과와 더 큰 이익을 가져오는 것입니다.

시장의 기회

수많은 전문가와 신입생이 데이터 과학 분야에 진출하기 위해 모여들고 있습니다. 데이터 분석, 과학 및 관리 도구를 결합한 작업입니다. 비즈니스 결과에 대한 솔루션이 필요한 엄청난 양의 데이터 속에서 작업 프로필이 필요합니다. 읽기: 데이터 과학자가 되기 위해 필요한 필수 기술.

업계의 수요 증가로 인해 데이터 과학자의 프로필이 성장했습니다. 보고서 에 따르면 2026년까지 데이터 과학자 직업의 수가 19% 증가할 예정입니다. 약 5400개의 새로운 게시물이 생성될 예정입니다.

데이터 과학자 급여 구조의 성장에 대한 기대가 있습니다. 업무 산출량이 증가함에 따라 반영적 승진 기회가 증가하고 있습니다.

도전

정부가 원하는 특정 결과를 제공해야 하는 산업 간의 엄청난 양의 데이터와 차이로 인해 여러 문제가 발생합니다. 테스트는 데이터 분석 및 비즈니스 관리 도구에 대한 전문 지식에 이르기까지 산업 지식과 소프트 스킬을 작동시키는 것까지 확장됩니다.

데이터 과학의 세계로 들어갈 계획이라면 첫 번째 단계 전에 작업해야 하는 기술 및 비기술 영역의 특정 전제 조건이 있습니다.

데이터 과학을 위한 전제 조건

전문가가 사전에 데이터 과학 배경 지식을 가지고 있어야 하는 것은 아닙니다.

데이터 과학 분야에 관심을 갖고 해당 분야에서 개별 경험을 쌓을 계획인 학생 또는 신입생일 수 있습니다. 또는 이미 한 업계에서 자리를 잡았지만 데이터에 대한 사랑이나 프로필 제안에 대한 관심 및 수요 증가로 인해 데이터 과학 과정에 입학하려는 전문가일 수 있습니다.

현장에서 요구하는 전제 조건은 다음과 같이 분류됩니다.

교육적인

데이터 과학자 프로필은 전문가 수준과 교육 및 경험 프로필에 따라 다릅니다. 데이터 과학 과정을 이수하려면 최소 학사 학위가 필요합니다. 모든 STEM 과목에서 추구하는 학사/석사 과정은 미래에 가장 중요할 것으로 판명될 기본적인 수학적 또는 통계적 지식의 기초를 마련하기 때문에 유익한 것으로 판명되었습니다.

데이터 과학자 연구를 시작할 때 직업 프로필에 대해 업계에서 요구하는 요구 사항에 노출되어 있어야 합니다. 데이터 과학자로 일하기 위해 웹에 언급된 리소스는 기준에 맞는 일련의 기술 및 전문 지식 요구 사항을 표시해야 합니다. 항상 그런 것은 아닙니다.

자격이 증가함에 따라 지식과 직업 프로필이 동시에 증가합니다. 그러나 이론적인 영역에서 가르치는 것과 전문적으로 일하면서 얻게 되는 것에는 항상 차이가 있습니다.

경험이 없는 박사 학위는 석사 학위는 있지만 3년의 경력을 가진 다른 후보자와 동등하지 않습니다.

다음은 무역의 기술 및 비기술적 요구 사항 중 일부입니다.

전문인

• 매우 정확한

컴퓨터 과학, 공학, 경제학, 수학 또는 운영, 연구 분야의 다양한 배경을 가진 전문가와 학생이 비즈니스 개발 업계에 진출합니다.

데이터 과학 분야의 전문 경력을 위해 이 모든 것이 필수 사항은 아닙니다. 궁극적으로 필요한 것은 수학적 및 통계적 개념에 대한 명확하고 견고한 기초를 갖는 것입니다.

데이터 과학 영역의 수요는 대부분 문제 영역에 대한 실행 가능한 솔루션을 생성하기 위해 분석을 요구하는 데이터의 명확한 통계적 개념에 관한 것입니다. 따라서 모든 배경 연구가 완료되지만 세련되고 확고한 통계 및 수학적 기초는 초급 단계입니다.

• 프로그램 작성

전용 고급 프로그래머가 될 필요는 없습니다. 그래도 프로그래밍과 관련된 개념에 대한 명확한 기본 이해가 있으면 가장 좋습니다. C, C ++ 또는 Java와 같은 프로그래밍 개념은 데이터 과학 프로그래밍 학습 수단을 촉진합니다.

데이터의 광범위한 부분을 분석하고 문제 영역을 설명하기 위해 효율적으로 인용문을 작성하고 빅 데이터로 작업하기 위해 하드코어 프로그래머가 될 필요는 없습니다. 데이터 과학은 Python 및 R과 같은 프로그래밍 도구에서 작동합니다. 이러한 개념은 응시자가 데이터 과학의 전문 지식으로 먼 길을 가는 데 도움이 될 것입니다.

• SQL

SQL 또는 구조적 쿼리 언어는 데이터 과학 프로그래밍을 경험하는 데 필요한 기본 도구 중 하나입니다.

수행할 작업에 대한 확고한 기반을 위해 데이터 과학자는 SQL 및 이와 관련된 스크립트를 작성하는 데 의미 있는 시간을 보냅니다. 기본 SQL을 작성하고, SQL 쿼리를 해결하고, 그룹, 조인 또는 인덱스 생성에 익숙해지는 방법을 알아야 합니다.

데이터 과학자로 일하기 위해 데이터베이스 관리의 우수성을 얻는 것은 구속력이 없습니다. SQL의 기본은 맨 위에 있는 레이어를 고려하지 않기 때문입니다. 데이터 분석에는 Hadoop 클러스터용 데이터베이스에서 검색할 수 있는 강력한 기반이 필요합니다(사용된 언어의 예).

• 데이터 과학

전문 분야에 들어가기 전에 데이터 과학 학위를 취득할 필요는 없습니다. 데이터 과학은 당면한 문제를 분석할 수 있도록 명확해야 하는 통계 및 수학의 기초를 요구합니다. 비즈니스 문제를 해결하려면 팀 관리와 같은 소프트 스킬이 있어야 하며 마감 시간을 맞추기 위해 프로젝트를 제어해야 합니다.

더 나은 이해와 선택하는 직업 프로필의 요구 사항에 대한 명확한 그림을 얻으려면 온라인으로 비즈니스 분석가 인증을 취득하고 데이터 과학에 대한 다양한 과정을 수강할 수 있습니다.

• 기계 학습

머신 러닝은 데이터 과학의 기본 개념 중 하나이자 필수 불가결한 부분이기도 합니다. 대학에서 학위를 취득하기 위해 온라인으로 코스를 취득할 때 머신 러닝은 어쨌든 커리큘럼의 일부가 될 것입니다. 따라서 전문적으로 시작하기 전에 기계 학습의 기본 사항을 아는 것이 중요하지 않습니다.

머신 러닝은 전체 데이터 과학 커리큘럼에서 결정 사항 중 하나가 될 것입니다. 추가 기계 학습 온라인 과정은 분석 및 기본적인 기초 구축 요소에 도움이 될 것입니다.

• 비정형 데이터 작업

데이터 과학자는 비즈니스 문제의 근본 원인을 분석하고 데이터 분석 도구의 도움으로 솔루션 프레임워크를 제공하기 위해 노력합니다. SAS, Hadoop, Spark 또는 R과 같은 인기 있는 데이터 분석 도구를 사용하여 데이터 과학자가 사용하는 작업을 이해하는 것이 좋습니다.

정규 분포, 중심 경향, 첨도, 변동성과 같은 기술 통계 도구에 대한 지식은 긴 길을 가는 데 도움이 될 것입니다.

온라인 인증은 현장에서 필수적인 전문 지식을 더욱 확립하는 데 도움이 되도록 준비되어 있습니다.

비기술적

• 비즈니스 통찰력

데이터 사이언스가 기업이 문제를 해결하고 문제 영역을 찾는 데 도움이 된다는 생각으로 데이터 분석 부분에 기술력이 있고 비즈니스 통찰력이 없어도 아무 소용이 없을 것입니다.

비즈니스 통찰력은 비즈니스가 작동하는 방식에 대한 일반적인 지식을 나타냅니다. 프로젝트를 완료하기 위해 팀워크를 공식화하는 데 필요한 부서는 무엇이며 얼마나 강력한 조정이 필요합니까?

기술 과학 학사/석사 학위로는 비즈니스 운영에 대한 아이디어를 얻을 수 없습니다. 따라서 경영학의 기초를 다지는 데 도움이 되는 온라인 과정이 도움이 될 것입니다.

비즈니스 관점에서 조직에서 운영이 필요한 방식에 대한 더 넓은 그림을 제공합니다.

• 관리 원칙

데이터 과학자로 일하는 동안 팀에서 일하고, 마감일을 관리하고, 프로젝트 작업을 처리하고, 다양한 부서와 협력해야 합니다.

귀하의 기술 경험으로 모든 것이 가능한 것은 아닙니다. 이를 위해서는 팀 관리, 관계 구축, 명령 및 작업 분할과 같은 특정 비즈니스 도구 및 관리 원칙을 알고 있어야 합니다.

• 의사 소통

비즈니스에서 일할 때 의사 소통, 리더십, 경청, 직관성 및 네트워킹과 같은 소프트 기술에 대한 근거는 필수적입니다.

소규모 기업이든, 대규모 다국적 기업이든, 소프트 스킬은 팀의 다양한 사람들을 대하고 행동하는 방법에 대한 지식과 훈련을 제공합니다. 궁극적인 목표는 수익성 있는 결과입니다.

• 데이터 직관

데이터에 대한 사랑과 엄청난 양의 데이터 작업은 데이터 과학자의 전형적인 특성 중 하나입니다. 직업은 당신 앞에 있는 데이터의 범위에 대한 통계적 분석과 수학적 기능을 필요로 합니다. 데이터 분석에 대한 귀하의 열망과 열정은 모든 사람은 물론 최고 경영진도 해결할 수 없는 비즈니스의 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다.

결론

데이터 과학자는 다양한 기술을 가진 전문가입니다. 하나의 자아를 위해 모든 거래를 마스터하는 것은 간단하지 않습니다.

가격과 함께 데이터 과학의 도전적인 부분이 따라옵니다. 앞으로 나아갈 길에 대한 올바른 방향과 함께 지식, 훈련(다양한 과정에서 추구) 및 현장 경험이 모두 점차적으로 당신의 신진 전문 경력에 추가될 것입니다.

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