데이터 과학자가 되어야 하는 6가지 이유

데이터 과학은 21세기 고용 시장에서 가장 인기 있는 분야 중 하나로 부상했습니다. 통계, 수학 및 컴퓨터 과학의 지식을 결합한 데이터의 다학문 연구입니다. 과학 도구는 정형 및 비정형 데이터에서 유용한 통찰력을 추출하고 찾아냅니다.

따라서 이 혁신적인 기술은 업무 환경을 변화시키고 엄청난 비즈니스 가치를 제공하고 있습니다. 업계 동향에 따라 데이터 과학 분야의 경력 이 매우 유익한 것으로 판명될 수 있다는 것은 비밀이 아닙니다. 더 많은 증거를 원하십니까? 인도에서 데이터 과학 급여를 확인하십시오.

더욱이 데이터 과학의 적용 범위는 광범위합니다. 해당 분야의 전문가들은 다양한 경력 경로를 따를 수 있기 때문에 최근 데이터 과학 과정이 빠르게 발전하고 있습니다. 고급 역할로 전환하는 사람부터 단순히 기술을 연마하여 직장에 진입하려는 사람에 이르기까지 이 분야는 모든 사람에게 무언가를 제공합니다.

수익성 높은 급여와 다양한 직위 외에도 데이터 과학이 직업 으로 적합한 데에는 여러 가지 이유가 있을 수 있습니다. 그러나 시간과 돈을 투자하기 전에 모든 장단점을 고려하십시오. 다음은 결정의 근거가 될 수 있는 몇 가지 요소입니다!

데이터 과학의 장점

1. 수요가 많은 분야

데이터 과학은 2020년 가장 수요가 많은 직업 중 하나입니다. 데이터 과학 및 분석은 2026년까지 약 1,150만 개의 일자리를 창출할 것입니다. 그리고 인도는 미국 다음으로 그러한 직책의 두 번째로 유명한 허브입니다. 따라서 데이터 과학은 현재 산업 동향에 따라 고용 가능성이 높고 매력적인 분야입니다.

2. 고임금 및 다양한 역할의 가용성

데이터 사이언티스트에 대한 수요가 급증할 뿐만 아니라 직업의 종류도 풍부합니다. 분석이 의사 결정의 중심이 되면서 점점 더 많은 기업에서 데이터 과학자를 고용하고 있습니다. 인재가 적당히 공급되는 비교적 포화도가 낮은 지역이기 때문에 오늘날 다양한 기술과 역량을 요하는 기회가 있습니다. Glassdoor에 따르면 데이터 과학자는 평균 연간 $116,100를 벌 수 있습니다.

3. 진화하는 직장 ​​환경

데이터 과학은 미래의 직장을 형성하고 있습니다. 인공 지능과 로봇의 출현으로 점점 더 일상적이고 수동적인 작업이 자동화되고 있습니다. 데이터 과학 기술은 인간이 보다 비판적 사고와 문제 해결 역할을 맡으면서 기계가 반복적인 작업을 수행하도록 훈련하는 것을 가능하게 했습니다. 이들은 힘든 작업을 단순화하기 위해 기술 혁신을 활용하는 고임금의 권위 있는 직위입니다.

4. 제품 규격 개선

기계 학습을 사용하여 기업은 제품을 맞춤화하고 고객 경험을 향상할 수 있습니다. 전자 상거래 사이트는 이러한 발전의 가장 좋은 예입니다. 웹사이트는 추천 시스템을 사용하여 제품을 추천하고 과거 구매를 기반으로 사용자에게 개인화된 조언을 제공합니다. 인간의 행동을 이해하고 데이터로 결정을 뒷받침함으로써 기업은 제품과 서비스를 고객의 요구에 맞추고 필요한 개선을 할 수 있습니다.

5. 사업 활성화

기업에서는 고위 직원이 중요한 기업 활동을 수행하는 데 도움을 줄 숙련된 데이터 과학자가 필요합니다. 이 전문가들은 엄청난 양의 데이터에서 숨겨진 정보를 추출하여 의사 결정을 위한 추가 통찰력을 제공합니다. 대규모 데이터 세트도 정리하고 강화해야 합니다. 따라서 오늘날 데이터 과학 이 비즈니스에 중요한 이유는 다양 합니다. 혜택을 받는 일부 산업 부문에는 의료, 금융, 은행, 관리, 컨설팅 및 전자 상거래가 포함됩니다.

6. 세상을 돕다

예측 분석 및 기계 학습은 의료 산업에 혁명을 일으켰습니다. 데이터 과학은 종양, 장기 이상 등을 조기에 감지하여 생명을 구하고 있습니다. 비슷한 맥락에서 농업용 해충과 해충을 과학적으로 다루는 새로운 방법을 도입하여 세계의 농부들을 돕고 있습니다.

데이터 과학의 단점

1. 모호성

'데이터 과학자'는 광범위한 용어입니다. 누군가 자신을 데이터 과학자라고 소개하면 실제로 하는 일을 정확히 파악하기 어려워 보일 수 있습니다. 실제 역할은 전문 분야에 따라 다르기 때문입니다. 기술과 자격에 따라 데이터 과학 연구원, 개발자, 비즈니스 분석가 또는 제품 엔지니어가 될 수 있습니다. 따라서 데이터 과학은 종종 많은 전문가들에 의해 모호한 분야로 불립니다. 동시에 다른 사람들은 그것을 과학의 네 번째 패러다임으로 간주합니다!

2. 복잡성

데이터 과학은 다른 학문, 과학 및 수학 분야에서 개념을 차용하는 복잡한 연구 분야입니다. 최근에는 데이터 과학 분야의 기술 격차를 채우기 위해 많은 온라인 과정이 생겨났습니다. 그러나 이를 구성하는 세 가지 과목(수학, 컴퓨터 및 통계) 모두에 동등하게 능숙한 인력을 준비하는 것은 어려운 일입니다. 통계학에 대한 배경 지식이 있는 사람은 컴퓨터 과학을 마스터하는 것이 어려울 수 있습니다. 따라서 데이터 과학자는 기회를 최대한 활용하기 위해 계속 학습하고 기술을 업그레이드해야 합니다.

3. 확장성

데이터 과학 역할은 도메인 지식에 대한 확고한 보유가 필요합니다. 예를 들어, 게놈 서열 분석에 대한 연구 연구는 유전학 및 분자 생물학에 대한 배경 지식이 있는 사람을 선호합니다. 마찬가지로, 비즈니스 분석 역할은 경제 및 재무에 대한 사전 지식을 기대할 수 있습니다. 이러한 이유로 데이터 과학자들은 때때로 한 산업에서 다른 산업으로 전환하는 것이 까다롭다고 생각합니다.

4. 임의성

데이터 기반 예측은 비즈니스 위험을 크게 최소화합니다. 그러나 임의의 데이터가 제공되는 경우에는 예상한 결과를 얻지 못할 수 있습니다. 이러한 사례는 데이터 과학 시스템에 대한 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다. 따라서 의사 결정을 위해 의미 있고 실행 가능한 통찰력을 얻기 위해 관련 데이터 세트와 데이터 포인트를 갖는 것도 마찬가지로 중요합니다. 또한 관리 및 데이터 과학자가 프로세스에 시간과 리소스를 투자하기 전에 공동으로 목표를 설정하는 것도 좋은 방법입니다.

5. 개인정보 보호 문제

소비자 데이터는 현대 조직의 주요 비즈니스 전략을 촉진합니다. 회사는 대량의 식별 가능한 데이터를 보유하고 있어 데이터 개인 정보 보호에 대한 윤리적 우려가 제기되었습니다. 한 번의 보안 실수로 개인 데이터가 손상되어 개인에게 위협이 될 수 있습니다. 결과적으로 데이터 과학 기술 내에서 사이버 보안 및 개인 정보 보호 조치를 통합하는 것이 적절해졌습니다.

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마무리

데이터 과학 분야에서 경력을 쌓기 위해 다음 단계를 선택하는 것이 어려울 수 있습니다. 의사 결정 프로세스를 복잡하게 만들 수 있는 여러 데이터 과학 과정이 있습니다. 따라서 다이빙을 시작하기 전에 모든 장점과 제한 사항을 고려하여 옵션을 평가하십시오!

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