데이터 과학자의 해부학 [Infographics]

게시 됨: 2020-06-24

2020년에 거의 150000개의 데이터 과학 일자리가 인도에서 생성될 것으로 추정됩니다. 데이터 과학은 산업 전반에 걸쳐 엄청난 응용 프로그램을 가지고 있으며 가장 인기 있는 직업 옵션 중 하나로 부상하고 있습니다.

데이터 과학자가 되려면 무엇이 필요합니까?

데이터 과학자가 되기 위해 가장 먼저 필요한 것은 교육 입니다. 학사 학위가 있어야 합니다. 데이터 과학자의 약 85%는 석사 학위를 보유하고 있으며 45%는 박사 학위를 보유하고 있습니다. 데이터 과학의 전문가가 되려면 최고의 기관에서 제공하는 데이터 과학 과정을 확인하십시오.

또 다른 중요한 측면은 전문화 또는 과정입니다. 예를 들어, 데이터 과학자의 32%는 수학과 통계에 대한 배경 지식을 가지고 있고, 19%는 컴퓨터 과학, 16%는 엔지니어링에 대한 배경 지식을 가지고 있습니다. 인정된 대학 또는 기관의 데이터 과학 과정은 이력서를 더 높게 유지합니다.

필요한 기술 능력은 무엇입니까?

교육은 중요한 요구 사항이지만 유일한 요구 사항은 아닙니다. 또한 적절한 기술과 높은 기술 적성이 있어야 합니다.

데이터 세트를 전략적으로 이해하고 해석하기 위한 통계 모델링.
R, Hive, Python, SQL 등과 같은 최고의 프로그래밍 언어 중 하나 이상을 알고 있습니다.
통계 및 수학의 이해
대규모 데이터 세트를 해석하고 관리하기 위한 소프트웨어 엔지니어링 및 머신 러닝을 이해합니다.
데이터 과학이 특정 문제에 대한 솔루션과 결과를 얻는 데 도움이 되는 인공 지능을 이해합니다.
데이터의 그래픽 표현을 위한 데이터 시각화.

데이터 과학자의 역할과 책임은 무엇입니까?

데이터 과학 분야를 마무리하거나 입력하기 전에 편안하다고 느끼는 영역을 선택해야 합니다. 당신의 능력을 확인하고 당신의 연구를 수행합니다.

자료 관리

회사의 데이터 시스템을 보면서 데이터를 효율적으로 정리, 저장, 분석하는 작업입니다.

연구 및 분석

데이터를 평가하기 위해 논리적 및/또는 통계적 기법을 체계적으로 적용하는 프로세스입니다.

비즈니스 절차 개선

보다 효율적인 비즈니스 관리를 위해 기존 데이터를 새로운 데이터로 대체합니다.

현명한 의사 결정 및 계획

데이터는 분석과 결합되어 모든 비즈니스에 대한 의사 결정 및 계획을 개선합니다.

실행 가능한 통찰력 생성

실행 가능한 통찰력은 원시 데이터 세트를 분석하여 얻을 수 있습니다.

복잡한 절차 간소화

복잡한 데이터 세트를 분석하여 비즈니스에 유용한 유용한 데이터를 얻습니다.

읽기: 데이터 과학자와 소프트웨어 개발자

데이터 과학자가 되는 것의 이점

수많은 직업 기회는 이 분야를 선택하는 많은 측면 중 하나일 뿐입니다. 수요가 많은 작업은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

데이터 과학자는 데이터에 숨겨져 있는 비밀을 밝혀내는 책임이 있는 사람입니다. 따라서 조직에서는 트렌드와 고객 행동을 이해하는 데 도움을 주는 사람을 매우 중요하게 생각합니다.
Amazon, Google, Apple 등과 같은 선도적인 글로벌 조직에서 데이터 과학자를 찾고 있습니다.
기술의 발전으로 미래의 고용이 보장됩니다.
데이터 과학은 컨설팅, 제조, 의료, 마케팅, 제약, 제조 등 다양한 산업 분야에서 다양한 애플리케이션을 보유하고 있습니다.
2011년에 실시한 설문 조사에 따르면 데이터 사이언스 졸업생의 94%가 만족스러운 직업을 찾았습니다.

데이터 과학자의 평균 급여는 얼마입니까?

하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)는 데이터 과학자의 직업을 "21세기의 가장 섹시한 직업"이라고 부릅니다. 데이터 과학자의 평균 급여를 살펴보면 평균적으로 연간 약 1,20,000달러입니다.

자세히 알아보기: 인도의 데이터 과학자 급여

마무리

데이터 과학 학습에 관심이 있고 이 분야의 직업을 선택하는 경우 작업 전문가를 위해 만들어졌으며 10개 이상의 사례 연구 및 프로젝트, 실용적인 실습 워크샵을 제공하는 IIIT-B & upGrad의 데이터 과학 경영자 PG 프로그램을 확인하십시오. , 업계 전문가와의 멘토링, 업계 멘토와의 1:1 학습, 최고의 기업과의 400시간 이상의 학습 및 취업 지원.

데이터 과학 프로젝트의 네 가지 구성 요소는 무엇입니까?

내부 데이터 과학 사례를 구축하기 전에 일반적인 데이터 과학 프로젝트의 구조를 이해하는 것이 정말 중요합니다. 데이터 과학의 핵심 구성 요소 중 하나라도 놓치면 비즈니스에 진정한 가치를 제공하기 위해 들이는 모든 노력이 실패할 가능성이 높습니다.

모든 데이터 과학 프로젝트의 네 가지 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

1. 데이터 전략 – 데이터 전략의 개발은 수집할 데이터와 수집 이유를 결정하는 것입니다.
2. 데이터 엔지니어링 – 이 단계는 사용 가능한 데이터에 액세스, 사용 및 구성하기 위해 어떤 시스템과 기술을 활용할 것인지에 대한 것입니다.
3. 데이터 분석 및 수학적 모델 – 이것은 데이터 과학의 핵심으로 간주됩니다. 여기에서 다양한 도구와 수학적 모델을 사용하여 데이터를 분석하여 귀중한 통찰력을 추출합니다.
4. 시각화 및 운영 – 가용 데이터를 분석 및 모델링한 후 데이터를 시각화하여 모든 사람이 쉽게 이해하고 분석에서 도출한 결론을 기반으로 조치를 취합니다.

데이터 과학자는 무엇을 전공합니까?

데이터 과학 분야에서 경력을 쌓는 다양한 방법이 있습니다. 분류하면 일반적으로 사람들이 일반적으로 세 가지 방법을 사용합니다.

1. IT, 수학, 컴퓨터 과학, 물리학 또는 기타 관련 분야에서 학사 학위를 취득합니다.
2. 데이터 분야 또는 기타 관련 분야에서 석사 학위를 취득합니다.
3. 일하고 싶은 다양한 분야에서 일하면서 데이터 분야에서 직접 경험을 쌓습니다.

데이터 과학자에게 가장 적합한 학위는 무엇입니까?

데이터 과학자로서 성공적인 경력을 쌓고 싶다면 데이터 과학을 전문으로 하는 컴퓨터 과학을 선택하는 것이 좋습니다. 18.3%의 전문가가 해당 분야에서 보유하고 있어 데이터 과학자들 사이에서 가장 잘 대표되는 학위로 간주됩니다.

이 분야에서 성공적인 경력을 쌓기 위해서는 좋은 프로그래밍 기술을 소유해야 하기 때문에 이것은 그다지 충격적이지 않습니다. 그 외에 데이터 과학 전문가의 16.3%가 통계 또는 수학 학위를 보유하고 있는데 이는 그리 놀라운 일이 아닙니다. 당신이 수학을 정말 잘하는지 고려하는 것이 좋은 선택입니다.