경영 및 상업 학생들이 데이터 과학으로 이동하는 이유는 무엇입니까?

오늘날 세상은 데이터를 기반으로 합니다. 잠에서 깨는 순간부터 잠들 때까지 데이터는 일상 생활에서 무수히 많은 개입을 합니다. 사실, 그들 중 일부는 우리가 인식하지 못하는 현대 생활에 매우 본질적입니다. 오늘날 전 세계에서 매일 평균 25000000000000000바이트의 데이터가 생성 되고 사용됩니다.

스마트 워치에 알람을 설정했든 잠들기 전에 "알렉사, 조명을 끄세요" 명령이든 데이터는 삶의 매 순간마다 얽혀 있습니다. 셰익스피어는 “인생은 걸어다니는 그림자에 불과하다… 모든 새로운 혁신은 데이터 분석 및 데이터 응용 프로그램에 달려 있습니다. 이것이 데이터 과학 분야의 경력이 다양한 학문 분야의 졸업생들 사이에서 가장 인기 있는 분야로 떠오른 이유 입니다. 데이터 과학을 배우는 데 관심이 있다면 데이터 과학 과정을 확인하십시오.

이러한 데이터가 우리 삶의 모든 측면을 지배함에 따라 데이터를 다루는 사람들은 세계의 경제 및 사회 발전에 결정적인 역할을 하게 됩니다. 따라서 데이터 과학 분야의 경력이 다양한 분야의 학생들에게 가장 수익성이 높은 대학원 목적지 중 하나로 부상한 것은 놀라운 일이 아닙니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학이 무엇인지 이해하는 데 도움이 되도록 메모리 레인을 살펴보겠습니다. 콘텐츠를 공유하기 위해 파일을 CD와 플로피 디스크에 "굽는" Google 문서 및 하드 드라이브가 있기 전을 기억하십니까? 거기에서 유비쿼터스 USB 드라이브 또는 WeShare와 같은 소프트웨어 도구에 이르기까지 데이터 공유는 수년 동안 엄청나게 발전했습니다. 이것은 기본적으로 오늘날과 같은 시대에 정기적으로 생성되는 더 많은 양의 데이터에 적응하는 기술입니다.

플로피 시대의 메모리 공간이나 스마트폰의 초기 세대를 위한 마이크로디스크로 돌아간다면 오늘날 떠도는 엄청난 양의 데이터를 적절하게 측정할 수 없을 것입니다. 데이터의 더 나은 관리, 교정 및 적용은 시급한 과제이며 간단히 말해서 데이터 처리 뒤에 과학을 두는 것은 데이터 과학입니다.

누가 데이터를 처리합니까?

데이터의 범위는 양적인 측면에서뿐만 아니라 다양한 용도와 복잡한 응용 프로그램으로 증가했습니다. 모든 계층은 데이터 사용을 요구하며, 이를 "빅 데이터"라고 하는 것이 더 적절합니다. 데이터 과학은 통계, 소프트웨어 개발, 컴퓨터 과학 및 수학과 같은 관련 분야를 가로채는 것입니다. 따라서 데이터 과학을 적절하게 관리하려면 전문화된 기술이 필요합니다.

데이터 과학은 유형의 비즈니스 솔루션을 개발하기 위한 분석 및 응용 프로그램을 수반합니다. 따라서 데이터 과학자가 되려면 한 가지 이상의 모자를 써야 합니다. 실제로 기술 배경, 특히 컴퓨터 과학 또는 소프트웨어 개발에 속하는 사람들은 해당 분야에서 더 강력한 기반을 가지고 있습니다. 그러나 앞서 설명했듯이 데이터 과학에는 수학적 결정을 내리고 시장 통계를 분석하고 비즈니스 개발을 위해 모두 관리하는 작업도 포함됩니다. 데이터 과학의 중요성에 대해 자세히 알아보세요.

따라서 상업 및 관리 학위를 가진 사람들에 대한 수요가 많습니다. 요컨대, 데이터 과학자가 되기 위한 전제 조건은 없지만 컴퓨터 과학 또는 관리, 상업 및 관련 분야에 대한 강력한 지식 기반을 갖추는 것이 도움이 됩니다.

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데이터 과학의 다양한 역할은 무엇입니까?

데이터 과학은 단일 분야가 아닙니다. 데이터 사이언스는 다양한 진로를 가지고 있습니다. 여기에는 다양한 전문 분야가 포함되며 수많은 하위 범주가 있습니다. 데이터의 본질과 잠재적 응용이 매우 다양하기 때문에 데이터 과학의 다양한 측면을 다루기 위해서는 다양한 분야의 전문 지식이 필요합니다.

데이터 시각화, 기계 학습, 전체 스택 개발을 포함하는 소프트웨어 측면에서 최적의 데이터 저장, 빅 데이터 관리 및 시장 통찰력 및 비즈니스 인텔리전스를 포괄하는 분석 측면에 이르기까지 다양합니다. 데이터 과학은 다양한 분야 전문 지식의 집합체입니다. 따라서 기술 배경이 있거나 관리 또는 상업 학위를 가지고 있을 수 있습니다. 데이터 과학은 귀하에게 매우 흥미로운 전망을 제공합니다.

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현대 시장에서 데이터 과학에 대한 수요가 있습니까?

데이터 과학 분야에서 경력을 쌓은 이유는 무엇입니까?라는 질문을 자주 접하게 됩니다. 답은 간단합니다. 데이터는 미래입니다. 오늘날 기업은 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터 기반 사실과 통계에 크게 의존합니다. 오늘날과 같이 경쟁이 치열한 세상에서 가정의 범위는 더 이상 없습니다. 따라서 기업은 시장 전문가가 설계하고 분석한 데이터를 기반으로 결정을 내립니다.

그런 다음 기술의 도움을 받아 비즈니스 성과를 향상시키기 위해 프로그래밍 구조에 적합합니다. 따라서 사물의 분석적 측면이든 실행 각도의 프로그래밍 측면이든 관리, 상거래 및 소프트웨어 도메인의 전문가는 데이터 과학을 현대의 거의 모든 산업에 통합하는 데 중요한 역할을 합니다. 산업 또는 기업의 이름을 지정하면 데이터 과학을 적용하게 됩니다.

Facebook 및 Whatsapp과 같은 대기업이 사용자인 우리에게 무료로 서비스를 제공하면서도 엄청난 수익을 올리는 이유가 무엇인지 궁금해 한 적이 있습니까? 답은 데이터 과학에 있습니다. 소셜 미디어 플랫폼은 고객 행동에 대한 강력한 데이터 저장소로 부상했습니다. 이를 통해 기업에 대상 고객에 대한 통찰력을 제공하고 여기서도 데이터 과학자는 데이터를 독창적으로 조작하여 종단 간 솔루션으로 전환하여 기업이 수익성 있는 비즈니스 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

상거래 배경의 전문가는 데이터 과학에서 어떤 역할을 합니까?

데이터 과학은 시장 데이터에서 추론된 정보를 구현 가능한 보고서 및 솔루션으로 정량적으로 변환하는 것에 의존하며 데이터 과학에서 숫자가 중요한 역할을 합니다. 대부분의 상거래 학위의 주류는 비즈니스와 수학을 결합하기 때문에 상거래 졸업생의 기술은 데이터 과학에 소중합니다.

하나 또는 다른 비즈니스 결정을 알리기 위해 사용 가능한 데이터에서 정확한 계산을 수행해야 합니다. 따라서 상거래 학위를 가진 전문가가 데이터 과학에 가져오는 시장 및 이익에 대한 철저한 이해와 병치된 대수학, 확률 및 통계에 대한 지식은 매우 중요합니다.

관리 배경의 전문가는 데이터 과학에서 어떤 역할을 합니까?

필요한 계산이 완료되면 데이터는 다양한 알고리즘을 사용하여 기계 학습에 적용됩니다. 데이터 과학의 궁극적인 목표는 데이터 통찰력을 사용 가능한 비즈니스 솔루션에 적용하는 것입니다. 여기에서 관리 전문가의 관련성이 필요합니다. 데이터 과학의 출력을 구현하려면 대상에 대한 이해가 필요합니다.

이와 관련하여 데이터 분석 및 데이터 저장이 중요한 역할을 합니다. 거대한 데이터 세트를 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 예측 가능하고 포괄적인 형식으로 분석하는 것은 관리 전문가가 잘하는 일이며 이는 데이터 과학의 자산이 될 수 있습니다.

데이터 과학 분야의 경영 및 상업 학생의 직업 전망은 어떻습니까?

데이터가 계속 증가함에 따라 통계 및 분석 기술을 갖춘 전문가에 대한 수요가 계속 증가하고 있습니다. 현재 데이터 과학에는 두 가지가 모두 부족합니다. Mckinsey 보고서에 따르면 미국은 빅 데이터를 처리할 경영 또는 상업 배경을 가진 약 190,000명의 전문가 부족에 직면해 있습니다. 따라서 데이터 설계자이든 비즈니스 분석가 역할이든 관리 또는 상업 학위를 가진 사람들은 데이터 과학에서 급여 패키지를 이끌 가능성이 높습니다.

마무리

데이터 과학 분야에서 경력을 쌓은 이유를 여전히 묻는다면 상거래 또는 관리 학위를 보유하고 있을 때 Google, Facebook, Apple, Airbnb, PayPal 및 기타 많은 기업에서 시작 하여 직원의 70%를 데이터에 전념하는 모든 유명 인사를 기억하십시오. 과학. 따라서 적성이 있으면 데이터 과학 영역의 한계가 하늘입니다. 최고의 기업이 데이터 과학자를 고용하고 있다는 사실에 대해 자세히 알아보세요.

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