데이터 사이언티스트란? 급여, 책임, 하나되기 위한 로드맵

데이터 과학자는 조직이 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 데이터를 수집, 전처리 및 분석하는 사람입니다. 데이터 과학은 한동안 취업 시장에서 유행어였지만 오늘날에는 가장 빠르게 성장하는 직무 역할. 또한 데이터 과학자의 평균 급여는 연간 $125,891입니다. 글래스 도어.

그러나 데이터 과학이란 무엇인가? 관찰과 실험은 과학이다. 데이터에 숨겨진 패턴을 관찰하고, 다양한 머신러닝과 통계 기법을 실험해 데이터 기반 전략을 세우는 것을 데이터 과학이라고 합니다.

이 블로그에서는 데이터 과학자의 역할과 책임, 데이터 과학자가 되기 위한 로드맵, 데이터 과학자와 데이터 분석가의 두드러진 차이점에 대해 알아봅니다.

데이터 과학자의 책임

데이터 과학자의 책임은 조직의 목표, 데이터 전략 및 조직 규모에 따라 조직마다 다를 수 있습니다. 일상적인 책임은 다음과 같습니다.

• 데이터 수집 및 전처리
• 데이터를 분석하여 숨은 패턴 찾기
• 알고리즘 및 데이터 모델 구축
• 기계 학습을 사용하여 추세 예측
• 결과를 팀 및 이해 관계자와 소통
• 프로덕션에 모델을 배포하기 위해 소프트웨어 엔지니어와 협력
• 데이터 사이언스 에코시스템 내에서 최신 기술 및 방법으로 최신 상태 유지

데이터 사이언티스트가 되려면?

학사 학위

컴퓨터 과학 학사 학위는 데이터 과학자가 되기 위한 좋은 기회입니다. 프로그래밍 및 소프트웨어 엔지니어링 원칙에 익숙해집니다. 통계나 물리학 학사 학위도 좋은 기초를 다질 수 있습니다.

기술 배우기

프로그램 작성

에 따라 분석 15,000개의 데이터 과학 채용 공고 중 데이터 과학 채용 공고의 77%가 Python을 언급했으며 59%는 해당 직책에 지원하는 데 필요한 기술로 SQL을 언급했습니다. 따라서 Python과 SQL을 배우는 것이 절대적으로 필요합니다. 프로그래밍 101을 학습한 후에는 다음과 같은 기계 학습 라이브러리 및 프레임워크에 대한 전문 지식을 습득해야 합니다.

• 누피
• 판다
• SciPy
• Scikit 학습
• 텐서플로우/파이토치

데이터 시각화

우리의 두뇌 프로세스 시각 기록된 정보보다 60,000배 빠른 정보. 데이터 분석을 통해 얻은 인사이트를 대시보드로 표현하는 것을 데이터 시각화라고 합니다. 데이터 시각화에서 데이터 과학자는 적절한 그래프를 사용하여 이해 관계자와 팀에 정보를 전달합니다. 데이터 시각화에는 다음 도구 중 하나에 능숙하면 충분합니다.

• Tableau
• 파워BI
• 보는 사람

기계 학습

이 단계는 프로그래밍과 인접해 있습니다. 에 대한 이해 기계 학습 보이지 않는 데이터 세트에 대한 미래 추세를 예측하는 데 필요합니다. 모든 데이터 과학자가 알아야 하는 기본 ML 개념은 다음과 같습니다.

• 지도 학습, 비지도 학습, 이상 탐지, 차원 축소 및 클러스터링
• 기능 공학
• 모델 평가 및 선택
• 앙상블 방법
• 깊은 학습

많은 EdTech 플랫폼 및 과정 위에서 언급한 데이터 과학자가 되기 위해 필요한 기술을 가르칩니다.

빅 데이터

빅 데이터, 빅 비즈니스. 채용 공고 1개 중 5개는 지원자가 빅 데이터 처리 기술을 보유할 것으로 기대합니다. 빅데이터 처리를 위해서는 Spark 및 Hadoop Framework에 대한 지식이 필요합니다.

포트폴리오 프로젝트 구축

데이터 과학자 커리큘럼 로드맵을 완료했다면 이제 데이터 과학 프로젝트를 구축하여 지식을 실천에 옮길 때입니다. 문제를 해결하여 가치 중심 프로젝트를 수행합니다. Kaggle 또는 기타 신뢰할 수 있는 소스를 통해 실제 데이터를 찾는 것이 시작하는 가장 좋은 방법입니다.

다음으로 전처리, 분석, 모델링, 평가 및 마지막으로 배포를 포함하는 전체 데이터 과학 수명 주기를 프로젝트에 적용합니다. 달성한 결과에 대한 블로그를 작성하여 프로젝트에 대한 이야기를 들려주세요. 이 활동은 시작하는 경우 업무 경험을 대체할 수 있습니다.

소프트 스킬

데이터 사이언티스트가 되기 위해서는 소프트 스킬이 기술력만큼 중요합니다. 데이터 과학자는 기술 개념을 이해 관계자에게 효과적으로 전달할 수 있어야 합니다. 혁신적인 데이터 솔루션을 만들기 위해서는 문제 해결과 창의성이 필요합니다. 데이터 과학자는 데이터 분석가, 데이터 엔지니어 및 소프트웨어 엔지니어와 협력합니다. 따라서 협업과 팀워크가 필요합니다.

초급 직업

데이터 분석 분야의 초급 직업을 얻는 것은 데이터 과학자가 되기 위한 훌륭한 단계가 될 수 있습니다. 이를 위해 이력서에 포트폴리오 프로젝트를 언급하면 ​​고용주 앞에서 눈에 띄는 데 도움이 될 수 있습니다. 경험과 기술을 습득하면 데이터 과학 역할로 전환할 수 있습니다.

데이터 과학자 대 데이터 분석가: 차이점은 무엇입니까?

데이터 과학자와 데이터 분석가는 비슷하게 보일 수 있습니다. 그러나 두 역할 간에는 다음과 같은 두드러진 차이점이 있습니다.

생성, 소비 및 캡처된 총 데이터 양은 약 64제타바이트였습니다. 2020, 181년까지 2025제타바이트에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 방대한 데이터의 잠재력을 실현하려면 데이터 과학자가 필요합니다. 데이터 과학자는 데이터를 분석하고 데이터 기반 솔루션을 제공합니다. 데이터 과학자는 최고의 가치를 창출할 수 있는 최첨단 연구 방법과 도구를 최신 상태로 유지해야 합니다.

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