데이터 과학자란 무엇인가? 연봉, 책임, 데이터 과학자가 되는 로드맵

데이터 과학자는 조직이 데이터 기반 의사 결정을 내리도록 도와주는 사람으로, 데이터를 수집, 전처리, 분석하는 사람입니다. 데이터 과학은 일자리 시장에서 오랫동안 화두였지만, 오늘날 가장 빠르게 성장하는 직업 중 하나입니다. 또한, 데이터 과학자의 중위 연봉은 125,891달러입니다.

하지만 데이터 과학이란 무엇인가? 과학은 관찰과 실험이며, 데이터의 숨겨진 패턴을 관찰하고 다양한 기계 학습 및 통계 기법을 사용하여 데이터 기반 전략을 만들기 위해 실험하는 것을 데이터 과학이라고 합니다.

이 블로그에서는 데이터 과학자의 역할과 책임, 데이터 과학자가 되는 로드맵, 데이터 과학자와 데이터 분석가의 차이점을 학습할 것입니다.

데이터 과학자의 책임

데이터 과학자의 책임은 조직의 목표, 데이터 전략, 조직의 크기에 따라 다를 수 있습니다. 일일 책임은 다음과 같습니다:

• 데이터 수집 및 전처리
• 데이터 분석하여 숨겨진 패턴 찾기
• 알고리즘 및 데이터 모델 구축
• 기계 학습을 사용하여 추세 예측
• 결과를 팀과 이해관계자와 공유
• 소프트웨어 엔지니어와 협력하여 모델을 프로덕션에 배포
• 데이터 과학 생태계 내의 최신 기술 및 방법에 대한 최신 정보 유지

데이터 과학자가 되는 방법

학사 학위

컴퓨터 과학 학사 학위는 데이터 과학자가 되는 좋은 출발점입니다. 프로그래밍 및 소프트웨어 엔지니어링 원리를熟悉할 수 있습니다. 통계학 또는 물리학 학사 학위도 좋은基础를 마련할 수 있습니다.

기술 습득

프로그래밍

15,000개의 데이터 과학 직업 공고 분석에 따르면, 77%의 데이터 과학 직업 공고에서 Python이, 59%에서 SQL이 기술 요구 사항으로 언급되었습니다. 따라서 Python 및 SQL을 배우는 것은 절대적으로 필요합니다. 프로그래밍 101을 배우고 난 후, 기계 학습 라이브러리 및 프레임워크에 대한 전문 지식을 얻어야 합니다. 다음과 같은 라이브러리 및 프레임워크가 있습니다:

• Numpy
• Pandas
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

데이터 시각화

뇌는 시각 정보를 60,000배 빠르게 처리합니다. 데이터 분석에서 얻은 통찰력을 대시보드로 표현하는 것을 데이터 시각화라고 합니다. 데이터 시각화에서 데이터 과학자는 이해관계자와 팀에게 정보를 전달하기 위해 적절한 그래프를 사용합니다. 다음과 같은 도구 중 하나에 대한熟悉도가 충분합니다:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

기계 학습

이 단계는 프로그래밍과 함께 진행됩니다. 미래 추세를 예측하기 위해 기계 학습에 대한 이해가 필요합니다. 데이터 과학자가 반드시 알아야 하는 기초적인 기계 학습 개념은 다음과 같습니다:

• 지도 학습, 비지도 학습, 이상 탐지, 차원 축소, 클러스터링
• 특징 엔지니어링
• 모델 평가 및 선택
• 앙상블 방법
• 딥 러닝

많은 EdTech 플랫폼과 과정에서 데이터 과학자가 되는 데 필요한 기술을 가르칩니다.

빅 데이터

빅 데이터, 빅 비즈니스. 5개 중 1개의 직업 공고에서 빅 데이터 처리 기술을 요구합니다. Spark 및 Hadoop 프레임워크에 대한 지식이 빅 데이터 처리에 필요합니다.

포트폴리오 프로젝트 구축

데이터 과학자 커리큘럼 로드맵을 완료한 후, 지식을 실제로 적용하여 데이터 과학 프로젝트를 구축할 때입니다. 가치 있는 프로젝트를 통해 문제를 해결하세요. Kaggle 또는 기타 신뢰할 수 있는 출처에서 실제 데이터를 찾는 것이 시작하는 데 좋은 방법입니다.

다음으로, 데이터 과학 생명 주기 전체를 프로젝트에 적용하세요. 이는 전처리, 분석, 모델링, 평가, 및 최종 배포를 포함합니다. 프로젝트에서 얻은 결과에 대한 이야기를 블로그 글을 통해 공유하세요. 이 활동은 처음 시작할 때 작업 경험을 대신할 수 있습니다.

소프트 스킬

데이터 과학자가 되는 데 기술 스킬만큼 중요한 것이 소프트 스킬입니다. 데이터 과학자는 기술적인 개념을 이해관계자에게 효과적으로 전달할 수 있어야 합니다. 혁신적인 데이터 솔루션을 만들기 위해 문제 해결 및 창의력이 필요합니다. 데이터 과학자는 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어와 함께 일하기 때문에 협력 및 팀워크가 필요합니다.

엔트리 레벨 직업

데이터 분석에서 엔트리 레벨 직업을 얻는 것은 데이터 과학자가 되는 좋은 출발점일 수 있습니다. 이를 위해 이력서에 포트폴리오 프로젝트를 언급하는 것이 고용주 앞에서 자신을 돋보이게 할 수 있습니다. 경험과 기술을 얻으면 데이터 과학자 역할로 전환할 수 있습니다.

데이터 과학자 vs. 데이터 분석가: 차이점은 무엇인가?

데이터 과학자와 데이터 분석가는 비슷해 보일 수 있지만, 두 역할 사이에는 차이점이 있습니다. 다음과 같은 차이점이 있습니다:

2020년에 생성, 소비, 캡처된 데이터의 총량은 약 64제타바이트였으며, 2025년에는 181제타바이트에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한大量의 데이터의 잠재력을 실현하기 위해 데이터 과학자가 필요합니다. 데이터 과학자는 데이터를 분석하고 데이터 기반 솔루션을 제공합니다. 데이터 과학자는 최신 연구 방법 및 도구에 대한 최신 정보를 유지하여 가장 큰 가치를 제공해야 합니다.

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