데이터 과학자: 데이터 과학자란 무엇인가? 그들은 무엇을 하는가?

데이터 과학자 오늘날 사회에서 가장 인기 있는 직업 중 하나입니다. 하지만 과학자가 무엇인지, 데이터 과학자가 회사에서 무엇을 하는지, 데이터 과학자가 되는 방법을 알고 계신가요? 이 글에서는 데이터 과학자를 자세히 살펴보고 위의 질문에 답해 보겠습니다.

데이터 과학자

데이터 과학자란?

데이터 과학자 구조화되고 구조화되지 않은 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하는 빅데이터 관리자입니다. 데이터 과학자의 역할은 컴퓨터 과학, 통계학 및 수학을 결합합니다. 그들은 데이터를 분석, 처리 및 모델링한 다음 결과를 해석하여 회사 및 기타 조직을 위한 실행 가능한 계획을 만듭니다. 분석가로서 그들은 기술과 사회 과학 분야의 기술을 사용하여 추세를 파악하고 데이터를 관리합니다. 그들은 산업 지식, 배경 이해 및 기존 가정에 대한 회의주의를 사용하여 비즈니스 과제에 대한 솔루션을 찾습니다.

데이터 과학자의 업무에는 종종 스마트 기기, 소셜 미디어 피드, 이메일과 같이 데이터베이스에 깔끔하게 정리할 수 없는 출처에서 나오는 복잡하고 구조화되지 않은 데이터를 이해하는 것이 포함됩니다.

그러나 기술적 기술만이 중요한 것은 아닙니다. 데이터 과학자는 종종 비즈니스 환경에 존재하며 복잡한 아이디어를 전달하고 데이터 중심의 조직적 결정을 내리는 책임이 있습니다. 따라서 효과적인 커뮤니케이터, 리더, 팀원, 고수준의 분석적 사고자가 되는 것이 중요합니다.

경험이 풍부한 데이터 과학자의 업무 중 하나는 데이터 정리부터 처리 및 저장까지 회사의 모범 사례를 개발하는 것입니다. 그들은 마케팅, 고객 성공, 운영과 같은 조직 내의 다른 팀과 교차 기능적으로 협업합니다. 그들은 오늘날의 데이터와 기술 집약적 경제에서 매우 인기가 있으며, 이는 임금과 고용 성장에 분명히 반영됩니다.

d의 책임은 무엇입니까?과학자요?

데이터 과학자의 책임에는 다음이 포함될 수 있습니다.

1. 방향성 없는 연구를 통해 비즈니스 문제를 해결하고 개방형 산업 질문을 던지세요.
2. 프로그래밍 언어를 사용하여 관계형 데이터베이스에서 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 대량으로 추출하고 구조화된 데이터를 쿼리합니다. SQL웹 캡처, API 및 설문 조사를 통해 비정형 데이터를 수집합니다.
3. 정교한 분석 방법, 머신 러닝, 통계적 방법을 사용하여 예측 및 사양 모델링을 위한 데이터를 준비합니다.
4. 그들은 데이터를 철저히 정리하고, 관련 없는 정보를 삭제하고, 사전 처리 및 모델링을 위해 데이터를 준비합니다.
5. 누락된 데이터를 처리하고 추세나 기회를 찾는 방법을 결정하기 위해 탐색적 데이터 분석(EDA)을 수행하는 업무를 담당합니다.
6. 문제를 해결하기 위한 새로운 알고리즘을 발견하고 반복적인 작업을 자동화하는 프로그램을 구축하는 업무를 담당합니다.
7. 효과적인 데이터 시각화 및 보고를 통해 경영진과 IT에 예측 및 결과를 전달하는 역할을 담당합니다.
8. 기존 절차 및 정책에 대한 비용 효율적인 변경을 위한 합리적인 권장 사항을 제시합니다.

회사마다 데이터 과학 직무에 대한 견해가 다릅니다. 어떤 회사는 데이터 과학자를 다음과 같이 봅니다. 데이터 분석가또는 책임을 결합합니다. 데이터 엔지니어 반면, 어떤 기업은 머신 러닝과 데이터 시각화에 능숙한 최고의 분석 전문가를 요구합니다.

데이터 과학자의 도구 상자에는 무엇이 들어 있을까요?

데이터 과학자들은 종종 다음과 같은 용어와 기술을 사용합니다.

1. 데이터 시각화: 쉬운 분석을 위해 그림이나 그래픽 형식으로 데이터를 제공합니다.
2. 패턴 인식: 데이터에서 패턴을 식별하는 기술은 종종 머신 러닝과 혼용되어 사용됩니다.
3. 머신 러닝: 이는 수학적 알고리즘과 자동화를 기반으로 하는 인공지능의 한 분야입니다.
4. 데이터 준비: 원시 데이터를 보다 쉽게 사용할 수 있도록 다른 형식으로 변환하는 과정
5. 딥러닝: 이는 복잡한 추상화를 모델링하기 위해 데이터를 사용하는 머신 러닝 연구 분야입니다.
6. 텍스트 분석: 이는 비즈니스에 중요한 정보를 수집하기 위해 비정형 데이터를 조사하는 프로세스를 말합니다.

데이터 과학자와 데이터 분석가의 차이점은 무엇인가요?

데이터 과학자와 데이터 분석가의 업무는 매우 유사해 보일 수 있는데, 둘 다 데이터에서 추세나 패턴을 발견하여 조직에 더 나은 운영적 결정을 내릴 수 있는 새로운 방법을 제공할 수 있기 때문입니다. 그러나 전자는 일반적으로 후자보다 책임이 더 많고 일반적으로 더 선임으로 간주됩니다. 데이터 과학자는 일반적으로 데이터에 대한 질문을 스스로에게 하는 반면, 데이터 분석가는 목표를 설정한 팀을 지원할 수 있습니다. 데이터 과학자는 또한 모델을 개발하고, 머신 러닝을 사용하거나, 고급 프로그래밍과 결합하여 데이터를 발견하고 분석하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 게다가 많은 데이터 과학자는 데이터 분석가나 통계학자로서 경력을 시작할 수 있습니다.

데이터 과학자가 되기 위한 단계

데이터 과학 분야에서 경력을 쌓는 데 관심이 있다면 다음의 6가지 일반적인 단계를 고려해 보세요.

1. 데이터 과학 또는 밀접하게 관련된 분야 학사 학위
2. 데이터 과학자가 되는 데 필요한 기술을 배워보세요.
3. 전문화를 고려해 보세요.
4. 첫 번째 입문급 데이터 과학자 일자리를 얻으세요.
5. 추가 데이터 과학자 자격증 및 대학원 학습을 검토하세요.
6. 데이터 과학 석사.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 이 기사가 데이터 과학자와 회사에서의 그들의 기술과 책임에 대한 더 나은 이해를 얻는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 과학자에 대해 더 알고 싶으시다면, 저희를 방문해 보시기 바랍니다. SQL플로우 자세한 내용은. 다시 한번 감사합니다! (2022년 4월 24일 Ryan이 게시)