데이터https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/what-is-a-data-scientist.html 사이언티스트란?
그들이 누구인지, 그들이 무엇을 하는지, 왜 당신이 하나가 되고 싶은지
What is a data scientist?
Why are data scientists in such high demand? Learn more about who data scientists are, what they do and why they're such hot commodities in the tech world.
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데이터 과학자 는 복잡한 문제를 해결할 수 있는 기술력과 해결해야 할 문제를 탐구하는 호기심을 가진 새로운 유형의 분석 데이터 전문가입니다.
일부는 수학자, 일부는 컴퓨터 과학자, 일부는 추세 분석가입니다. 그리고 그들은 비즈니스와 IT 세계에 걸쳐 있기 때문에 인기가 높고 보수도 좋습니다. 누가 되고 싶지 않겠 어요?
그들은 또한 시대의 징표입니다. 데이터 과학자는 10년 전에는 많은 주목을 받지 못했지만 그들의 갑작스러운 인기는 현재 기업이 빅 데이터 에 대해 어떻게 생각하는지를 반영합니다 . 다루기 힘든 대량의 비정형 정보를 더 이상 무시하거나 잊을 수 없습니다. 이전에는 아무도 찾지 못한 비즈니스 통찰력을 발굴하고 발굴하는 사람이 있는 한 수익 증대에 도움이 되는 가상의 금광입니다. 데이터 과학자를 입력하십시오.
저들은 어디서 왔어요?
많은 데이터 과학자들이 통계학자 또는 데이터 분석가로 경력을 시작했습니다. 그러나 빅 데이터(및 Hadoop 과 같은 빅 데이터 스토리지 및 처리 기술 )가 성장하고 진화하기 시작하면서 이러한 역할도 진화했습니다. 데이터는 더 이상 IT 부서에서 처리해야 할 사후 처리 대상이 아닙니다. 이는 분석, 창의적인 호기심, 하이테크 아이디어를 수익을 창출하는 새로운 방법으로 변환하는 요령이 필요한 핵심 정보입니다.
데이터 과학자의 역할도 학문적 기원을 가지고 있습니다. 몇 년 전 대학에서는 고용주가 프로그래머와 팀 플레이어를 원한다는 사실을 인식하기 시작했습니다. 교수들은 이를 수용하기 위해 수업을 조정했고 노스캐롤라이나 주립 대학의 고급 분석 연구소와 같은 일부 프로그램은 차세대 데이터 과학자를 대량 배출할 준비를 했습니다. 현재 전국 대학에는 60개 이상의 유사한 프로그램이 있습니다.
Booz Allen Hamilton의 수석 데이터 과학자인 Kirk Borne 박사는 데이터 과학이 IT 기능이라는 오해와 더 크고 복잡한 데이터의 새로운 시대에 데이터 과학자가 어떻게 도움을 줄 수 있는지에 대해 설명합니다.
데이터 과학자의 일반적인 직무
데이터 과학자의 역할에 관한 명확한 직무 설명은 없습니다. 하지만 다음과 같은 몇 가지 작업을 수행하게 될 것입니다 .
- 통제할 수 없는 대량의 데이터를 수집하고 이를 보다 유용한 형식으로 변환합니다.
- 데이터 기반 기술을 사용하여 비즈니스 관련 문제를 해결합니다.
- SAS, R 및 Python을 포함한 다양한 프로그래밍 언어로 작업합니다.
- 통계 테스트 및 분포를 포함하여 통계에 대한 확실한 이해가 있습니다.
- 기계 학습, 딥 러닝 및 텍스트 분석과 같은 분석 기술을 유지합니다.
- IT 및 비즈니스와 소통하고 협업합니다.
- 데이터의 순서와 패턴을 찾고 비즈니스의 수익에 도움이 될 수 있는 추세를 파악합니다.
데이터 과학자의 도구 상자에는 무엇이 있습니까?
다음 용어 및 기술은 데이터 과학자가 일반적으로 사용합니다.
- 데이터 시각화 : 쉽게 분석할 수 있도록 그림 또는 그래픽 형식으로 데이터를 표시합니다.
- 기계 학습 : 수학적 알고리즘과 자동화를 기반으로하는 인공 지능 의 한 분야입니다.
- 딥 러닝 : 데이터를 사용하여 복잡한 추상화를 모델링하는 기계 학습 연구 분야입니다.
“평소에는 팀과 함께 비즈니스에서 나오는 질문에 답하는 방법을 브레인스토밍하고 문제를 해결하고, 직원이 완료한 분석 및 권장 사항을 검토하고, 다양한 회의에 참석합니다.”
Kristin Carney
데이터 과학자, World's Foremost Bank
이야기 읽기
어떻게 데이터 과학자가 될 수 있습니까?
데이터 과학 분야에서 경력을 쌓기 위해 자신을 포지셔닝하는 것이 현명할 수 있습니다. 많은 직업 기회를 가질 수 있을 뿐만 아니라 실험과 창의성의 여지가 있는 기술 분야에서 일할 수 있는 기회입니다. 그래서 당신의 전략은 무엇입니까?
학생이라면
데이터 과학 학위를 제공하는 대학을 선택하거나 데이터 과학 및 분석에 대한 강의를 하나 이상 제공하는 것이 중요한 첫 단계입니다. Oklahoma State University, University of Alabama, Kennesaw State University, Southern Methodist University, North Carolina State University 및 Texas A&M은 모두 데이터 과학 프로그램이 있는 학교의 예입니다.
경력을 전환하려는 전문가인 경우
대부분의 데이터 과학자는 데이터 분석가 또는 통계학자로서의 배경을 가지고 있지만 비즈니스 또는 경제와 같은 비기술 분야에서 온 사람들도 있습니다. 이렇게 다양한 배경을 가진 전문가들이 어떻게 같은 분야에 종사할 수 있습니까? 그들이 공통적으로 가지고 있는 것이 무엇인지 살펴보는 것이 중요합니다. 즉, 문제 해결 능력, 의사소통 능력, 일이 어떻게 돌아가는지에 대한 채울 수 없는 호기심입니다. SAS Academy for Data Science 가 어떻게 공인 데이터 과학자가 되기 위한 도구를 제공 하는지 알아보십시오
이러한 자질 외에도 다음에 대한 확실한 이해가 필요합니다.
- 통계 및 기계 학습.
- SAS, R 또는 Python과 같은 코딩 언어.
- MySQL 및 Postgres와 같은 데이터베이스.
- 데이터 시각화 및 보고 기술.
- 하둡과 맵리듀스.
이러한 기술을 스스로 배우고 싶지 않다면 온라인 과정을 수강하거나 부트캠프에 등록하십시오. 그리고 당연히 네트워크를 구축해야 합니다. 회사의 다른 데이터 과학자와 연결하거나 온라인 커뮤니티 를 찾으십시오 . 그들은 데이터 과학자가 하는 일에 대한 내부 정보를 제공하고 최고의 일자리를 찾을 수 있는 곳을 알려줄 것입니다.
기업은 언제 데이터 과학자를 고용할 준비가 되었나요?
데이터 과학자 직책을 수락하기 전에 조직에 대해 평가해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
- 많은 양의 데이터를 처리하고 해결해야 하는 복잡한 문제가 있습니까? 진정으로 데이터 과학자가 필요한 조직에는 두 가지 공통점이 있습니다. 그들은 방대한 양의 데이터를 관리하고 있으며 매일 중요한 문제에 직면하고 있습니다. 그들은 일반적으로 금융, 정부 및 제약과 같은 산업에 있습니다.
- 데이터를 중요하게 생각합니까? 회사의 문화는 데이터 과학자를 고용해야 하는지 여부에 영향을 미칩니다. 분석을 지원하는 환경이 있습니까? 경영진의 동의가 있습니까? 그렇지 않다면 데이터 과학자에게 투자하는 것은 낭비가 될 것입니다.
- 바꿀 준비가 되었나요? 데이터 과학자로서 당신은 진지하게 받아들여지기를 기대하며, 그 중 일부는 당신의 작업이 결실을 맺는 것을 보는 것을 수반합니다. 비즈니스가 더 잘 작동할 수 있는 방법을 찾는 데 시간을 할애합니다. 이에 대응하여 기업은 귀하가 발견한 결과를 따라갈 준비가 되어 있어야 합니다.
데이터를 기반으로 비즈니스 의사 결정을 안내할 데이터 과학자를 고용하는 것은 일부 조직에 대한 믿음의 도약이 될 수 있습니다. 당신이 일하고 있는 회사가 올바른 사고방식을 가지고 있고 변화를 줄 준비가 되어 있는지 확인하세요.
“저는 유연하고 상황에 적응해야 하는 민첩한 회사에서 일합니다. 예를 들어 지난주에 저는 추천 점수 향상을 포함한 여러 작업을 수행했습니다. 운영 콘텐츠 관리 시스템과의 통합 조정 친화도 모델에 사용할 소비자 행동을 기반으로 새로운 변환 변수를 생성합니다. 기존 성능 보고서/분석 대시보드의 일부 리팩토링을 수행합니다."
Manuel-David Garcia
독일 하이델베르크에 있는 중견 기업의 데이터 과학자
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