데이터 과학자로서의 하루

데이터. 너무 많은 무게를 지닌 하나의 네 글자 단어; 정확히는 매일 2.5퀸틸리언 바이트 . 매일 생성되는 이 엄청난 양의 정보는 영업 및 마케팅, 재무 회계, 인사 관리, 경영진 의사 결정, 사회 정책 계획 등을 실행하는 전 세계 조직의 연료입니다. 오늘 인터넷을 사용하고 휴대전화를 검색하는 것과 같은 간단한 작업을 수행했다면 데이터가 생성된 것입니다. 조직이 정보를 수집하는 가장 작은 작업으로 이 엄청난 데이터 더미를 어떻게 필터링합니까? 일하는 데이터 과학자입니다. 그리고 데이터 과학자로서의 삶은 결코 평범하지 않습니다.

일상이 아닌 직장에서

데이터 과학자는 조직을 위해 귀중한 정보를 수집, 분류 및 분석할 수 있는 데이터에 목말라 있고 데이터를 사랑하는 전문가입니다. 데이터 과학 외에 통계, 빅 데이터, R 프로그래밍, SAS, Python 등 여러 분야의 전문가여야 합니다.

당신의 분야가 클라이언트와 기업을 위한 특이한 문제를 해결하는 것과 관련이 있을 때, 당신의 근무일은 전혀 평범하지 않을 것입니다. 데이터 과학자는 유연성, 창의적 사고 및 적응성을 필수 자질로 요구하는 다양한 문제를 다룹니다. 그렇다면 데이터 과학자는 정확히 무엇을 합니까?

데이터 작업

당연히 데이터 문제를 이해하고 솔루션을 찾는 데 상당한 시간을 할애합니다.

데이터 과학 문제 식별

데이터 과학자가 취하는 첫 번째 단계는 비즈니스 문제 또는 데이터 과학 문제를 식별하는 것입니다. 이를 위해 다양한 관점을 살펴보고 고유한 통찰력을 가져올 올바른 질문 세트에 도달하기 위해 여러 질문을 해야 합니다. 데이터 분석가는 무엇을 합니까? 이러한 고유한 통찰력을 사용하여 데이터 모델 및 분석을 계획하여 문제점을 해결하십시오. 비즈니스 또는 데이터 문제는 데이터 과학자의 관점이 아니라 비즈니스 또는 이해 관계자의 관점에서 구성됩니다.

원시 데이터 수집

다음 단계는 모든 관련 정보를 얻을 수 있는 데이터 소스를 찾는 것입니다. 그들은 데이터 파이프라인을 파헤치고 여러 주제와 주제를 살펴보고 모든 정보를 한 곳에서 동화해야 할 수도 있습니다. 그들이 찾고 있는 정보를 조직에서 쉽게 구할 수 있다면 추가 데이터를 수집할 필요가 없을 수도 있습니다.

데이터 과학자는 직접 정보를 얻고 새로운 데이터 세트를 생성하기 위해 인터뷰 및 피드백 설문 조사를 수행할 수도 있습니다. 데이터를 수집, 정리 및 분류하는 기능은 최대 시간, 때로는 하루 중 최대 70%를 차지합니다.

문제 해결을 위한 접근 방식 선택

데이터 관리자가 하는 일에 대해 궁금한 점이 있다면 여기에 답이 있습니다. 데이터가 수집되고 구성되면 데이터 관리자는 문제에 대한 적절한 솔루션 접근 방식을 선택합니다. 2클래스 분류, 다중 클래스 분류, 회귀, 클러스터링, 강화 학습 알고리즘 등 여러 알고리즘, 수학 및 통계 접근 방식을 마음대로 사용할 수 있습니다.

심층 분석 수행

위의 기능은 지루해 보일 수 있지만 데이터 과학자는 컴퓨터 모델과 프로그램을 구축하여 이 모든 작업을 수행합니다. 데이터 과학자의 중요한 책임은 맞춤형 제품과 자동화된 기계 학습 모델을 설계하여 문제와 관련된 정보를 수집하고 구성하는 것입니다. 디지털화 및 기계 학습은 데이터 과학자가 고품질 통찰력을 통해 비즈니스 문제를 해결하고 더 나은 의사 결정을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

사람들과 함께 일하기

데이터 과학자는 특정 시점에서 완전히 격리된 상태에서 작업한다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 실생활의 데이터 과학 에는 전문가 팀이 해결하는 비즈니스 문제가 포함됩니다. 데이터 과학자의 직업에 관한 모든 것은 데이터와 관련되어 있으며 내부 및 외부의 다양한 팀과의 회의도 마찬가지입니다.

작업의 상당 부분이 데이터 작업을 수반하지만 최종 목표는 비즈니스 문제를 해결하는 것입니다. 이를 위해 데이터 과학자는 전략 팀과 협력합니다. 종종 이러한 이해 관계자는 데이터 전문가가 아닙니다. 따라서 데이터 과학자는 보다 간단하고 비기술적인 언어로 자신의 발견을 설명하기 위해 어느 정도 우수한 의사 소통 기술을 가지고 있어야 합니다. 프레젠테이션 및 순서도는 시각적 데모 역할을 하므로 데이터 과학자는 일반적으로 이를 만드는 데 능숙합니다.

업계와 협력

데이터 과학자가 하는 일 에 더 많은 것이 있는지 궁금 하십니까? 네. 세상의 시스템은 끊임없이 변화하는 상태에 있습니다. 따라서 수집되는 데이터도 그 수와 성격이 다양합니다. 데이터 과학자는 유연하고 변화에 기꺼이 대처해야 합니다. 새로운 정보가 지속적으로 수집되고 있으며 때로는 데이터를 정렬하고 관련 입력을 얻기 위해 새로운 데이터 모델을 생성해야 합니다. 데이터 과학자는 뉴스레터, 업계 블로그, 정부 정책, 토론 포럼, 컨퍼런스, 네트워킹 세션 및 동료 그룹을 확인하여 변화의 정도를 파악하고 측정합니다.

성장과 함께 일하기

중동에 여러 기술 기반 회사가 설립되면서 데이터 과학자에 대한 수요가 상당히 증가했습니다. 코로나19 팬데믹은 또한 여러 기업을 궁지에 몰아넣었습니다. 그러나 데이터 과학은 문제를 해결하고 새로운 솔루션을 개발하는 방법에 대한 정보를 지속적으로 공유하면서 변화에 발맞추는 데 도움이 되었습니다. 업계는 매우 유명합니다. 2021년에는 640억 달러, 2027년에는 1000억 달러 이상이 될 것으로 예상됩니다. (Statista)

데이터 과학자로 성장할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

• 주니어 데이터 과학자: SQL 및 Python과 같은 핵심 기술을 개발하고, 데이터 시각화를 위한 모델을 사용하며, 모호한 문제 대신 특정 데이터 문제를 처리합니다. 주니어 데이터 과학자는 완료해야 할 작업이 주어지며 새로운 작업을 찾을 준비가 되어 있지 않습니다.
• 준 데이터 과학자: 중간 수준에서 그들은 더 중요한 프로젝트를 처리하고 비즈니스 문제를 더 잘 이해하는 향상된 기여자가 됩니다. 쿼리를 실행하는 대신 새 모델을 계획하고 설계했습니다. 관련 데이터 과학자는 작업 선택에 더 많은 자율성을 갖습니다.
• 선임 데이터 과학자: 수년간의 경험을 통해 선임 데이터 과학자는 이 경력 경로의 궁극적인 단계입니다. 그들은 팀을 이끌고 데이터와 모델로 매우 정확하며 종종 처음부터 끝까지 솔루션을 개발해야 합니다. 그들은 일반적으로 전략적 회의에 참여하고 비즈니스 문제를 완전히 이해하는 사람들입니다.

흥미진진한 직업 선택, 데이터 과학자

데이터 과학자가 되는 것은 오늘날 비즈니스 세계에서 가장 흥미롭고 지식이 풍부하고 매력적인 직업 중 하나입니다. 조직은 의사 결정에서 데이터의 중요성을 인식하고 있습니다. 도달해야 할 시장을 모르십니까? 데이터가 도움이 될 것입니다. 타겟 고객의 구매 행동을 이해하지 못하셨나요? 데이터는 통찰력을 제공할 것입니다. 자동차 타이어 교체 방법을 모르십니까? 데이터가 당신의 하루를 절약해 줄 것입니다. 가장 작은 결정부터 가장 중요한 결정에 이르기까지 데이터를 통해 솔루션을 확보할 수 있습니다. 그리고 그 답을 제시하는 것이 이 역할의 가장 성취감 있는 측면입니다.

대부분의 조직은 고급 학위를 가진 데이터 과학자를 찾습니다. 당신도 데이터 과학자가 될 수 있으며 코딩에 대한 사전 경험이 필요하지 않습니다. upGrad 의 비즈니스 의사 결정을 위한 데이터 과학 전문가 인증 프로그램은 처음부터 시작하여 차세대 데이터 과학 전문가가 되는 방법을 가르치는 기초 과정입니다. 저명한 교수진이 제공하는 최첨단 커리큘럼, 통찰력 있는 산업 프로젝트 및 지식 테스트 사례 연구를 통해 이 과정은 데이터 과학 경력 경로의 정상에 도달하는 데 필요한 모든 것을 갖추게 할 것입니다.

데이터를 수집하고, 이해하고, 취하여 보다 직접적인 이해를 위해 처리하고 거대한 비즈니스 문제를 해결하는 능력은 팬데믹 이후 세계에서 훨씬 더 중요한 기술이 될 것입니다. 데이터 과학자가 하는 일을 알아보고 데이터 과학 전문가가 됨으로써 명성을 얻으십시오.