자격증이 있는 데이터 분석 과정

전 세계 빅 데이터 시장이 엄청난 속도로 성장하면서 고급 분석 도구에 대한 수요도 급증했습니다. 최근 Statista의 예측 에 따르면 전 세계 빅 데이터 시장은 2027년까지 1,030억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 2018년 예상 수치의 두 배 이상입니다. 급증하는 클라우드 컴퓨팅 및 모바일 데이터 트래픽과 놀라운 발전을 고려할 때 IoT 및 AI와 같은 기술에서 빅 데이터의 우위는 그리 놀라운 일이 아닙니다.

여기에서 데이터 과학 및 데이터 분석 과정 이 어떻게 관련되는지 궁금 하십니까?

기업은 엄청난 데이터 양을 이해하고 전략적 결정을 내리고 경쟁 우위를 확보하기 위해 빅 데이터 분석의 힘으로 눈을 돌리고 있습니다. 점점 더 많은 기업이 데이터의 잠재력과 비즈니스 성장 및 발전에 미치는 영향을 인식함에 따라 데이터 분석에 대한 의존도가 높아집니다.

따라서 데이터 과학 및 분석의 중요성과 이들이 비즈니스 환경을 어떻게 변화시키고 있는지 자세히 살펴보겠습니다. 또한 최고의 데이터 과학 과정 중 하나를 온라인으로 안내 합니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학에는 숨겨진 패턴을 발견하고 원시 데이터에서 의미 있는 정보를 도출하기 위한 다양한 알고리즘과 도구가 포함됩니다. 통계, 수학, 컴퓨터 과학, 인공 지능, 기계 학습 및 비즈니스 통찰력이 혼합된 다학문 분야입니다.

데이터 과학자는 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 다룹니다. 그들은 데이터 마이닝, 예측 모델링 및 기계 학습 알고리즘과 같은 개념을 사용하여 복잡한 데이터 세트에서 패턴과 이상을 추출하고 실행 가능한 비즈니스 통찰력으로 변환합니다.

또한 데이터 과학의 범위는 탐색적 분석에 국한되지 않습니다. 알고리즘에는 예측 분석이 포함되기 때문에 데이터 과학은 미래의 사건을 예측하기 위해 한 걸음 앞서갑니다. 간단히 말해서 데이터 과학은 과거 데이터를 사용하여 현재 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 패턴을 발견하고 미래에 상황이 어떻게 전개될지 보기 위해 모델링할 수도 있습니다.

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데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석의 개념은 데이터 과학과 약간 다릅니다. 데이터 과학과 달리 데이터 분석은 추출된 통찰력의 세부 사항을 발견하는 데 중점을 둡니다. 데이터 분석은 더 광범위한 데이터 과학 분야에서 연구의 한 분야이며 데이터 과학이 풀어내는 보다 구체적인 질문을 다룹니다. 따라서 데이터 분석은 주로 수학, 통계 및 통계 분석을 포함합니다.

한편, 데이터 과학은 비즈니스 성장과 혁신을 주도하는 데 중요한 새로운 질문을 발견합니다. 반면에 데이터 분석은 더 나은 비즈니스 의사 결정을 지원하고 데이터 기반 혁신을 촉진하기 위해 이러한 질문에 대한 솔루션을 조사합니다.

데이터 과학이 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 상관 관계를 찾고 미래 예측을 위한 질문을 형성하려고 하는 반면, 데이터 분석은 맥락에서 과거 데이터를 보고 가설을 확인합니다. 따라서 데이터 분석은 데이터 과학보다 더 집중적이고 구체적입니다.

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데이터 과학자 대 데이터 분석가 – 직무 역할

이제 데이터 과학자와 데이터 분석가의 직무 역할이 어떻게 다른지에 대한 개요가 있습니다.

데이터 과학자의 직무

• 데이터 정리, 처리 및 무결성 확인.
• 탐색적 데이터 분석 수행
• 데이터 마이닝 및 통계 분석 수행
• 자동화를 위한 코드 작성 및 풍부한 머신 러닝 라이브러리 구축.
• 데이터에서 새로운 패턴을 식별하여 미래를 예측합니다.
• 실행 가능한 비즈니스 통찰력을 제공하기 위해 기계 학습 도구 및 알고리즘을 사용합니다.

데이터 분석가의 직무 역할

• 데이터 수집 및 해석
• 탐색적 데이터 분석
• 통계 도구를 사용하여 데이터 내에서 새로운 패턴을 발견합니다.
• 기술, 처방 분석, 예측 분석, 진단 분석과 같은 다양한 분석 도구를 실험합니다.
• SQL을 사용하여 데이터 쿼리 수행
• 시각화 및 KPI 개발.

데이터 과학자 대 데이터 분석가 – 기술

무료 데이터 과학 과정 에 등록하든 온라인 데이터 분석 과정 중 하나를 선택 하든 , 업계에서 요구하는 기본 기술을 알고 있어야 합니다. 따라서 아이디어를 제공하기 위해 다음과 같이 간략히 설명합니다.

데이터 과학자가 되기 위해 필요한 능력

• 수학
• 고급 통계
• R, Java, Python 및 Scala와 같은 프로그래밍 언어.
• MongoDB 및 Cassandra와 같은 SQL 및 NoSQL 데이터베이스.
• Tableau, D3.js 및 QlikView와 같은 데이터 시각화 도구.
• 회귀, 클러스터링, 시계열 분석과 같은 기계 학습 알고리즘.
• 데이터 랭글링 및 데이터 탐색.
• 고급 기계 학습에 대한 이해 – 딥 러닝, 신경망, NLP

데이터 분석가가 되기 위해 필요한 기술

• 마이크로 소프트 엑셀
• 중급 통계
• SQL 데이터베이스
• Python, R 및 SAS 프로그래밍 언어.
• Tableau 및 Power BI와 같은 데이터 시각화 도구.
• 기계 학습
• 문제 해결 및 비판적 사고.
• 프레젠테이션

데이터 분석을 위한 최고의 과정에서 무엇을 기대해야 합니까?

기술 세트의 긴 목록은 모든 기술을 습득할 수 있는지 궁금하게 만들 수 있습니다. 이제 온라인 데이터 과학 및 데이터 분석 과정이 시작됩니다.

그러나 온라인 코스의 바다에서 어떻게 최고의 선택을 합니까?

귀하를 돕기 위해 온라인 데이터 과학 또는 데이터 분석 과정이 이상적으로 제공해야 하는 사항에 대한 몇 가지 지침이 있습니다.

1. 기술 능력

• 마이크로소프트 엑셀, 파이썬, MySQL
• 통계 분석
• 장바구니 분석
• AI와 머신 러닝
• 고급 기계 학습
• 데이터 시각화(Tableau)

2. 소프트 스킬/대인 관계 스킬

• 비판적 사고
• 의사 소통 능력
• 프레젠테이션 기술
• 비즈니스 이해

3. 업계 관련 프로젝트에 대한 실무 경험
4. 산업 네트워킹

데이터 과학 및 데이터 분석 학습: 온라인 데이터 분석을 위한 최고의 코스

데이터 과학 및 비즈니스 분석에 대한 포괄적인 과정을 찾고 있었다면 여기에서 검색이 끝납니다.

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프로그램 하이라이트:

• 메릴랜드 대학교 로버트 H. 스미스 경영대학원의 전문 자격증
• 100시간 이상의 라이브 세션으로 400시간 이상의 학습
• 20개 이상의 사례 연구 및 과제
• 선택한 도메인에서 하나의 캡스톤 프로젝트
• 360도 학습 지원
• 산업 및 피어 네트워킹

바쁜 일정 속에서 강력한 기초를 개발하기 위해 upGrad의 데이터 과학 및 데이터 분석 과정을 온라인으로 무료 로 확인할 수도 있습니다.

upGrad는 85개 이상의 국가에 걸쳐 글로벌 학습자 기반을 가진 남아시아 최대의 고등 교육 기술 회사입니다. 최신 기술, 세계적 수준의 교수진 및 업계 파트너가 결합된 upGrad는 몰입형 온라인 학습 경험을 제공하여 전 세계 학습자에게 영향을 미칩니다.

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결론

빅 데이터가 전 세계를 장악함에 따라 원시 데이터를 처리하고 통찰력을 얻을 수 있는 분석 도구의 필요성이 가장 중요해졌습니다. 결과적으로 데이터 과학자 및 데이터 분석가에 대한 수요는 거의 모든 산업 및 부문에서 급증했습니다. AI와 머신 러닝이 일상 생활과 복잡하게 연결됨에 따라 이러한 추세는 계속될 것입니다.

빅 데이터 및 데이터 과학 직업에는 유망한 전망이 있습니다. 전 세계의 기업과 기업이 데이터를 최대한 활용하기 위해 노력함에 따라 이러한 직업은 전 세계적으로 가장 인기 있는 직업이 되었습니다. 요약하자면, 데이터 과학 또는 데이터 분석 과정에 등록하고 해당 분야의 전문적이고 수요가 많은 기술을 습득하기에 이보다 더 좋은 시기는 없습니다.