데이터 과학 경력 성장: 일의 미래가 여기에 있습니다

데이터 과학 경력 성장 은 전 세계에서 가장 빠른 성장 중 하나입니다. Harvard Business Review 에서는 21세기 가장 인기 있는 직업으로 , LinkedIn 에서는 2017년에 가장 빠르게 성장하는 직업으로 선정했습니다. 비즈니스 리더는 데이터를 새로운 기름이라고 부릅니다.

2026년까지 이 분야에 약 1,150만 개의 새로운 일자리 가 생길 것으로 예상 되며, 빅데이터 시장 규모는 그때까지 960억 달러 로 추산 됩니다. 그러나 이러한 모든 수치에도 불구하고 채용 공고와 현장 인재 사이에는 큰 격차가 있습니다. Quanthub 에 따르면 전 세계 기술 부족은 향후 10년 동안 8,500만 명에 달할 것으로 예상됩니다.

PwC에 따르면 중동에서 데이터 과학 산업의 거대한 원동력인 인공 지능(AI) 은 UAE 에서만 2030년까지 3,200억 달러의 가치 가 될 것입니다. 따라서이 지역은 거대한 개발을 향해 나아가고 있지만 예상한 높이로 끌어 올리려면 전문가와 전문가의 군대가 필요합니다.

직업을 바꾸거나 시작하려는 전문가에게는 데이터 과학 경력 경로 가 적합합니다.

데이터 기반 경력 경로

데이터 과학 전문가가 선택할 수 있는 역할은 다음과 같습니다.

데이터 과학자

데이터 과학자는 처음부터 끝까지 프로젝트를 간과합니다. 그들은 비즈니스 문제를 완전히 이해하고 문제를 해결하는 정보를 분석하고 구성합니다. 그들은 전체적인 통찰력을 공유하고, 패턴을 발견하고, 솔루션을 공유하고, 문제와 관련된 미래 경향을 예측하는 최고의 전문가입니다. 일반적으로 대규모 조직에서 데이터 과학자 기술 은 실행 수준의 세부 사항을 완전히 탐구하는 대신 프로젝트를 이끄는 행동으로 보입니다.

데이터 분석가

제목에서 알 수 있듯이 데이터 분석가는 정형이든 비정형이든 정보를 심층 분석하고 분석하는 사람입니다. 그들은 데이터베이스에 대한 검색 쿼리를 수행하고 비즈니스 문제에 대한 귀중한 데이터를 추출합니다. 그들은 알고리즘과 모델을 사용하여 데이터를 처리, 최적화 및 조작합니다. 데이터 분석 경력 경로 에는 시각화도 포함됩니다 . 즉, 단순화된 차트와 숫자를 통해 데이터를 제시해야 합니다.

데이터 엔지니어/아키텍트

데이터 엔지니어는 데이터 과학자가 알고리즘을 실행하는 데 사용하는 데이터 생태계를 설계, 구축 및 유지 관리하는 사람입니다. 또한 고도로 최적화된 실행을 보장하기 위해 이러한 시스템과 파이프라인을 테스트합니다. 데이터 시스템을 업데이트하는 것도 데이터 엔지니어의 책임입니다. 데이터 배치 형식을 지정하고 이러한 형식을 데이터 시스템의 형식과 일치시켜 데이터 과학자의 작업을 더 쉽게 만듭니다.

데이터 스토리텔러

가장 새롭고 창의적인 데이터 과학 기회 중 하나인 데이터 스토리텔링에는 데이터 시각화, 보고서 및 통계 작성, 비즈니스 문제의 설명에 맞는 방식으로 표현하는 것이 포함됩니다. 데이터 과학자와 분석가가 수집한 데이터는 종종 복잡하고 수치적이며 통계적인 형식입니다. 데이터 스토리텔러는 인사이트를 단순화하는 스토리를 만들어 기술 데이터와 인간의 이해 사이의 격차를 해소합니다.

기계 학습 과학자

머신 러닝(ML) 과학자는 데이터 과학에 대한 새로운 방법, 알고리즘 및 접근 방식을 연구하고 개발하는 일을 담당합니다. ML 과학자는 여전히 이 업계에서 곧 맡게 될 역할입니다. ML 과학자는 일반적으로 모든 조직의 연구 개발(R&D) 부서에 속해 있습니다. 그들은 혁신적인 데이터 처리 및 분석 접근 방식을 찾는 일을 담당하며 종종 출판물로 이어집니다.

비즈니스 분석가

비즈니스 분석가는 다른 데이터 과학 역할과 기능이 약간 다릅니다. 그들은 문제의 비즈니스 측면에 더 잘 맞습니다. 그들의 책임은 비즈니스 문제를 해결하기 위해 실행 가능한 통찰력을 개발하기 위해 수집된 데이터와 학습을 사용하는 것입니다.

그들은 데이터 시스템에 대한 전반적인 이해, 대규모 데이터 세트 처리 및 귀중한 데이터 구성을 가지고 있습니다. 그러나 데이터를 문제 해결에 연결하는 궁극적인 책임은 비즈니스 분석가를 가장 만족스러운 데이터 과학자 경력 경로 중 하나로 만드는 데 있습니다.

데이터베이스 관리자

때때로 데이터베이스를 설계하는 전문가와 데이터베이스를 사용하는 전문가는 다릅니다. 이러한 경우 데이터 처리를 효율적으로 계속할 수 있도록 팀을 정렬해야 합니다. 이 책임은 데이터베이스 관리자에게 있습니다. 데이터베이스 관리자는 데이터베이스 시스템을 모니터링하고 원활한 작동을 보장합니다. 또한 백업을 생성하여 데이터 흐름의 기록을 유지합니다. 직원이 데이터베이스에 액세스해야 하는 경우 권한 부여를 담당하는 직원입니다.

통계학자

때로는 조직에서 정확한 결과를 얻기 위해 특정 기능의 전문가가 필요합니다. 그리고 통계학자는 통계 이론과 모델을 사용하여 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓는 전문가입니다 . 통계학자는 통계적 방법을 사용하여 데이터를 수집, 구성, 표시 및 분석하는 일을 담당합니다. 그들은 일반적으로 스포츠, 금융, 운송, 시장 조사 등과 같이 지속적인 기능을 위해 통계가 필요한 산업에서 일합니다. 또한 학술 전문가일 수도 있습니다.

진화하는 역할

데이터 과학 분야는 끊임없이 발전하고 있습니다. 따라서 업계에서 사용할 수 있는 직업은 위에서 언급한 직업에 국한되지 않습니다. 인공 지능(AI) 엔지니어, AI 개발자, 딥 러닝 전문가, ML 시스템 개발자 등 여러 특정 역할이 나타날 것으로 예상됩니다.

데이터 과학 전문가의 여정

데이터 과학이 좋은 직업인지 여전히 궁금하다면 데이터 과학자가 사다리를 올라감에 따라 흥미진진한 진행 상황을 보게 될 것입니다.

입문 단계

일반적으로 이 단계의 전문가는 인턴, 주니어 또는 준회원입니다. 초급 직업이기 때문에 전문가는 원시적이며 간단한 작업을 수행합니다. 이러한 작업에는 기존 모델 디버깅이 포함됩니다.

주니어 또는 동료는 새로운 모델을 구축할 것으로 예상되지 않지만 현재 데이터베이스 및 통계 모델에 대한 쿼리를 실행하여 데이터를 수집하고 분석합니다. 그들은 일반적으로 업무를 실행하고 비즈니스 문제를 완전히 인식하지 못하는 사람들입니다. 그들은 스스로 일을 하기보다 일을 할당받습니다.

중급

약 2~5년 후, 주니어 데이터 과학 전문가는 '시니어' 직책으로 승진합니다. ML 엔지니어, AI 개발자, 데이터 과학 관리자, 데이터 설계자는 일반적으로 해당 분야에 보다 심층적인 지식이 필요하기 때문에 이 위치에서 시작합니다.

시니어로서 데이터 과학 전문가는 새로운 모델과 제품의 설계자입니다. 그들은 비즈니스 문제를 인식하고 특정 문제에 대한 개별 팀을 운영하는 책임이 있습니다. 그들은 새로운 시스템을 설계하고, 현재 모델의 논리적 결함을 제거하고, 혁신적이지만 재사용 가능한 코드를 작성하고, 안전한 데이터 파이프라인을 구축합니다.

시니어 레벨

가장 고급 수준에는 리드 데이터 과학 전문가와 대규모 프로젝트를 감독하는 이사가 있으며, 종종 비즈니스 문제의 솔루션 경로를 매핑하고 다양한 작업에 대한 레이아웃을 제공합니다. 그들은 일반적으로 비즈니스 마인드를 가지고 있으며 다양한 비즈니스 과제를 이해하고 새로운 기회를 발견하며 리더입니다.

그들은 한 번에 여러 조직과 프로젝트를 처리할 수 있는 장비를 갖추고 있습니다. 그들은 모든 데이터베이스 시스템, ML 및 AI 사례, 프로그래밍 언어에 대한 심층 지식은 아니더라도 결합했습니다. 이것은 궁극적인 데이터 과학 경력 목표입니다.

나날이 성장하는 데이터 사이언스 분야에 뛰어들다

아직 여기 있다면 데이터 과학 전문가가 되기 위해 한 걸음 더 나아가는 데 관심이 있을 수 있습니다. 그러나 경험 없이 데이터 과학 분야에서 경력을 시작하는 방법에 대해 걱정하고 있습니다 .

비즈니스 의사 결정을 위한 데이터 과학 의 전문 인증 프로그램에서 귀하가 그 도약을 할 수 있도록 도와드립니다. 초보자이든 다른 분야의 전문가이든 이 과정은 데이터 과학의 기초를 갖추게 하고 미래의 떠오르는 리더가 되는 데 도움이 됩니다.

앞으로 몇 년 동안 이 분야는 기하급수적으로 성장할 것입니다. 비즈니스 운영 방식을 안내하고 세상이 더 나은 곳이 되도록 영감을 주는 혁신적인 경력 경로에 참여하십시오. 세계에서 가장 빠르게 성장하는 분야에 진입할 때가 바로 지금 입니다.