데이터 과학자 작업 설명 – 작업 가이드

단일 지점에서 전문화를 추구하는 것은 더 이상 조직이 개인에게 추구하는 것이 아닙니다. 경쟁이 치열한 STEM 시장을 통과하려면 광범위한 기술로 여러 책임을 저글링할 수 있는 능력이 필요합니다. 데이터 과학은 관련성이 있고 구조화된 데이터로 비즈니스에 가치를 제공하기 위해 과학과 산업 지식을 결합한 다학문 분야입니다.

데이터 과학자는 잡음으로 가득 찬 비정형 데이터 더미를 살펴보고 기업이 가치 있는 통찰력을 얻을 수 있도록 돕습니다. 오늘날 데이터 수집은 사용자 행동을 평가하고 문제에 대한 관련 솔루션을 제공하는 데 중요합니다. 그러나 데이터를 수집하는 것은 쉽지만 관련 정보를 얻기 위해 데이터를 탐색하는 것은 소리만큼 어렵습니다. 데이터 과학자는 혼자서 데이터 수집 및 분석을 단순화하므로 전 세계적으로 가장 인기 있는 직업 선택 중 하나입니다.

이 분야의 기술적 효율성을 인식하는 데이터 과학자 직무 설명은 기술적 기술, 분석 기술 및 경험에 엄청나게 중점을 둡니다. 데이터 과학자 작업 설명 및 작업 가이드에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽으십시오.

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데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 기술 통찰력을 얻기 위해 함께 작업하는 여러 과학 분야의 모음입니다. 데이터 과학은 프로그래밍 기술, 통계, 도메인 전문 지식 및 분석 기술을 결합하여 수많은 데이터에서 귀중한 정보를 얻습니다. 기업이 개인으로부터 축적한 데이터는 비정형 형태입니다. 데이터 과학자로 일하는 개인은 이러한 비정형 데이터 형식을 통해 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

데이터 사이언스는 비즈니스 경영진이 사용하기 전에 데이터가 소비 가능한 형태를 가져야 하므로 필요한 것을 달성하기 위해 여러 도구를 사용합니다. 데이터 과학자는 대규모 실시간 데이터 세트를 조사하여 패턴을 찾고, 정리하고, 정리하고, 기술 전문가와 비기술 전문가 모두가 쉽게 이해할 수 있는 소비 가능한 형식으로 재구성합니다. 또한, 신뢰하는 데이터는 광범위한 응용 프로그램을 통해 사용됩니다.

데이터 과학자의 역할의 중요성은 데이터 과학자를 가장 수요가 많고 수익성이 높은 직업 옵션 중 하나로 만드는 것입니다.

데이터 과학자의 역할과 책임

데이터 과학자는 기술 영역과 비기술 영역 모두에 걸쳐 있어야 합니다. 따라서 그들의 책임은 여러 부문에 걸쳐 확장됩니다. 데이터 과학에 대한 지식은 직업 프로필에 대해 많은 것을 설명하지만 데이터 과학자가 저글링해야 할 수 있는 다른 다양한 특정 역할과 책임이 있습니다.

• 관리: 데이터 과학자의 역할은 회사를 개선하고 더 나은 기회를 향해 추진하는 데 중요한 데이터 기반 기여를 통해 관리에 추가됩니다. 위치에 있는 개인은 브랜드의 기술적 능력을 강화하는 책임이 있습니다.
• 분석: 데이터 과학자는 높은 위치에서 복잡한 통계 모델을 관리하여 데이터 수집을 평가하고 추세를 이해한 다음 비즈니스 모델에 성공적으로 적용하기 위한 통찰력에 따라 가장 수익성이 높은 모델을 사용합니다.
• 계획: 데이터 시각화는 데이터 과학자의 역할에서 중요한 부분입니다. 데이터 시각화는 검색된 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다. 직관적이고 소비 가능한 데이터 묘사를 위한 시각화 계획은 이를 사용하는 데 필요합니다. 또한 계획에는 데이터 엔지니어, 분석가 및 비즈니스 분석가와 같은 다른 역할과의 팀워크가 포함되어 보고서를 최대한 정확하게 컴파일합니다.
• 협력: 데이터 과학자로 일하면 기술 인력과 비기술 인력을 다룰 수 있습니다. 데이터 과학자로서의 역할을 수행하려면 포괄적인 계획 및 구현을 위해 이러한 당사자 간의 관계를 유지해야 합니다.

현재 시장에서 데이터 과학자의 중요성

전 세계적으로 빅 데이터의 출현은 데이터 과학자로서의 경력을 추구하는 개인에게 무수한 기회를 끌어들이고 있습니다. 선도적인 기술 공간 중 하나인 미국은 기술 시장에서 제공되는 데이터 과학자 기회의 수가 기하급수적으로 증가하고 있습니다. LinkedIn의 2020년 신규 채용 보고서는 데이터 과학을 37%의 연간 성장률로 3위를 차지했습니다.

기회 그래프가 계속 상승하는 동안 시장 은 데이터 과학자 역할의 인력 부족에 직면해 있습니다. 그러나 전 세계적으로 데이터 과학자에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 따라서 전문가는 현재 직업 시장에서 관련성을 유지하기 위해 자신의 기술을 연마해야 합니다.

데이터 과학자로서의 경력 추구: 시작하기

데이터 과학자에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 교육 기관에서는 학습자가 성공적인 STEM 경력을 쌓을 수 있도록 다양한 데이터 과학 전문 과정을 제공합니다. 데이터 과학자 경력을 추구하는 방법은 다음과 같습니다.

• 기술 중심 역할이 되려면 데이터 과학 지망생이 STEM 학위를 소유해야 합니다. 따라서 컴퓨터 과학, 수학, 정보 기술 또는 소프트웨어 공학 학사 또는 학사와 같이 관련 분야에서 학사 학위를 이수하는 것은 필수입니다.
• 데이터 과학 또는 기계 학습의 추가 인증 및 디플로마가 중요합니다.
• 인턴십, 해커톤 및 기타 프로그래밍 이벤트 참여.
• 이력서는 데이터 분석가 또는 데이터 과학자로서의 풍부한 경험을 묘사해야 합니다.
• 프로그래밍 언어에 대한 능숙도는 필수적입니다.
• 해당 분야의 석사 프로그램을 완료하는 것은 필수는 아니지만 이력서에 가치를 더할 수 있습니다.

필요한 기술

데이터 과학자는 까다로운 역할로, 다음과 같은 데이터 과학자 직무 설명의 자격 기준을 충족하는 데 필요한 많은 기술과 자격을 필요로 합니다.

• 머신러닝/딥러닝
• 클라우드 컴퓨팅
• 데이터 시각화
• 컴퓨터 과학 원리
• 데이터 수집
• 통계 분석
• 통계 및 확률
• 빅데이터 프레임워크
• 인텔리전스 도구
• 데이터베이스 관리

이러한 기술적 능력과 함께 데이터 과학자의 역할은 선택 과정을 통과하는 데 필요한 특정 소프트 스킬을 매우 요구합니다. 분석 기술, 효과적인 의사 소통, 문제 해결 기술, 비즈니스 직관, 비판적 사고, 리더십 및 호기심은 데이터 과학자가 갖추어야 할 가장 중요한 기술 중 일부입니다.

전문 인증으로 이력서 강화

적절한 기술과 경험 외에도 미국 최고의 대학인 메릴랜드 대학의 데이터 과학 전문 인증을 추가하면 이력서가 훨씬 더 빛날 수 있습니다. 최고의 교육 포털 upGrad에서 제공합니다. 이 과정은 데이터 과학자, 분석가 등 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓고자 하는 학습자를 위해 특별히 고안되었습니다.

이 프로그램은 업계 전문가와 경험 많은 교수진의 전문 지도 하에 선별되어 이전 교육 노력을 통해 데이터 과학 기술을 습득할 기회가 없었던 학생들에게 수요가 있는 기술을 부여합니다. 이 인증은 학생과 일하는 전문가 모두를 위해 만들어졌으며 upGrad의 유연한 학습 프로그램은 자신의 진도에 맞춰 학습할 수 있는 자유를 부여합니다.

85개 이상의 국가에서 40,000명 이상의 학생으로 구성된 학습 기반을 갖춘 upGrad는 이러한 인증 프로그램을 자랑스럽게 확장하여 학습자가 팔로워가 아닌 업계 리더가 되도록 교육합니다. 동급 최고의 콘텐츠, 실습 프로젝트, 연중무휴 학생 지원 및 직업 지원이 추가되어 학습자가 플랫폼을 통해 얻을 수 있는 이점이 있습니다. 자세한 내용은 upGrad를 방문하십시오!

결론

지금쯤이면 시장에서 데이터 과학자로 일할 수 있는 중요성, 복잡성 및 다양한 요구 사항을 이해했을 것입니다. 불행히도, 가장 인기 있는 직업은 직원 가뭄에 직면해 있지만, 이는 업계에서 일자리를 찾고자 하는 많은 사람들에게 희소식입니다. 올바른 기술 세트, 강력한 이력서 및 도메인 지식은 경쟁 시장을 통과하는 데 도움이 될 수 있습니다.