인도 데이터 과학 기술의 미래

데이터 과학은 오늘날 과학 및 기술 혁신 세계의 화두입니다. 데이터 과학 응용 프로그램은 광범위하고 다양하며 미래에는 IT 세계의 다양한 측면에서 데이터 과학 전문가에 대한 큰 수요가 예상됩니다.

세계 경제 포럼에 따르면 2025년까지 전 세계적으로 매일 거의 463엑사바이트의 데이터가 생성될 것으로 추정됩니다. 생성되는 데이터의 양은 하루에 DVD 212,765,957개에 해당합니다. 매일 이렇게 방대한 양의 데이터가 쌓이면서 다양한 소스에서 생성된 원시 데이터를 연구하고 분석하는 것이 필수적이 되었습니다. 이것이 데이터 과학이 작업을 단순화하는 곳입니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

미래의 데이터 과학 수요를 이해하기 전에 먼저 데이터 과학이 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다.

데이터 과학은 데이터 수집 프로세스이며, 그 다음에는 막대한 비정형 데이터에서 가치를 검색하기 위한 데이터 저장, 분리 및 데이터 분석을 통해 기업과 조직이 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

데이터 과학은 또한 기계 학습 도구, 통계 및 수학 모델, 인공 지능을 포함한 다양한 도구와 모델이 필요한 데이터에 대한 과학적 연구입니다. 데이터 과학은 또한 데이터 랭글링 및 시각화, 데이터 마이닝 및 분석을 다룹니다.

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인도에서 데이터 과학 분야에서 경력 쌓기

데이터 과학 및 관련 과목을 공부하는 후보자는 데이터 과학 및 인공 지능이 의료, 여행, 전자 상거래, 교육, 주식 시장 등과 같은 다양한 산업에 어떻게 강력하게 진출했는지 잘 알고 있습니다.

인도에서 데이터 과학자로 일하고 있다면 다음을 포함하여 다른 많은 역할을 탐색할 수 있습니다.

• 데이터 분석가
• 데이터 아키텍트
• 데이터베이스 관리자
• 데이터 엔지니어
• 비즈니스 인텔리전스 분석가

데이터 과학자에 대한 수요가 높은 주요 기업에는 Apple, Microsoft, Google, Amazon, IBM, Accenture 등과 같은 거대 기업이 있습니다.

데이터 과학자 되기

데이터 과학자가 되고자 하는 IT 전문가 및 학생은 IT 또는 컴퓨터 과학 과정을 수강했습니다. 일부는 또한 해당 주제 및 확장 데이터 과학 과정에서 석사 학위를 취득하여 기술을 업그레이드했습니다.

많은 비 IT 전문가와 학생이 머신 러닝, 데이터 분석, 빅 데이터 및 인공 지능에 관심을 갖고 기회의 증가를 인식하고 있다는 점은 흥미롭습니다.

데이터 과학자가 되는 것은 생각만큼 쉬운 일이 아닙니다. 다음은 데이터 과학 전문가가 연마해야 할 몇 가지 영역입니다.

• 탐색적 데이터 분석(EDA)
• 빅 데이터 프레임워크
• Python 및 기타 프로그래밍 언어에 대한 지식
• 통계
• 통계적, 논리적 사고 태도
• 데이터 처리, 데이터 탐색, 데이터 로딩 및 데이터 변환에 대한 지식
• 딥러닝

좋은 의사 소통 기술을 갖는 것은 추가 이점입니다.

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인도 데이터 과학의 범위와 미래

데이터 과학 및 분석, 기계 학습 및 인공 지능의 구현으로 인해 데이터 관리가 매우 편리해졌으며 대부분이 인도로 향하고 있습니다. 데이터 과학은 개선된 기회와 함께 다양한 분야에서 급증할 것으로 예상됩니다. 많은 산업이 관련되어 있고 이를 통합하려고 하므로 미래의 데이터 과학 수요 는 불가피합니다.

데이터 과학은 다양한 인도 부문에 어떤 영향을 미쳤습니까?

많은 인도 부문이 일상적인 비즈니스에서 데이터 과학을 기꺼이 수용하고 구현하여 중요한 운영 측면을 다루고 고객 행동을 결정합니다.

다음은 데이터 과학이 큰 영향을 미치는 인도 부문입니다.

• 의료 – 의료 업계에서 데이터 과학을 채택한 것은 오래 전 인도에서 이루어졌습니다. 의료 전문가는 수많은 데이터 기록을 저글링하지 않고도 최신 데이터 과학 기술로 임상 시스템, 청구 및 의료 기록 등을 확인하고 모니터링할 수 있습니다.

데이터 과학의 구현으로 의사와 의료 전문가는 환자 데이터 패턴을 관찰하여 환자를 보다 정확하게 안내할 수 있으므로 빠른 회복으로 이어집니다. 많은 사람들이 이제 온라인 의사 약속 및 상담을 수행할 수 있는 원격 의료에 의존하고 있습니다. 원격의료는 원활한 성능을 제공하는 데이터 중심의 기술 플랫폼입니다.

• 소매 및 전자 상거래 산업 – 데이터 과학을 사용하여 가장 빠르게 성장하고 호황을 누리는 산업 중 하나입니다. 예측 분석을 통해 전자 상거래 및 소매 산업은 고객 확보 및 유지를 성공적으로 수행할 수 있습니다. Flipkart 및 Amazon과 같은 주요 전자 상거래 대기업은 성공적인 비즈니스 캠페인을 위해 데이터 기반 방법론을 사용합니다. 이러한 부문은 고객 선호도를 이해하고 광고를 리타게팅하기 위해 머신 러닝에 크게 의존합니다.
• 금융 및 은행 – 고객 만족은 모든 부문에서 모든 비즈니스의 가장 중요한 측면이며 거래 패턴을 이해하는 것은 고객 만족을 보장하는 중요한 지표입니다. 데이터 과학 구현을 통해 의미 있는 고객 관계를 개발하고 고객 문제에 적합한 솔루션을 찾는 것이 가능합니다.

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은행 부문은 사기 위험을 최소화하고 인터넷 뱅킹 데이터를 보호하기 위해 직불 및 신용 거래 패턴을 결정하는 업데이트된 기술을 수용했습니다. 또한 고객 선호도를 기반으로 하는 통신 방식이 크게 개선되었습니다.

• 농업 – 거의 13억 인구에게 식량을 제공하는 것과 함께 많은 농산물이 외국으로 수출됩니다. 데이터 과학 및 인공 지능은 작물 건강 모니터링, 기상 조건 퇴치, 일반적인 작물 문제 개선을 위한 제안 제공과 같은 다양한 농업 문제를 해결하는 데 중추적인 역할을 했습니다.

데이터 과학은 또한 경험이 없는 지역에서 훈련과 적절한 기술 개발을 통해 농부들에게 훌륭한 도움과 지원을 제공합니다.

• 교육 – 다양한 종류의 문제가 인도 교육 부문에 영향을 미치고 있습니다. 인공 지능 및 데이터 과학 기반 방법과 도구는 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 가장 좋은 예 중 하나는 온라인 학습입니다. 기본적인 학교 인프라가 없어도 학생들은 온라인 학습을 통해 학습할 수 있습니다. 인공지능을 통해 아이의 학습 스타일에 따라 적절한 교육 및 교재 개발이 가능합니다.
• 에너지 – 인도 사람들은 재생 가능하고 재생 불가능한 에너지 자원에 대해 더 많이 인식하게 되었습니다. 인공 지능의 도움으로 재생 가능한 에너지 원을 적절하게 저장하고 배포할 수 있습니다.
• 도시 기반 시설 – 많은 스마트 도시 프로젝트가 인도에서 성공적으로 실행되고 있습니다. 데이터 과학과 인공 지능이 이러한 프로젝트에서 많이 사용된다는 사실에 놀랄 것입니다. 이러한 프로젝트의 주요 관심 영역은 도시 계획, 사이버 공격, 시민 배달 서비스, 공공 안전 등 입니다. 데이터 과학은 이러한 많은 문제를 해결할 수 있었습니다.

결론

데이터 과학을 미래로 보는 전문가 들이 옳습니다. 인공 지능, 데이터 과학 및 기계 학습과 같은 다양한 기술 혁신의 사용 및 구현과 함께 거대한 변화가 진행 중이며 전 세계를 변화시키는 것을 목표로 합니다.

데이터 과학은 다양한 영역에 걸쳐 적용되고 구현되고 있습니다. 데이터 과학, 기계 학습 및 인공 지능은 기업과 조직을 위한 더 높은 수준의 지능형 의사 결정에 기여합니다. 이에 따라 다양한 산업 분야에서 유능한 데이터 과학자 및 데이터 분석가에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

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