잘못된 통념: 데이터 과학에는 코딩이 필요하지 않습니다

데이터 과학 경력을 위한 세계 시장은 빠르게 성장하고 있으며 2019년에서 2024년까지 CAGR 30%로 성장할 것으로 예상됩니다. 데이터 과학은 천천히 컴퓨터 과학 산업에서 가장 중요한 영역 중 하나가 되고 있습니다. 더 많은 기업이 데이터 수집, 성능 분석, 추세 예측 및 수익 극대화를 위해 고급 데이터 과학 기술을 채택하고 있기 때문입니다.

데이터 과학 경력 경로에 대한 일반적인 오해는 코딩 및 컴퓨터 알고리즘에 능숙해야 한다는 것입니다. 그러나 데이터 과학은 통계, 수학, 데이터 시각화, 회귀, 오류 해결 등과 같은 더 많은 주제로 구성되어 있습니다. 데이터를 기반으로 하며 데이터를 사용하여 수행하는 작업과 관련이 있으며 반드시 어떻게 해야 하는 것은 아닙니다.

데이터 과학은 무엇으로 구성되어 있습니까?

데이터 과학 분야에서 전문가들은 기업의 전략 수립에 도움이 되는 소비자 선호도 및 마케팅 트렌드와 같은 패턴을 찾기 위해 방대한 양의 데이터 또는 정보를 연구합니다. 이러한 데이터 기반 의사결정 능력은 마케팅, 제품 디자인, 매출 창출, 브랜드 인지도 등에 필요합니다.

데이터 과학자로서 숙달해야 하는 세 가지 주요 기술은 다음과 같습니다.

1. 실제 문제를 가능한 한 빨리 해결하기 위한 수학적 추론.
2. 관찰 및 결론을 설명하는 의사 소통 기술.
3. 빅 데이터 및 그 구조와 함께 작동하고 비즈니스 정책을 형성하기 위한 분석 도구 및 소프트웨어 .

데이터 과학에 필요한 기술

Python, R 및 Java와 같은 프로그래밍 언어를 통해 코딩을 아는 것은 좋지만 코딩 전문가가 아니라고 해서 데이터 과학 분야에서 성공적인 경력을 쌓는 데 도움이 되지는 않습니다. 배울 수 있는 몇 가지 필수 기술 및 소프트 기술이 있습니다.

1. 통계

데이터로 작업하는 동안 조직에서 요구하는 대로 원시 데이터에서 중요한 정보를 추출하는 방법을 알아야 합니다. 그런 다음 통계 분석, 그래픽 표현 및 회귀 기술을 사용하여 통합 데이터에서 유용한 패턴을 추론해야 합니다.

데이터 과학 분야에서 경력을 쌓기 위해 마스터해야 하는 기본 개념은 확률, 샘플링, 데이터 분포, 가설 테스트, 상관 관계, 분산 및 회귀 기술입니다. 또한 추가 사용을 위해 데이터를 수정하기 위해 데이터 모델링 및 오류 감소 프로세스에 대한 다양한 통계 방법을 배워야 합니다.

2. 데이터 ELT

데이터 추출, 데이터 로딩 및 데이터 변환(Data ELT) 프로세스는 데이터 과학 및 분석에서 중요한 기술입니다. 데이터 과학자는 이러한 부서와 관련된 기능을 관리합니다.

첫 번째 단계인 데이터 추출에는 데이터 추출 도구 를 사용하여 파일, 데이터베이스 관리 시스템, NoSQL 데이터베이스, 사용자 추적 웹사이트 등과 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 작업이 포함 됩니다. 이렇게 수집된 데이터는 비즈니스 로직에 따라 가치 제공 활동으로 변환됩니다. 데이터가 정리되고 중복성이 제거되고 조작되면 데이터 통합이 완료되고 데이터 웨어하우징을 위해 전송됩니다. 마지막으로 데이터 과학자는 보고 및 분석을 위해 이를 데이터 웨어하우스에 로드합니다.

3. 탐색적 데이터 분석

데이터 랭글링과 탐색을 함께 사용하는 것을 탐색적 데이터 분석이라고 합니다. 그들은 데이터 과학자에게 필수적인 기술을 형성합니다. 여기에는 모든 오류를 제거하기 위해 데이터를 정리하고, 비즈니스 사용을 위해 유효성을 검사하고, 추가 처리를 위해 구조화하고, 표준화하는 작업이 포함됩니다.

코딩에 자신이 없다면 다음 탐색적 데이터 분석 도구를 사용해 볼 수 있습니다.

• 마이크로 소프트 엑셀
• 래피드 마이너
• 트라이팩타
• 웨카
• Tableau 공개
• 데이터 과학 스튜디오
• 타나그라 프로젝트
• 크나메

이러한 도구는 데이터 시각화, 클러스터링, 회귀, 배포 등을 위한 고급 기계 학습 모델로 작업하는 데 도움이 됩니다.

4. 머신러닝

머신 러닝 기술, 도구 및 알고리즘을 사용한 예측 모델링은 데이터 과학 경력에 매우 중요합니다. 트리 모델, 회귀 알고리즘, 클러스터링, 분류 기술 및 이상 감지에 대해 잘 이해하고 있어야 합니다. 인터넷에는 Python 코드를 작성할 필요 없이 데이터 세트 작업을 지원하는 수많은 소프트웨어가 있습니다.

머신 러닝은 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터와 데이터 패턴을 시각화하는 좋은 방법입니다. 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 도구를 사용하여 클라이언트 측 회의에 유용한 차트, 그래프, 히스토그램 및 기타 그래픽을 디자인할 수 있습니다.

5. 빅데이터 처리 프레임워크

빅 데이터 처리 프레임워크는 데이터 사전 처리, 모델링, 변환 및 계산 효율성을 처리합니다. 오늘날 데이터 과학자가 알아야 할 최고의 프레임워크는 다음과 같습니다.

• 하둡
• 불꽃
• 아파치 플링크
• 아파치 스톰
• 아파치 삼자

데이터 과학자가 최대한 주의를 기울여야 하는 기술은 주어진 데이터 세트에서 고가치 추론을 수행하는 능력입니다. 이러한 비즈니스 통찰력은 회사의 마케팅 및 판매 섹션을 개선하는 데 도움이 됩니다. 위에서 언급한 빅 데이터 처리 프레임워크가 바로 도움이 될 것입니다.

데이터 과학자 경력 경로

데이터 과학 분야에서 경력을 시작하기 위해 위에 나열된 기술에 대한 이론적 지식과 실무 경험을 얻을 수 있습니다. upGrad 와 함께 IIIT Bangalore에서 제공하는 데이터 과학 의 Executive Program과 같은 온라인 과정을 수강할 수 있습니다 .

이것은 400시간 이상의 비디오 콘텐츠, 60개 이상의 산업 프로젝트 및 전문 멘토의 40개 이상의 라이브 세션을 통해 필요한 모든 데이터 과학 주제를 가르치는 12개월 길이의 온라인 인증 프로그램입니다. 일하는 전문가를 위해 설계되었으며 다음 주제를 다룹니다.

• Python 프로그래밍 소개(기본 사항을 알 수 있음)
• 추론 통계
• 가설 검증
• 선형 회귀
• 나무 모델
• 클러스터링
• Tableau 시각화
• 스토리텔링 사례 연구
• 자연어 처리
• 신경망 소개

Uber 수요 공급 연구, 통신 이탈 사례 연구 및 IMDb 영화 등급 연구와 같은 산업 프로젝트 를 통해 이 과정은 학생에게 고급 데이터 과학 기술을 갖추는 것을 목표로 합니다. 또한 이 분야에 쉽게 취업할 수 있도록 배치 지원 및 프로필 구축 워크샵을 제공합니다.

개념을 잘 배운 후에는 데이터 과학자 경력 경로에서 살아남기 위해 소프트 스킬에 집중해야 합니다. 프로그래머가 아닌 경우 가장 좋은 지원은 데이터 분석을 위한 기계 학습 방법의 작동을 원활하게 하기 위한 GUI 도구입니다. 또한, 포로 스토리 텔러가 되십시오. 기계 알고리즘이 데이터를 처리하더라도 이해 관계자가 아이디어를 거의 즉시 이해할 수 있도록 추론을 전달할 수 있어야 합니다.

결론

데이터 과학 분야에서 경력을 시작하면 해당 업계에서 강력한 비즈니스 통찰력을 개발하고 한 영역(금융, 기술, 의료, 소매 등)에서 숙련된 전문가가 됩니다. 향후 10년 동안 이 경력 라인에는 높은 범위가 있습니다.