데이터 사이언스 경쟁에서 어떻게 차별화할 수 있습니까?

소개

21세기로 접어들면서 첨단 정보 기술의 부상은 미래에 인간 사회가 어떻게 작동할지에 대한 패러다임의 변화가 도래했음을 예고했습니다. 자동화, 머신 러닝, 3D 프린팅의 증가로 한때 역사적으로 존경받는 직업이었던 많은 직업이 더 빠르고 효율적인 기술 솔루션으로 대체되면서 노후화되고 있습니다.

현대 시대의 새롭게 떠오르는 기술 분야 중 하나인 데이터 과학은 다양한 기관에서 제공하는 다양한 온라인 교육 리소스와 자료 및 인증을 통해 취업 시장에 있는 사람들에게 매력적인 대안 직업 경로로 보입니다.

데이터 과학은 패턴을 추출하고 건전한 비즈니스 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 의미 있는 정보를 도출하기 위해 예측 모델링과 같은 기술 및 기계 학습 알고리즘과 같은 도구를 사용하여 여러 소스 및 형식의 방대한 양의 데이터를 연구하는 것을 말합니다.

학제간 분야로서 데이터 사이언스는 통계, 데이터 분석, 정보학, 데이터 마이닝, 빅데이터 등의 여러 개념을 통합하고 수학, 통계, 컴퓨터 과학, 정보 과학, 각 애플리케이션에 대한 사례별 도메인 지식.

데이터에서 얻은 지식과 통찰력은 광범위한 응용 분야의 문제를 해결할 수 있습니다. 데이터 과학은 패턴 발견 및 향상된 예측 분석을 통해 탁월한 의사 결정을 가능하게 합니다. 데이터 과학의 일부 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

• 집중해야 할 올바른 질문을 발견하여 문제의 가장 중요한 원인을 찾습니다.
• 원시 데이터에 대한 탐색적 연구 및 분석을 수행하여 문제에 접근하는 최선의 방법을 결정합니다.
• 정확도 향상을 위해 기계 학습 알고리즘을 사용한 데이터 모델링.
• 그래프, 대시보드 등 필요한 매체를 통한 커뮤니케이션 및 결과 시각화

데이터 과학 원칙이 비즈니스에 어떻게 도움이 되는지 보여주는 예로 항공 산업에서 데이터 과학은 경로 계획, 비행 일정, 지연 및 중단 예측에 사용됩니다. 데이터 과학은 또한 최고의 전반적인 성능을 위해 구매할 비행기를 결정하고 고객 예약 패턴을 기반으로 개인화된 판촉 제안을 결정하는 데 사용됩니다.

다양한 산업 분야의 기업과 정부 기관이 모두 데이터 과학을 통해 의사 결정 권한을 부여하려고 함에 따라 구직 시장에 진입하려는 지원자의 수가 급격히 증가했습니다. 데이터 과학 분야의 취업 기회는 확실히 부족하지 않지만 고용 가능성을 높이고 데이터 과학 업계의 다른 경쟁 업체보다 눈에 띄는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

성공적인 데이터 과학자가 되기 위한 팁

비판적 사고: 비판적 사고는 일상 생활에서 유용한 기술이며 대부분의 고용주가 찾는 기술이지만 데이터 과학 고용에서는 더욱 그렇습니다. 신청자는 문제를 가장 잘 접근하고 분석하는 방법을 이해하기 위해 다양한 관점에서 문제를 살펴보아야 합니다.

데이터 과학자는 단순히 답을 찾고 다양한 문제 해결 기술을 보여주는 것이 아니라 질문을 구성하는 방법을 알고 있어야 합니다. 다양한 프로젝트에서 지원자의 비판적 사고를 보여주는 강력한 포트폴리오는 잠재적 고용주를 매료시킬 것입니다.

커뮤니케이션: 한 분야로서의 데이터 과학은 커뮤니케이션 집약적이지 않습니다. 데이터 쿼리 및 분석과 관련된 작업의 대부분과 함께 필요한 결과를 전달하는 데 관련된 전문적인 의사 소통의 양은 중요하지 않습니다.

데이터 과학자는 고립된 거품 속에서 일하지 않으며 다른 분야의 사람들과 협력하거나 보고해야 할 수 있으므로 문제, 질문 및 아이디어를 설명하고 토론할 수 있는 우수한 웅변 및 서면 의사 소통 기술이 있어야 합니다.

연구에 따르면 대규모 조직에서는 부적절한 커뮤니케이션으로 인해 연간 최대 6,200만 달러의 비용이 발생하므로 지원자는 그룹 프로젝트에 참여하여 대인 관계 기술과 기술 지식을 개발 하여 데이터 과학 산업에서 경쟁에서 앞서야 한다고 주장합니다.

지적 호기심: 훌륭한 데이터 과학자라면 누구나 주어진 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있어야 합니다. 하지만 훌륭한 데이터 과학자는 해결할 수 있는 상황을 적극적으로 찾는 사람입니다. 정보 과학의 파괴적인 새로운 분야의 일부인 데이터 과학자는 기존의 문제 해결 프레임워크에서 벗어나 사고하고 숨겨진 문제를 조사하여 창의적인 솔루션을 구현할 수 있을 것으로 기대됩니다.

고용주는 호기심에 열정적으로 움직이는 데이터 과학자를 찾습니다. 그들은 회사의 규모와 성장을 도울 수 있는 문제 해결 마인드를 가지고 있습니다. 지원자는 개별 프로젝트를 통해 지적 호기심을 발휘하여 주도적인 태도를 보일 수 있습니다.

도메인 지식: 데이터 과학은 앞서 언급한 바와 같이 전체 산업 및 경제 부문의 운영을 변화시키는 파괴적인 기술입니다. 그러나 모든 도구와 마찬가지로 데이터 과학의 응용 프로그램은 사용자의 지식과 능력에 의해 제한됩니다.

데이터 과학자는 모든 유형의 데이터를 처리하고 분석하는 데 능숙할 수 있지만 대부분의 분야에서 주제 지식에 대한 평균 이상의 이해도는 없습니다. 신입생은 기술을 적절하게 사용하기 전에 추가 교육이 필요합니다. 따라서 기업은 동일한 도메인에서 근무한 이력이 있는 데이터 과학 지원자를 찾는 경향이 있으므로 신규 채용이 본격화될 수 있습니다.

적응성: 데이터 과학자는 적응력이 뛰어나고 변화하는 직무 요구 사항에 따라 요구될 때 새로운 기술을 습득할 수 있을 것으로 기대됩니다. 비즈니스의 거의 모든 측면에서 데이터 과학의 다양한 잠재적 사용을 고려할 때 데이터 과학자는 일상 업무의 일부로 다양한 상황에 적용해야 합니다.

기술 중심적이고 빠르게 진화하는 분야에서 일하는 데이터 과학자들은 데이터 과학 산업의 경쟁에 보조를 맞추기 위해 가장 최근의 발전에 발맞추기 위해 끊임없이 적응해야 합니다 . 지원자는 이전 프로젝트에서 작업의 특성에 있는 다양성을 포함하여 적응성을 강조할 수 있습니다.

시간 관리: 데이터 과학자는 빠르게 진행되는 업무가 때때로 매우 까다로울 수 있으므로 신뢰할 수 있는 시간 관리 기술을 보유해야 합니다. 지원자는 고용주의 엄격한 요구 사항을 충족하기 위해 시간 관리 전략을 개발해야 합니다. 좋은 시간 관리 기술은 데이터 과학뿐만 아니라 삶의 모든 측면에서 생산성을 향상하고 스트레스를 줄이는 데 유용합니다.

결론

결론적으로, 데이터 과학 자체에 대한 핵심 기술 지식은 고용주가 지망생의 바다에서 찾는 가장 우수한 품질의 고용주일 뿐입니다. 군중에서 눈에 띄기 위해서는 그들의 부드러운 기술과 성격 특성을 더욱 계발하고 연마해야 합니다.

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