데이터 과학자는 누구입니까? 그들은 무엇을합니까? - 업무 설명서

소개

데이터 과학은 혁신적인 비즈니스 솔루션을 구축하기 위해 데이터를 처리하고 해석하는 것만이 아닙니다. 수학, 통계, 컴퓨터 과학 및 정보 과학을 결합하여 데이터를 캡처, 처리, 분석 및 유지하고 결과를 전달합니다. 이처럼 데이터 과학자는 서로 다른 소스에서 데이터를 수집하고 정리 및 정리하고 분석하여 숨겨진 패턴과 추세를 찾습니다. 다음 단계는 조직의 기술 구성원과 비기술 구성원 모두가 이해할 수 있는 방식으로 패턴을 효과적으로 시각화하는 것입니다. 비즈니스 경영진은 이러한 추세를 사용하여 데이터 기반의 실행 가능한 결정을 내립니다.

기본적으로 데이터 과학자의 직무 설명 은 고급 도구, 개념 및 알고리즘의 다양한 조합을 사용하여 실시간 데이터를 기반으로 회사의 실제 문제를 해결하는 것입니다.

데이터는 이제 모든 산업에서 사용되기 때문에 모든 부문에서 데이터 과학자의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. 실제로 데이터 과학자 및 관련 역할은 LinkedIn 및 인디드와 같은 플랫폼에서 채용 공고의 상당 부분을 차지합니다.

데이터 과학자의 역할을 위한 최고의 고용주

IT, 전자 상거래, 소매, 마케팅, 은행 및 금융 부문은 데이터 과학자와 데이터 분석가의 주요 고용주입니다. 이 분야의 회사는 종종 대상 고객의 행동, 요구 사항 및 문제점을 이해하고 이에 부응할 혁신적인 솔루션을 개발하기 위해 데이터를 활용합니다. 이러한 부문 외에도 석유, 가스, 통신 및 운송도 빅 데이터를 활용하여 대상 사용자를 위한 개인화된 솔루션을 만들고 있습니다.

데이터 과학자를 고용하는 다른 부서는 다음과 같습니다.

• NHS
• 관공서
• 연구 기관 및 대학

데이터 과학자의 역할과 책임

데이터 과학자는 대량의 복잡한 데이터를 처리, 분석 및 해석할 수 있는 고도의 기술 기술을 갖춘 데이터 전문가입니다. 그들의 임무는 회사의 주요 문제 영역을 식별하고 관련 질문에 대한 답변을 찾고 혁신을 주도하기 위해 데이터를 심층적으로 조사하는 것입니다. 그들은 가시적인 결과를 제공하는 데 중점을 둔 탁월한 분석 능력을 갖춘 마스터 데이터 커뮤니케이터입니다.

데이터 과학자의 역할과 책임은 다음과 같습니다.

• 대용량 데이터를 활용하기 위해 신뢰할 수 있는 소스를 식별합니다.
• 예측 모델 및 고급 ML 알고리즘 구축.
• 데이터 조사 및 탐색적 데이터 분석을 수행하여 데이터를 확인합니다.
• 적절한 데이터 시각화 기술을 통해 결과를 제시합니다.
• 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 및 BI 분석가와 긴밀히 협력하여 비즈니스 과제에 대한 효과적인 솔루션을 찾고 제안하십시오.

데이터 과학자가 되기 위해 필요한 기술과 자격

다음은 데이터 과학자 직무 설명 에 맞는 자격 기준입니다 .

학력:

• 컴퓨터 과학/소프트웨어 공학/정보 과학/수학 분야에서 BSc/BA 학위가 있어야 합니다.
• 데이터 과학/기계 학습 대학원 학위/디플로마 인증이 있어야 합니다.

기타 요구 사항:

• 평판이 좋은 조직에서 데이터 분석가 또는 데이터 과학자로 고용된 문서화된 경험.
• 데이터 마이닝 및 데이터 시각화에 대한 풍부한 경험.
• SQL, Python, R, Java, C++ 및 Scala에 능숙합니다.
• Tableau와 같은 인텔리전스 도구와 Spark, Hadoop, Cassandra 등과 같은 빅 데이터 프레임워크 사용에 대한 전문성
• 문제 해결 및 분석적 사고 태도를 갖추어야 합니다.

데이터 과학자의 근무 시간

일반적으로 데이터 과학자의 근무 시간과 일과 삶의 균형은 고용주 조직에 따라 다릅니다. 일반적인 근무 시간에는 주 5일, 9-10시간 교대가 포함되지만 우선 순위가 높고 시간에 민감한 프로젝트에서는 추가로 일해야 할 수도 있습니다. 데이터 과학자는 사무실 환경에서 일하며 일부 회사에서는 원격으로 일할 수도 있습니다.

데이터 과학자는 얼마를 벌까요?

데이터 과학자의 급여는 업무 경험에 따라 다릅니다. 신입사원의 경우 연봉이 4~7천만원 정도다. 노련한 전문가와 함께 연간 최대 15만 달러 이상으로 성장할 수 있습니다. CTC 외에도 데이터 과학자는 연금 제도, 성과 및 유지 보너스, 의료 및 생명 보험 등 다양한 기타 혜택도 누리고 있습니다.

회사 위치, 교육 자격 및 비즈니스 부문과 같은 요소가 데이터 과학자의 급여를 결정합니다. 데이터 과학 경력에서 가장 흥미로운 점은 엄청난 학습과 성장 기회를 제공한다는 것입니다.

데이터 과학자가 되기 위해 필요한 업무 경험

데이터 과학자로 정규직을 시작하기 전에 평판이 좋은 회사에서 인턴십을 시도할 수 있습니다. 학사 과정을 마친 직후에 할 수 있습니다. 적절한 기술과 자격이 있다면 중소기업에서 초급 역할을 맡을 수 있습니다.

인턴십 외에도 Topcoder 및 Kaggle과 같은 플랫폼에서는 코딩 및 데이터 과학 해커톤을 주최합니다. 이 대회는 신흥 인재를 식별하는 데 이상적입니다. 또한 데이터 과학 및 기술 컨퍼런스/행사도 적극적으로 살펴봐야 합니다. 이것은 네트워킹을 하고 산업 지식을 확장할 수 있는 훌륭한 기회입니다. 그러한 행사에서 잠재적 고용주의 시선을 끌 수도 있습니다!

데이터 과학자의 경력 성장

데이터 과학자의 경력 성장은 대규모 데이터 세트를 분석하고 해석하는 데 필요한 관련 기술을 얼마나 빨리 배울 수 있는지에 달려 있습니다. 성장 사다리는 동료 데이터 분석가에서 시작하여 최고 데이터 과학자의 역할까지 올라갑니다. 그 후 첫 번째 승진은 주로 하급 데이터 과학자 및 분석가의 관리 및 감독을 포함하는 회사 내 고위 데이터 과학 역할로 이동합니다.

승진이 예상되는 평균 기간은 실적에 따라 2~5년이다. 5년 후에는 회사에서 고위직으로 업그레이드할 수 있습니다.

데이터 과학자는 충분한 경험을 얻은 후에 스타트업을 시작할 수도 있습니다. AI/ML 기반 앱 및 서비스 시장이 급성장하고 있습니다. 학계를 좋아한다면 더 연구 중심적인 데이터 과학 역할로 전환할 수 있습니다.

upGrad를 통한 마스터 데이터 과학

데이터 과학자가 되는 데 열정이 있다면 upGrad에는 신입생과 전문가 모두에게 적합한 광범위한 데이터 과학 과정이 있습니다. 데이터 과학 석사(LJMU) , 비즈니스 의사 결정을 위한 데이터 과학 전문 인증 프로그램(IIM Kozhikode) , 데이터 과학 고급 인증 프로그램(IIIT Bangalore) 등 최고의 과정을 확인할 수 있습니다 .

일류 기관의 전문 강사가 진행하는 이 코스는 이론적인 데이터 과학 개념을 숙달하는 데 도움이 되며 실제 프로젝트에서 작업하도록 권장합니다. 모든 학생들은 360도 직업 지원, 헌신적인 멘토링, 그리고 국내에 설립된 기업에서의 배치 기회를 받습니다.

결론

지금쯤이면 현재의 경제 시나리오에서 데이터 과학자의 중요성이 매우 명확해질 것입니다. 소비자 선택에 대한 이해에서 회사가 환경에 보다 탄력적으로 대처할 수 있는 방법에 이르기까지 데이터 과학자의 일은 비즈니스가 직면한 문제를 가장 창의적이고 혁신적인 방식으로 해결하는 패턴을 찾는 데 중점을 둡니다. 증가하는 산업 요구와 숙련된 데이터 과학 전문가의 극심한 부족 덕분에 데이터 과학자로서 7자리 급여를 쉽게 벌 수 있습니다.

결론 - 이 분야에는 많은 성장 기회가 있습니다. 따라서 데이터 과학 학위를 취득하고 별을 쏘세요!