데이터 과학자가 되기 위해 필요한 기술

교육

주목할만한 예외가 있지만 데이터 과학자는 일반적으로 교육 수준이 높으며 88%는 최소 석사 학위를, 46%는 박사 학위를 보유하고 있습니다. 주목할만한 예외가 있지만 일반적으로 데이터 과학자에게 필요한 지식의 깊이를 개발하려면 강력한 교육 배경이 필요합니다.

데이터 과학자로 일하려면 컴퓨터 과학, 사회 과학, 물리 과학 또는 통계 학사 학위가 필요합니다. 수학 및 통계학(32%)이 가장 인기 있는 학문 분야이며 컴퓨터 과학(19%)과 공학(16%)이 그 뒤를 잇습니다. 이러한 학위 중 하나는 많은 양의 데이터를 처리하고 평가하는 데 필요한 능력을 갖추게 할 것입니다.

아직 학위 프로그램이 끝나지 않았습니다. 진실은 대부분의 데이터 과학자가 석사 또는 박사 학위를 가지고 있다는 것입니다. 또한 온라인 교육에 참여하여 Hadoop 또는 빅 데이터 쿼리와 같은 특정 전문 지식을 배울 수 있습니다. 결과적으로 데이터 과학, 수학, 천문학 또는 기타 관련 분야에서 석사 학위 프로그램을 추구할 수 있습니다. 학위 프로그램에서 얻은 능력을 사용하여 손쉽게 데이터 과학으로 편입할 수 있습니다.

교실 학습 외에도 앱을 만들거나 블로그를 작성하거나 데이터 분석을 통해 더 자세히 알아보는 등 수업에서 배운 내용을 실제로 적용할 수 있습니다.

R 프로그래밍

이러한 분석 도구 중 하나 이상에 대한 심층적인 이해, 데이터 과학에는 R이 선호됩니다. R은 데이터 과학을 염두에 두고 만들어진 프로그래밍 언어입니다. R을 사용하여 발생하는 모든 데이터 과학 문제를 해결할 수 있습니다. 실제로 R은 데이터 과학자의 43%가 통계적 문제를 처리하는 데 사용합니다. 반면에 R은 가파른 학습 곡선을 가지고 있습니다.

특히 컴퓨터 언어를 이미 알고 있는 경우 학습은 어렵습니다. 그럼에도 불구하고 Simplilearn을 포함하여 R을 시작하는 데 도움이 되는 온라인 도구가 많이 있습니다. 의 R 프로그래밍 언어를 사용한 데이터 과학 교육. 신진 데이터 과학자를 위한 훌륭한 도구입니다.

기술: 컴퓨터 공학

파이썬 코딩

Python은 Java, Perl 및 C/C++와 함께 데이터 과학 역할에서 가장 널리 사용되는 코딩 언어입니다. 데이터 과학자에게 Python은 훌륭한 프로그래밍 언어입니다. 이것이 O'Reilly 설문 조사에 따르면 응답자의 40%가 Python을 기본 프로그래밍 언어로 사용하는 이유입니다.

Python은 다양성으로 인해 데이터 과학 작업에 필요한 거의 모든 단계에 사용할 수 있습니다. 다양한 데이터 유형을 허용하고 SQL 테이블을 코드로 손쉽게 가져올 수 있습니다. 이를 사용하여 데이터세트를 구축할 수 있으며 Google에서 필요한 거의 모든 형태의 데이터세트를 찾을 수 있습니다.

하둡 플랫폼

항상 필요한 것은 아니지만 많은 상황에서 강력히 권장됩니다. 이전에 Hive 또는 Pig로 작업한 경험이 있는 경우에도 이점이 있습니다. Amazon S3와 같은 클라우드 솔루션을 사용하는 방법을 아는 것도 도움이 될 수 있습니다. CrowdFlower에 따르면 3490 LinkedIn 데이터 과학 직위, Apache Hadoop에 대한 설문 조사 데이터 과학자에게 두 번째로 중요한 전문 지식으로 49%의 평가를 받았습니다.

데이터 과학자는 보유한 데이터 양이 시스템 메모리를 초과하거나 데이터를 다른 서버로 보내야 하는 시나리오에 직면할 수 있습니다. 이것이 Hadoop이 들어오는 곳입니다. Hadoop을 사용하여 시스템의 다른 부분으로 데이터를 신속하게 보낼 수 있습니다. 하지만 그게 다가 아닙니다.

하지만 그게 다가 아닙니다. 데이터 탐색, 데이터 필터링, 데이터 샘플링 및 데이터 요약은 모두 Hadoop에서 가능합니다.

SQL 데이터베이스/코딩

NoSQL과 Hadoop이 데이터 과학의 중요한 부분이 되었음에도 불구하고 후보자가 복잡한 SQL 쿼리를 개발하고 실행할 수 있을 것으로 여전히 예상됩니다. SQL(구조적 쿼리 언어)은 데이터 추가, 삭제 및 추출과 같은 데이터베이스 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 프로그래밍 언어입니다. 또한 분석 작업의 실행과 데이터베이스 구조의 변환을 지원할 수 있습니다.

데이터 과학자는 SQL에 능숙해야 합니다. 이는 SQL이 데이터 액세스, 통신 및 작업을 지원하기 위해 만들어졌기 때문입니다. 데이터베이스를 쿼리하는 데 사용할 때 정보를 제공합니다.

여기에는 시간을 절약하고 복잡한 검색을 실행하는 데 필요한 코드 양을 줄일 수 있는 짧은 명령이 있습니다. SQL을 배우면 관계형 데이터베이스에 대한 이해가 향상되고 데이터 과학자로서의 경력을 발전시키는 데 도움이 됩니다.

아파치 스파크

Apache Spark는 빠르게 지구상에서 가장 널리 사용되는 빅 데이터 도구가 되고 있습니다. Hadoop과 유사한 대용량 데이터 컴퓨팅 프레임워크입니다. 스파크의 유일한 차이점 및 하둡 스파크가 더 빠르다는 것입니다. 이는 Hadoop이 디스크를 읽고 쓰기 때문에 속도가 느려지는 반면 Spark는 계산을 메모리에 캐시하기 때문입니다.

Apache Spark는 주로 복잡한 알고리즘의 실행 속도를 높이기 위한 데이터 과학용으로 만들어졌습니다. 대용량 데이터 처리 시 데이터 처리 분산에 도움을 주어 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 데이터 과학자가 구조화되지 않은 대용량 데이터를 처리하는 데 도움이 됩니다. 단일 머신 또는 머신 그룹에서 사용할 수 있습니다.

Apache Spark를 사용하면 데이터 과학자가 데이터 과학에서 데이터 손실을 방지할 수 있습니다. Apache Spark의 강점은 데이터 과학 프로젝트를 완료하기 쉽게 만드는 속도와 플랫폼입니다. Apache Spark를 사용하여 데이터 수집에서 컴퓨팅 배포까지 모든 작업을 수행할 수 있습니다.

기계 학습 및 AI

방대한 수의 데이터 과학자는 기계 학습 기술 및 주제에 대한 전문 지식이 부족합니다. 신경망, 강화 학습, 적대적 학습 및 기타 기술이 이에 대한 예입니다. 다른 데이터 과학자와 차별화하려면 지도 머신 러닝, 의사 결정 트리 및 로지스틱 회귀를 비롯한 머신 러닝 기술에 익숙해야 합니다. 이러한 능력은 중요한 조직 결과 예측을 기반으로 다양한 데이터 과학 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

또한 읽어보십시오. 인공 지능: 현대적인 접근 방식.

데이터 과학은 다양한 분야에서 기계 학습 기술의 적용을 필요로 합니다. Kaggle의 설문 조사 중 하나에서 지도 및 비지도 기계 학습, 시계열, 자연어 처리, 이상값 감지, 컴퓨터 비전, 추천 엔진, 생존 분석과 같은 고급 기계 학습 기술에 능숙한 데이터 전문가는 소수에 불과하다는 사실이 밝혀졌습니다. , 강화 학습 및 적대적 학습.

방대한 양의 데이터 세트로 작업하는 것은 데이터 과학의 요구 사항입니다. 기계 학습은 당신이 알아야 할 것입니다.

데이터 시각화

기업 세계는 정기적으로 많은 양의 데이터를 생성합니다. 이 정보는 해석하기 쉬운 방식으로 변환되어야 합니다. 원시 데이터는 차트와 그래프 형태의 이미지보다 사람들이 이해하기 어렵습니다. "그림은 천 마디 말의 가치가 있습니다."라는 말이 있습니다.

데이터 과학자는 ggplot, d3.js, Matplotlib와 같은 도구와 Tableau를 사용하여 데이터를 시각화할 수 있어야 합니다. 이러한 도구는 복잡한 프로젝트 결과를 이해하기 쉬운 형식으로 변환하는 데 도움이 됩니다. 문제는 많은 사람들이 직렬 상관 또는 p 값에 익숙하지 않다는 것입니다. 결과에서 해당 용어가 의미하는 바를 그래픽으로 보여주어야 합니다.

조직은 데이터 시각화 덕분에 데이터로 직접 작업할 수 있습니다. 그들은 새로운 비즈니스 가능성을 활용하고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있도록 정보를 빠르게 흡수할 수 있습니다.

비정형 데이터

비정형 데이터를 다루는 데이터 과학자의 능력은 매우 중요합니다. 비정형 데이터는 데이터베이스 테이블에 맞지 않는 비정형 정보입니다. 비디오, 블로그 기사, 고객 리뷰, 소셜 네트워크 게시물, 비디오 피드 및 오디오가 모두 예입니다. 긴 글 모음입니다. 간소화되지 않았기 때문에 이러한 유형의 데이터를 정렬하는 것은 어렵습니다.

그 복잡성 때문에 대부분의 사람들은 비정형 데이터를 "블랙 분석"이라고 불렀습니다. 비정형 데이터로 작업하면 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 통찰력을 찾을 수 있습니다. 데이터 과학자로서 많은 플랫폼에서 구조화되지 않은 데이터를 분석하고 조작할 수 있어야 합니다.

비기술적 기술

지적 호기심

“저는 특별한 능력이 없습니다. 나는 그것에 대해 열정적이기 때문에 흥미를 가질 뿐입니다.” 알버트 아인슈타인은 “좋은 생각이란 없다”고 말한 적이 있습니다.

최근에 특히 데이터 과학자와 관련하여 이 문구를 많이 들었을 것입니다. 몇 달 전에 쓴 게스트 블로그에서 Frank Lo는 이것이 의미하는 바를 설명하고 다른 중요한 "소프트 탤런트"에 대해 설명합니다.

호기심은 무언가에 대해 더 많이 배우고자 하는 열망으로 설명됩니다. 데이터 과학자는 데이터 수집 및 준비 시간의 약 80%를 소비하기 때문에 데이터 과학자로서 이에 대해 질문할 수 있어야 합니다. 이는 데이터 과학의 주제가 빠르게 진화하고 있고 따라가기 위해 더 많은 것을 배워야 한다는 사실 때문입니다.

데이터 과학 동향에 대한 관련 서적을 읽고 온라인 콘텐츠를 검토하여 전문 지식을 최신 상태로 유지해야 합니다. 인터넷에 떠도는 방대한 양의 정보에 겁먹지 마십시오. 모든 것을 이해할 수 있어야 합니다. 데이터 과학자로서 성공하기 위해 필요한 능력 중 하나는 호기심입니다. 예를 들어, 처음에 수집한 데이터에서 통찰력을 보지 못할 수 있습니다. Curiosity를 사용하면 데이터를 샅샅이 뒤져 답과 새로운 정보를 찾을 수 있습니다.

비즈니스 통찰력

데이터 과학자가 되려면 자신이 속한 산업에 대한 철저한 인식과 조직이 해결하려는 비즈니스 문제에 대해 알고 있어야 합니다. 데이터 과학의 관점에서, 기업이 데이터를 활용할 수 있는 새로운 방법을 식별할 뿐만 아니라 조직을 위해 해결하는 데 중요한 문제를 감지하는 능력은 매우 중요합니다.

그렇게 하려면 먼저 해결하고 있는 문제가 조직에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해해야 합니다. 그렇기 때문에 적절한 방식으로 노력을 집중하기 위해 비즈니스가 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다.

의사 소통 능력

유능한 데이터 과학자를 찾는 회사는 기술 결과를 마케팅 또는 영업 부서와 같은 비기술 팀에 명확하고 유창하게 전달할 수 있는 사람을 원합니다. 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 데이터 과학자는 회사가 비기술적 동료의 요구 사항을 파악하고 정량적 통찰력을 제공하여 의사 결정을 내릴 수 있도록 해야 합니다. 정량적 전문가의 커뮤니케이션 능력에 대한 자세한 내용은 최신 플래시 설문조사에서 확인할 수 있습니다.

조직과 동일한 언어로 의사소통해야 할 뿐만 아니라 데이터 스토리텔링도 사용해야 합니다.
데이터 과학자는 이해하기 쉽도록 데이터를 중심으로 내러티브를 짜는 방법을 알아야 합니다. 예를 들어, 통계 테이블을 표시하는 것은 데이터의 통찰력을 내러티브 방식으로 전달하는 것만큼 성공적이지 않습니다. 스토리텔링은 발견한 내용을 상사에게 효과적으로 전달하는 데 도움이 됩니다.

의사 소통할 때 분석한 데이터에 포함된 결과와 값에 주의하십시오. 대부분의 사업주는 당신이 발견한 것을 배우는 데 관심이 없습니다. 대신, 그들은 그것이 회사에 어떻게 도움이 될지 알고 싶어합니다. 가치를 제공하고 장기적인 관계를 구축하는 데 중점을 두는 방식으로 의사 소통하는 방법을 배웁니다.

팀워크

데이터 과학자는 혼자서 일할 수 없습니다. 회사 경영진과 협력하여 전략을 수립하고, 제품 관리자와 디자이너와 협력하여 더 나은 제품을 만들고, 마케터와 협력하여 더 나은 전환 캠페인을 시작하고, 클라이언트 및 서버 소프트웨어 개발자와 협력하여 데이터 파이프라인을 만들고 워크플로를 최적화하는 것이 모두 해야 할 일입니다. 소비자를 포함하여 회사의 모든 사람과 협력해야 합니다.

기본적으로 팀 동료와 함께 사용 사례를 만들어 문제를 해결하는 데 필요한 비즈니스 목표와 데이터를 이해할 수 있도록 합니다. 사용 사례에 올바르게 접근하는 방법, 문제를 해결하는 데 필요한 데이터, 모든 사람이 이해할 수 있는 방식으로 결과를 번역하고 제시하는 방법을 알아야 합니다.

자원

고급 학위 – 현재 요구 사항을 충족하기 위해 더 많은 데이터 과학 학위가 개발되고 있지만 수학, 통계 및 컴퓨터 과학 프로그램도 많이 있습니다.

MOOC – Coursera, Udacity 및 Codeacademy는 모두 시작하기에 좋은 장소입니다.

인증 – KDnuggets는 포괄적인 목록을 작성했습니다.

부트캠프 – 이 전략이 학위 프로그램 또는 MOOC와 어떻게 비교되는지에 대한 추가 정보는 Datascope Analytics 데이터 과학자의 게스트 블로그를 확인하십시오.

Kaggle – Kaggle은 지저분한 실제 데이터로 연습하고 실제 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 데이터 과학 과제를 구성합니다. Kaggle 순위는 관련 실무 프로젝트 작업으로 간주되기 때문에 고용주가 진지하게 생각합니다.

LinkedIn 그룹 – 데이터 과학 커뮤니티의 다른 구성원과 소통하려면 관련 그룹에 가입하세요.

Data Science Central 및 KDnuggets – Data Science Central 및 KDnuggets는 데이터 과학 산업 동향을 따라잡을 수 있는 훌륭한 리소스입니다.

Burtch Works 연구: 데이터 과학자의 급여 – 현재 데이터 과학자의 급여 및 인구 통계에 대해 자세히 알아보려면 데이터 과학자 급여 연구를 다운로드하십시오.

제가 놓친 것이 확실하므로 데이터 과학에 관심이 있는 모든 사람들에게 도움이 될 핵심 기술이나 리소스를 알고 있다면 아래 댓글에 게시해 주세요!