데이터 과학 경력

유능한 전문가에게 데이터 과학은 여전히 ​​가장 유망하고 수요가 많은 직업 중 하나입니다. 데이터 과학 직업은 성취감과 수익성이 있지만 현장에서 시작하는 것은 쉽지 않습니다. 데이터 과학 분야에서 일하기 위해 학사 학위 또는 석사 학위가 필요하지는 않습니다. 필요한 것은 적절한 기술과 전문성입니다.

이 블로그는 데이터 과학 분야에서 유망한 경력을 시작하는 방법뿐만 아니라 다양한 직업 경로와 필수 능력을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

데이터 과학 분야에서 성공적인 경력을 시작하려면 분석, 기계 학습, 통계 및 신경망과 같은 기술적 기술과 문제를 해결하고 비판적으로 생각하고 이야기를 전달할 수 있는 능력만 있으면 됩니다.

데이터 과학 경력의 장점은 무엇입니까?

기업 전체에서 생성되는 대량의 데이터와 효과적인 데이터 기반 의사 결정의 필요성으로 인해 데이터 과학 기능에 대한 요구가 급증했습니다.

높은 급여:

업무 경험은 데이터 과학 급여에서 가장 중요한 결정 요인입니다. 그러나 초급 데이터 과학 전문가의 평균 수입은 미국의 중위 연봉보다 높습니다.

복잡한 문제 해결:

데이터 과학자의 주요 임무는 방대한 양의 원시 데이터를 분석하고 처리하여 통찰력을 찾는 것입니다. 예를 들어 어떻게 판매를 향상시킬 수 있습니까? 오늘날의 기업 프로세스에서 해결되지 않는 문제를 찾습니다.

마케팅에서 건강, 심지어 스포츠와 엔터테인먼트에 이르기까지 삶의 많은 부분에서 데이터가 수집되기 때문에 데이터에서 지식을 추출할 수 있다는 것은 매우 강력한 위치에 있습니다."

작업 자동화에 덜 취약:

일반적으로 작업이 더 전문화될수록(작업을 수행하는 사람이 적을수록) 작업을 수행할 수 있는 기계를 구성하는 데 필요한 리소스를 투자할 동기가 적기 때문에 자동화될 가능성이 적습니다.

그 시점에서 데이터 과학은 소수의 전문가에 국한되지 않는 필수 인재가 될 것이며 데이터 과학에 대해 특별히 교육을 받은 사람은 필요하지 않습니다.

효율적인 데이터 과학 파이프라인을 구축하는 데 있어 도메인 전문 지식의 가치를 몇 번이고 보았기 때문에 저는 이 시기에 대해 낙관적입니다. 데이터 과학은 해당 분야의 역량을 갖춘 사람에게 올바른 도구가 제공된다면 효율성을 높이고 객관적인 결정을 내릴 수 있다는 약속을 지킬 수 있습니다. 데이터 과학 직위는 자동화로 대체될 가능성은 낮지만 올바른 도구가 생산된다면 데이터 과학자는 틈새 전문 분야가 될 수 있습니다.

분석 기술을 활용하여 데이터를 유용한 통찰력으로 변환하는 방법에 대한 상당한 이해를 가진 개인은 데이터 과학 분야에서 성공적인 경력을 쌓을 좋은 기회를 갖습니다.

데이터 과학자가 되려면

기본 사항 배우기

데이터 과학 전문가로서 작은 데이터 세트를 검사하는 데 여전히 사용되는 고전적인 방법 중 하나인 Excel과 같은 통계, 확률, 가설 테스트 및 데이터 분석 도구와 같은 데이터 과학의 원리에 대한 철저한 이해가 있어야 합니다. 또한 R, Python, SQL, Hadoop과 같은 프로그래밍 언어와 Tableau 및 Power BI와 같은 데이터 시각화 소프트웨어에 익숙해야 합니다.

데이터 과학자가 되는 데 관심이 있다면 과정에 등록하고 헌신적인 멘토에게 배울 수 있습니다.

올바른 역할 선택:

데이터 과학 분야에는 수많은 취업 기회가 있습니다. 데이터 시각화 전문가, 기계 학습 전문가, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 등은 수많은 가능성 중 극히 일부일 뿐입니다. 경력과 업무 경험에 따라 한 역할에 들어가는 것이 다른 역할보다 쉬울 수 있습니다. 예를 들어 소프트웨어 개발자라면 데이터 엔지니어링으로 전환하는 것이 어렵지 않을 것입니다. 따라서 원하는 것이 무엇인지 명확해질 때까지 어떤 길을 택하고 어떤 능력을 개발해야 하는지 결정하는 데 어려움을 겪을 것입니다.

데이터 과학 커뮤니티에 가입:

데이터 전문가의 주요 책임은 내부 및 외부 이해 관계자와 협력하여 중요한 통찰력을 생성하는 것입니다. 그 외에도 많은 데이터 과학자들은 비슷한 역할을 하는 동료들과 계속 연락하여 새로운 아이디어와 접근 방식에 대해 토론하는 것을 즐깁니다. 데이터 과학 주제에 대한 최신 정보를 유지하기 위해 해당 그룹의 동료와 상호 작용할 수 있습니다.

가장 인기 있는 데이터 과학 커뮤니티 상위 3곳을 살펴보겠습니다.

캐글:

세계 최대의 데이터 과학 커뮤니티 중 하나입니다. 주로 다양한 토너먼트에서 팀을 평가하고 구성하기 위한 도구로 만들어졌습니다. 데이터 세트를 찾고 게시하고, 웹 기반 환경에서 모델을 탐색 및 구축하고, 다른 과학자 및 엔지니어와 작업을 공유하는 데 도움이 됩니다. 무엇보다도 오늘날 Kaggle에는 플랫폼을 사용하여 지식과 경험을 제공할 수 있는 3백만 명이 넘는 활성 회원이 있습니다.

IBM 데이터 과학 커뮤니티:

IBM 데이터 과학 웹 페이지는 업계 유명 인사의 블로그와 팟캐스트를 호스팅하기 때문에 잘 알려져 있습니다. 업계 전문가의 특별한 조언이 필요한 경우 IBM Data Science Community가 좋은 곳입니다. 이곳의 다른 커뮤니티처럼 새 이민자를 환영하는 것은 아니지만 그것이 항상 부정적인 것은 아닙니다.

레딧:

심각한 과학적 문제에 답하기보다는 밈을 교환하는 것으로 더 잘 알려진 이상한 데이터 과학 그룹입니다. 논문에 대한 심층 토론에 전념하는 많은 하위 레딧이 있습니다. 가장 인기 있는 하위 레딧 중 일부는 r/datascience, r/dataisbeautiful 및 r/MachineLearning입니다.

언어/도구 선택

초보자들이 이 질문을 가장 많이 하게 될 것입니다. 데이터 과학 경력에서 성공하려면 어떤 언어/도구를 사용해야 합니까? 이 질문에 답하기 전에 도구는 구현을 위해서만 사용된다는 점을 지적하고 싶습니다. 개념을 이해하는 것이 더 중요합니다. Python은 데이터 과학 산업에서 가장 널리 사용되는 가장 간단한 언어입니다. 비기술자도 사용할 수 있는 사용자 친화적인 언어입니다. 현재 가장 인기 있는 언어와 도구에 대한 간략한 설명을 드리겠습니다.

Microsoft Excel을 데이터 분석에 사용할 수 있지만 데이터 과학자가 되려면 높은 수준의 데이터 분석 도구에 대한 지식이 필요합니다.

나중에 이러한 도구에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

파이썬:

Python은 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 가장 인기 있는 프로그래밍 언어일 뿐만 아니라 일반적으로 가장 인기 있는 컴퓨터 언어 중 하나입니다.

데이터 분석, 데이터 시각화, AI, 자연어 처리 및 로봇 프로세스 자동화는 모두 Python 프로그래밍 언어로 가능합니다. Python은 웹, 모바일 및 데스크톱 앱을 구성하는 데 사용할 수 있습니다. 객체 지향 프로그래밍 외에도 절차적, 기능적 및 기타 스타일의 프로그래밍과 C 또는 C++로 작성된 확장을 허용합니다.

데이터 사이언티스트, 프로그래머, 네트워크 엔지니어 뿐만 아니라 회계사, 수학자, 과학자 등 비기술자도 사용하기 때문에 사용자 친화적인 성격에 끌린다.

아르 자형:

R 프로그래밍 언어는 통계 계산, 그래픽 및 데이터 처리, 분석 및 시각화를 위한 무료 오픈 소스 환경입니다. R은 대다수의 데이터 과학자, 대학 연구원 및 통계학자가 데이터를 검색, 정리, 분석 및 표시하는 데 사용하기 때문에 데이터 과학 및 고급 분석에 가장 널리 사용되는 언어 중 하나입니다.
데이터 시각화 도구:
데이터 과학 전문가는 자신의 아이디어를 청중에게 전달하기 위해 강력한 스토리를 전달하고 시각화 도구를 효과적으로 사용할 수 있어야 합니다. 업계에서 가장 인기 있는 데이터 시각화 도구 중 일부를 살펴보겠습니다.

Tableau:

Tableau는 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화 도구입니다. 이 시각적 분석 도구 덕분에 개인이 문제를 해결하기 위해 데이터를 사용하는 방식이 변화하고 있습니다. Tableau를 사용하면 데이터를 더 쉽게 보고 이해할 수 있으므로 비즈니스가 더 데이터 중심적으로 변할 수 있습니다. 사용이 간편하고 현대적인 비즈니스 인텔리전스를 위한 인기 있는 선택이 되었습니다. 기업을 혁신할 수 있는 데이터 기반 통찰력의 탐색, 관리 및 발견을 지원합니다. 보다 유능하고 안전하며 적응력이 뛰어난 분석 플랫폼입니다.

Tableau는 데스크톱, 서버, CRM 등을 포함하여 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 활용할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다.

파워 BI:

Power BI는 원시 데이터를 시각적 표현으로 변환하기 위해 함께 작동하는 소프트웨어 서비스, 앱 및 커넥터 집합입니다. Excel 스프레드시트 또는 클라우드 기반 및 온프레미스 하이브리드 데이터 웨어하우스 모음을 사용하여 정보를 저장할 수 있습니다. Power BI를 사용하면 간단하게 데이터 원본에 연결하고, 필수 항목을 시각화 및 파악하고, 선택한 사람과 결과를 공유할 수 있습니다. 업계에서 가장 광범위하게 활용되는 비즈니스 인텔리전스 도구 중 하나입니다.

효과적인 의사 소통 기술

사람들은 자신이 기술적으로 능숙하다면 훌륭한 의사소통자라면 데이터 과학 경력의 면접에서 우위를 점할 것이라고 생각합니다. 이것은 조작입니다. 청중에게 아이디어를 전달하려면 효과적인 커뮤니케이션 기술이 있어야 합니다.

당신의 친구가 훌륭한 의사소통자가 되도록 노력하십시오. 당신의 소개를 듣고 솔직한 비판을 요청하십시오. 그가 당신을 거울로 데려갈 것입니다!

의사 소통 능력이 좋으면 동료와 생각을 논의하거나 회의에서 자신의 사례를 증명할 수 있습니다. 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓는 데 관심이 있는 사람이라면 누구나 이 역량을 갖추어야 합니다.

결론

고용주는 수요가 많은 데이터 과학 분야에 상당한 시간과 돈을 투자하고 있습니다. 필요한 조치를 취함으로써 데이터 과학 분야에서 유망한 경력을 시작할 수 있습니다. 이 블로그가 데이터 과학 분야에서 유망한 경력을 시작하는 방법을 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.