LinkedIn의 두 분석가는 2008 년에 '데이터 과학자'라는 용어를 만들었습니다. 그들은 단지 그들이하는 일, 즉 웹 사이트에서 생성 된 방대한 데이터에서 비즈니스 가치를 도출하기 위해 노력하고있었습니다. 그 과정에서 그들은 앞으로 몇 년 동안 엄청난 수요를 보게 될 직함을 명명하고 ‘21 년 중 가장 섹시한 직업성세기.'
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이제 '데이터'를 귀중한 자산으로 생각하는 조직은 이러한 데이터 전문가 또는 '과학자'를 찾고 미래로이 끕니다.
그렇다면 훌륭한 데이터 과학자가 되려면 무엇이 필요합니까? ……… 다양한 스킬 세트!
데이터 과학자의 핵심 기술을 간략하게 살펴 봅니다.
데이터 과학 프로세스는 3 단계로 구성됩니다.
- 데이터 캡처
- 데이터 분석
- 표시
각 단계에서 데이터 과학자의 역할을 자세히 살펴 보겠습니다.
데이터 캡처
- 프로그래밍 및 데이터베이스 기술
데이터 마이닝의 첫 번째 단계는 올바른 데이터를 캡처하는 것입니다. 따라서 데이터 과학자가 되려면 도구 및 기술, 특히 Hadoop, Java, Python, C ++와 같은 오픈 소스 및 SQL, NoSQL, HBase 등과 같은 데이터베이스 기술에 익숙해지는 것이 매우 중요합니다.
- 비즈니스 도메인 및 전문성
비즈니스에 따라 데이터가 다릅니다. 따라서 비즈니스 데이터를 이해하려면 특정 데이터 도메인에서 작업 할 때만 제공되는 전문 지식이 필요합니다.
예 : 의료 분야에서 수집 된 데이터는 소매 의류 매장의 데이터와 완전히 다릅니다.
- 데이터 모델링,웨어 하우스 및 비정형 데이터 기술
조직은 다양한 리소스를 통해 엄청난 양의 데이터를 수집하고 있습니다. 이러한 방식으로 캡처 된 데이터는 구조화되지 않으며 분석 전에 구성해야합니다. 따라서 데이터 과학자는 비정형 데이터를 모델링하는 데 능숙해야합니다.
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데이터 분석
- 통계 도구 기술
데이터 과학자의 필수 기술은 R, Excel, SAS 등과 같은 통계 도구를 사용하는 방법을 아는 것입니다. 이러한 도구는 캡처 된 데이터를 분쇄하고 분석하는 데 필요합니다.
- 수학 기술
컴퓨터 과학 지식만으로는 데이터 과학자가되기에 충분하지 않습니다. 데이터 과학자 프로필에는 대규모 기계 학습 알고리즘 및 프로그래밍을 이해할 수있는 동시에 능숙한 통계 전문가가 필요합니다. 이를 위해서는 컴퓨터 언어를 제외한 다른 과학 및 수학 분야의 전문 지식이 필요합니다.
표시
- 시각화 도구 기술
수집 된 데이터를 마이닝하고 모델링 할 수 있지만 시각화 할 수 있습니까?
성공적인 데이터 과학자가 되려면 일부 데이터 시각화 도구를 사용하여 데이터 분석을 시각적으로 표현할 수 있어야합니다. 여기에는 R, Flare, HighCharts, AmCharts, D3.js, Processing 및 Google Visualization API 등이 포함됩니다.
그러나 이것이 끝이 아닙니다! 정말로 데이터 과학자가되고 싶다면 다음과 같은 기술도 갖추어야합니다.
- 의사 소통 능력: 통계와 엑셀은 다루기 어려운 것들입니다. 데이터 과학자는 결과를 비즈니스 사용자에게 전달하는 방식으로 데이터를 제시 할 수 있어야합니다.
- 비즈니스 기술 : 데이터 과학자는 여러 역할을 수행해야합니다. 그들은 조직의 다양한 사람들과 소통해야합니다. 따라서 의사 소통, 계획, 조직 및 관리를 포함한 강력한 비즈니스 기술을 보유하면 큰 도움이 될 것입니다. 여기에는 비즈니스 및 애플리케이션 요구 사항을 이해하고 그에 따라 정보를 해석하는 것이 포함됩니다. 또한 그는 업계의 주요 과제를 전반적으로 이해하고 더 나은 의사 결정을 위해 재무 비율을 알고 있어야합니다. 결론적으로 데이터 과학자는 '비즈니스'도 생각합니다.
- 문제 해결 능력 : 데이터 과학이 문제 해결에 관한 것이기 때문에 이것은 분명해 보입니다. 효율적인 데이터 과학자는 시간을 들여 문제를 깊이 조사하고 사용자에게 적합한 실행 가능한 솔루션을 찾아야합니다.
- 예측 기술 : 데이터 과학자는 또한 효율적인 예측자가되어야합니다. 데이터 모델에 적합한 알고리즘을 선택하려면 알고리즘에 대한 광범위한 지식이 있어야합니다. 여기에는 데이터를 현명하게 사용하고 표현하기위한 일정량의 창의성이 필요합니다.
- 해킹 : 무섭게 들리지만 명령 줄에서 텍스트 파일 조작, 벡터화 된 작업 이해, 알고리즘 적 사고와 같은 다양한 해킹 기술이 당신을 더 나은 데이터 과학자로 만들 것입니다.
위의 기술을 살펴보면 데이터 과학자가되는 것은 데이터에 대한 모든 것을 아는 것만이 아니라는 것이 분명합니다. 데이터 기술, 수학 기술, 비즈니스 기술 및 의사 소통 기술이 결합 된 직업 프로필입니다. 이러한 모든 기술을 함께 사용하면 데이터 과학자가 IT 분야의 록 스타라고 할 수 있습니다.
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훌륭하고 효율적인 데이터 과학자가되기위한 체크리스트 :
데이터 과학자가되는 데 필요한 기술을 다뤘습니다. 데이터 과학자가되어 멋지고 효율적인 데이터 과학자가되는 것과는 큰 차이가 있습니다. 위에서 언급 한 기술과 함께 다음 기술은 평범하거나 평범한 데이터 과학자와 차별화됩니다.
- 수학적 능력 – 미적분, 행렬 연산, 수치 최적화, 확률 적 방법 등
- 통계 기술 – 회귀 모델, 트레스, 분류, 진단, 응용 통계 등
- 통신 – 시각화, 프레젠테이션 및 쓰기.
- 데이터 베이스 – CouchDB 외에도 MongoDB 및 Vertica와 같은 비 전통적인 데이터베이스에 대한 지식.
- 프로그래밍 언어 – Pig, Hive, Java, Python 등
- 자연어 처리 및 데이터 수집.
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