최근 몇 년 동안 데이터 과학은 일상적인 작업에서 분리 할 수 없게되었습니다. 데이터 과학은 제품, 마케팅, 엔지니어링 및 영업 분야에서 중요한 결정을 내리는 데 사용됩니다. '데이터 과학자'가 가장 섹시한 직업이라는 깜짝 놀랄만 한 발언은이 괴상한 직책의 인기를 급상승 시켰습니다.
결과적으로 우리는 사람들이 자신의 직책을 번쩍이고 일부는 하나가되기 위해 노력하는 것을 볼 수 있습니다. 그들의 자격, 교육, 경험, 적성 및 태도를 보면 모두가 같은 범주에 속하지는 않는다는 것이 분명합니다. 그렇다면 차이점에 관계없이 동일한 직함을 사용하는 이유는 무엇입니까 ??
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이는 데이터 과학자가 크게 두 가지 범주로 분류 될 수 있기 때문일 수 있습니다.
- 제품 중심 데이터 과학.
- 데이터 과학의 비즈니스 인텔리전스 스타일.
각 카테고리에는 대략 4 ~ 5 개의 그룹이 있습니다.
O’Reilly Strata의 보고서 '분석기 분석'에서 데이터 과학자는 다음과 같이 제품 중심 데이터 과학을 기준으로 분류됩니다.
제품 중심 데이터 과학
- 데이터 연구원
이 범주의 전문가는 학계 출신이며 통계 또는 물리 또는 사회 과학에 대한 심층적 인 배경을 가지고 있습니다. 이러한 유형의 데이터 과학자는 종종 박사 학위를 보유하고 있지만 기계 학습, 프로그래밍 또는 비즈니스에 약합니다.
- 데이터 개발자
이 사람들은 데이터 처리와 관련된 기술적 문제에 집중하는 경향이 있습니다. 그들은 프로그래밍과 기계 학습에 강하지 만 비즈니스와 통계 기술은 약합니다.
- 데이터 크리에이티브
이들은 엄청난 양의 데이터에서 혁신적인 것을 만드는 사람들입니다. 그들은 기계 학습, 빅 데이터, 프로그래밍 및 방대한 데이터를 처리하는 기타 기술에 능숙합니다.
- 데이터 비즈니스 사람
그들은 비즈니스 측면을 대표하며 데이터 분석 기술을 통해 중요한 비즈니스 결정을 내릴 책임이 있습니다. 그들은 비즈니스와 기술 숙련도가 절충 적으로 혼합되어 있습니다.
비즈니스 인텔리전스 기반 데이터 과학
- 양적, 탐색 적 데이터 과학자
정량적이고 탐색적인 데이터 과학자들은 박사 학위를 갖고 행동을 이해하기 위해 이론을 사용하는 경향이 있습니다. 이 데이터 과학자들은 이론과 탐색 적 연구를 결합하여 제품을 개선합니다.
- 운영 데이터 과학자
운영 데이터 과학자는 조직의 재무, 영업 또는 운영 팀에서 자주 일합니다. 그의 역할은 프로세스의 성능, 응답 및 동작을 분석하여 조직의 전략과 효율성을 개선하는 것입니다.
- 제품 데이터 과학자
제품 데이터 과학자는 제품 관리 또는 엔지니어링에 적합합니다. 그들의 임무는 로그 및 분석 도구를 살펴보고 사용자가 제품을 사용하는 방식을 이해하고 그 지식을 사용하여 제품을 미세 조정하는 것입니다.
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- 마케팅 데이터 과학자
마케팅 데이터 과학자는 표준 마케팅 담당자와 마찬가지로 사용자 기반에 초점을 맞추고 성능을 평가하며 효율성을 개선합니다.
- 연구 데이터 과학자
연구 데이터 과학자는 데이터 세트에서 인사이트를 생성합니다. 신생 기업에서 연구 과학자를 고용하는 경우는 드뭅니다. 산출물이 수익과 관련이 없기 때문입니다. 그러나 대기업, 싱크 탱크 및 금융 기관은 그렇습니다.
이 분류는 모든 사람들이 카테고리 중 하나에 포함될 수 있음을 보여줍니다. 조직의 요구 사항에 따라 올바른 유형의 데이터 과학자를 선택할 수 있습니다.
원하는 데이터 과학자 유형을 선택하기 전에 필요한 기술 또는 이미 보유하고있는 기술을 고려하여 적절한 방향으로 진행하십시오.
그래서 당신은 누구입니까 ?? 프로그래머, 통계 학자, 마케팅 담당자, 비즈니스 리더 또는 모든 거래의 잭 ??
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