그렇다면 데이터 과학 분야로 진로를 고려하고 계시나요?
데이터 과학자가 되는 것은 오늘날 세계에서 많은 사람들이 갈망하는 직업입니다. 수많은 급여를 받는 매력적인 경력은 데이터 과학의 가치를 높여줍니다. 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓는 데 관심이 있는 사람들은 필요한 조치를 통해 자신의 역량을 확실히 강화할 수 있습니다.
필요한 능력을 개발하라
정보에 대한 사전 전문 지식이 없어도 데이터 과학자가 될 수 있지만, 데이터 과학 직업을 추구하려면 필요한 배경 지식을 구축해야 합니다. 수학, 공학, 통계, 데이터 분석, 프로그래밍 또는 IT가 모두 가능합니다.
기본부터 시작하세요
데이터 과학 교육이나 부트캠프는 데이터 과학의 기초를 배우거나 다듬을 수 있는 좋은 방법이 될 수 있습니다. Tableau 및 PowerBI와 같은 전문 앱을 포함하여 데이터 과학 영역의 모든 도구를 사용하여 정보를 수집 및 저장하고, 데이터를 분석 및 모델링하고, 정보를 시각화 및 표시하는 방법과 같은 기본 사항을 숙지할 수 있습니다 부업.
가장 중요한 프로그래밍 언어를 배우세요
데이터 과학자는 정보 정리, 분석, 모델링을 위해 설계된 다양한 전문 도구와 알고리즘을 사용합니다. 데이터 사이언티스트에게는 범용 엑셀 외에 Python, R, Hive 등의 통계 프로그래밍 언어와 SQL 등의 쿼리 언어가 필요합니다.
의사소통 능력을 향상시키세요
회사 이해관계자의 관심을 정서적으로 사로잡아 참여시키기 위해 비즈니스 언어를 구사할 수 있는 탁월한 의사소통 기술을 보유하고 있습니다.
당신의 능력을 뽐낼 수 있는 포트폴리오를 만들어보세요
예비 연구를 완료하고, 교육을 받고, 다양한 작업을 완료하여 새로운 재능을 테스트한 후, 다음 단계는 이상적인 직업을 얻을 수 있는 세련된 포트폴리오를 만들어 능력을 발휘하는 것입니다. 실제로 귀하의 포트폴리오는 구직에서 가장 중요한 요소가 될 수 있습니다.
당신과 관련된 직업에 지원하세요
데이터 과학 분야에는 채워야 할 역할이 많습니다. 사람들은 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 또는 기계 학습 엔지니어와 같은 기본 기술을 배운 후 수많은 하위 분야를 전문으로 하는 경우가 많습니다. 회사의 우선 순위와 현재 진행 중인 작업을 알아보고 그것이 귀하의 기술, 야망 및 향후 계획에 잘 맞는지 확인하세요.
데이터 과학자의 연봉
Glassdoor에 따르면 현재 데이터 과학자의 기본 연봉은 2022년 4월 기준 $118,156입니다. 그러나 이 금액은 급등할 가능성이 있습니다. 데이터 과학자의 교육 학위, 수년간의 경험, 위치, 자격 및 전문 조직의 멤버십은 모두 중요한 고려 사항입니다.
필수 데이터 과학 기술은 무엇입니까?
Scala, Java 또는 C++에 대한 경험과 마찬가지로 R, SQL 및 Python에 대한 지식도 있으면 좋습니다.
비즈니스에 정통하고 분석적인 마음을 갖고 있는 분
뛰어난 수학 능력(예: 통계, 대수학)
문제 해결 능력
의사소통 능력과 발표 능력이 탁월합니다.
데이터 과학자는 어떤 일을 하나요?
이 문제에 대한 가장 직접적인 대응은 데이터 과학자가 정보를 수집하고 분석하고 그 결과를 사용하여 문제 해결 및 의사 결정을 지원함으로써 회사의 비즈니스 프로세스를 더 잘 이해하고 개선하는 것입니다. 얻은 정보에서 정보를 추출하기 위해 정보 모델링 절차, 알고리즘 및 예측 모델을 만듭니다. 그런 다음 정보를 분석하고 얻은 정보를 사용하여 문제를 해결하거나 결정을 내립니다.
데이터 분석 문제를 처리하는 것은 회사에 가장 큰 기회를 제공합니다
작업에 가장 적합한 정보 세트 및 변수 선택
여러 소스에서 얻은 엄청난 양의 정형 정보와 비정형 정보를 결합합니다.
정보가 정확하고 완전하며 일관성이 있는지 확인하기 위해 정보를 정리하고 검증합니다.
대규모 정보 저장을 채굴하기 위한 모델과 전략이 개발 및 구현되고 있습니다.
정보를 연구하면 패턴과 추세를 발견할 수 있습니다.
해결책과 가능성을 찾기 위해 정보를 해석함
결과를 이해관계자에게 전달하려면 시각화 및 기타 방법을 사용하십시오.
데이터 과학은 이제 상업 세계의 일종의 원동력이 되었습니다. 개인과 기업이 매일 생산하는 엄청난 양의 정보로 인해 업계에서는 이러한 유입되는 정보를 활용하기 위해 데이터 과학을 적용하기 시작했습니다.
마무리
모든 조직은 어떤 방식으로든 정보에 의존합니다. 경영진이 사실, 통계, 패턴 및 추세를 기반으로 결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 회사 정보의 가치를 높일 수 있습니다. 미국 노동통계청에 따르면 직장 내 데이터 과학 기술에 대한 수요는 향후 10년 동안 27.9% 더 증가할 것으로 예상됩니다. 숙련되고 유능한 데이터 과학자는 수익성 있는 데이터 과학 분야에서 수요가 높으며 데이터 과학 교육을 받는 것이 도움이 될 수 있습니다.