데이터 과학 분야의 진로
데이터 과학 연구자는 방대한 양의 정형화되거나 비정형화된 데이터를 수집하고 분석하는 엄청난 정보 처리 전문가입니다. 데이터 과학 과정 연구자의 업무는 소프트웨어 엔지니어링, 통찰력, 그리고 과학을 아우릅니다. 그들은 정보를 조사하고, 소통하고, 제시한 후, 그 결과를 분석하여 조직 및 다양한 협회를 위한 중요한 설계를 도출합니다.
데이터 과학 교육 전문가는 혁신과 사회학 분야의 역량을 활용하여 패턴을 추적하고 데이터를 관리하는 과학 전문가입니다. 이들은 산업 정보, 관련성 있는 이해, 그리고 기존 가정에 대한 의심을 활용하여 비즈니스 과제에 대한 해답을 도출합니다.
데이터 연구원의 업무에는 일반적으로 스마트 기기, 웹 기반 엔터테인먼트 피드, 데이터베이스에 완벽하게 들어맞지 않는 메시지 등의 출처에서 정리되지 않고 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 것이 포함됩니다.
어떤 경우든, 전문적인 능력만이 중요한 것은 아닙니다. 데이터 과학 수업은 비즈니스 환경에서 흔히 존재하며, 복잡한 사고를 주입하고 데이터 기반의 계층적 의사결정을 강요한다는 비판을 받습니다. 따라서 데이터 과학 수업에 참여하는 학생들은 뛰어난 의사소통자, 선구자, 동료이자 뛰어난 논리학자여야 합니다.
숙련된 정보 연구원과 정보 관리자는 데이터 정리부터 처리 및 보관까지 조직의 규정된 절차를 수립하고 실행하는 역할을 담당합니다. 이들은 마케팅, 고객 만족, 사업 운영 등 다양한 부서와 긴밀히 협력합니다. 오늘날 정보 및 기술 중심 경제에서 깊이 있는 연구를 수행하고 있으며, 이들의 급여와 직업 성장 또한 이러한 추세를 반영합니다.
데이터 과학자가 되기 위한 움직임
데이터 과학 분야에서 평생을 보내고 싶다면 일반적으로 고려해야 할 6가지 사항은 다음과 같습니다.
데이터 과학 또는 관련 분야 대학 학위 취득: 부서 수준의 정보 연구자로서의 기회를 확보하려면 기본적으로 데이터 과학 또는 PC 관련 분야의 4년제 자격증이 필요하지만, 대부분의 데이터 과학 관련 직업은 대학원 학위를 요구합니다. 학위는 또한 구조화, 임시직, 기획, 그리고 인지된 학업 능력을 자격 요건 목록에 추가합니다. 그러나 다른 분야에서 4년제 자격증을 취득했다면, 온라인 단기 과정이나 부트캠프를 통해 해당 직무에 필요한 역량을 개발하는 데 집중해야 할 수도 있습니다.
데이터 연구자가 되기 위해 필요한 기대 능력을 알아보세요.
프로그램 작성
머신 러닝 방법
데이터 시각화 및 보고
위험 분석
측정 가능한 조사와 수학
성공적인 커뮤니케이션
프로그래밍 기술
데이터 마이닝, 정리 및 뭉칭
연구
엄청난 정보 플랫폼
클라우드 도구