데이터 사이언티스트에 대해서 소개합니다.
데이터 사이언티스트는 데이터 분석가, 데이터 과학자라고도 부릅니다.
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데이터 사이언티스트 뜻, 데이터 전문가 - 빅스타의 디지털 라이프
데이터 사이언티스트(Data Scientist)의 뜻과 개념에 대해서 알아보자.
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데이터 사이언티스트 직업
데이터 과학자는 데이터 분석, 통계 모델링, 기계 학습 및 기타 고급 분석 기술을 사용하여 통찰력을 추출하고 데이터에서 얻은 지식. 기업과 조직이 정보에 입각한 결정을 내리고 운영을 개선하는 데 도움이 되는 패턴과 통찰력을 발견하기 위해 크고 복잡한 데이터 세트를 수집, 처리 및 분석하는 일을 담당합니다.
데이터 과학자는 일반적으로 다양한 산업 분야에서 일합니다. 금융, 의료, 소매, 전자 상거래, 기술 등을 포함합니다. 그들은 대기업, 정부 기관, 비영리 조직 또는 신생 기업에 고용될 수 있습니다. 일부 데이터 과학자는 컨설턴트로 일하면서 프로젝트별로 고객에게 전문 지식을 제공합니다.
데이터 과학자의 직무 책임은 그들이 일하는 조직과 특정 역할에 따라 다를 수 있습니다. 그러나 데이터 과학자의 일반적인 직무에는 다음이 포함됩니다.
1. 다양한 소스에서 데이터 수집 및 정리
2. 데이터 분석 및 해석을 통해 추세 및 통찰력 파악
3. 비즈니스 문제를 해결하기 위한 통계 모델 및 알고리즘 개발
4. 가설을 테스트하기 위한 실험 설계 및 수행
5. 결과 및 통찰력을 이해관계자에게 명확하고 실행 가능한 방식으로 전달
6. 데이터 기반 솔루션을 구현하기 위해 소프트웨어 엔지니어 및 제품 관리자와 같은 다른 팀과 협력
데이터 과학자가 되려면 일반적으로 수학, 통계 및 컴퓨터 과학에 대한 탄탄한 기초가 필요합니다.
데이터 과학, 컴퓨터 과학 또는 통계와 같은 관련 분야의 대학원 학위는 종종 고용주가 선호합니다. 또한 Python 또는 R과 같은 프로그래밍 언어에 대한 숙련도와 데이터 분석 및 기계 학습 도구에 대한 경험이 필요한 경우가 많습니다. 연봉 측면에서 데이터 과학자는 일반적으로 좋은 보상을 받습니다.
Glassdoor에 따르면 미국 데이터 과학자의 전국 평균 급여는 연간 약 $113,000입니다. 그러나 급여는 경력, 지역, 업종에 따라 다를 수 있습니다.
데이터 사이언티스트의 직업 전망
데이터 과학 경력에 대한 전망은 일반적으로 상당히 긍정적입니다.
거의 모든 산업에서 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터 과학자에 대한 수요는 지난 10년 동안 꾸준히 증가해 왔으며 앞으로도 계속 증가할 것으로 예상됩니다. 노동국에 따르면 데이터 과학자를 포함한 컴퓨터 및 정보 연구 과학자의 고용인 통계(BLS)는 2020년에서 2030년까지 15% 성장할 것으로 예상되며 이는 모든 직종의 평균보다 훨씬 빠른 속도입니다.
이러한 성장은 빅 데이터의 지속적인 확장과 비즈니스 및 조직이 데이터 분석을 사용하여 데이터 기반 의사 결정을 내릴 필요성에 기인합니다. 데이터 과학자에 대한 수요는 특히 의료, 금융, 전자 상거래 및 기술이 있지만 거의 모든 산업에 기회가 있습니다. 또한 데이터 과학은 상대적으로 새로운 분야이므로 여전히 혁신과 성장의 여지가 많습니다.
이것은 흥미진진한 경력 기회와 상당한 영향을 미칠 수 있는 최첨단 프로젝트 작업 능력으로 이어질 수 있습니다. 데이터 과학자는 또한 기존 데이터에서 다양한 역할과 산업에서 일할 수 있는 능력이 있습니다.
컨설팅 및 프로젝트 기반 작업에 대한 과학 역할. 신생 기업, 기존 회사 및 정부 기관에서 일할 수 있으며 종종 원격으로 일할 기회가 있습니다. 전반적으로 데이터 과학 분야의 경력에 대한 전망은 매우 유망합니다.
그러나 이 분야는 끊임없이 발전하고 있으며 경쟁력을 유지하기 위해 최신 도구, 기술 및 동향을 최신 상태로 유지하는 것이 중요합니다. 여기에는 지속적인 교육과 훈련이 포함될 수 있을 뿐만 아니라 더 광범위한 데이터 과학 커뮤니티에 계속 참여할 수 있습니다.
