2023년 데이터 사이언스 전문가가 되기 위한 10가지 필수 기술!

비즈니스 목적의 데이터 분석은 “데이터 사이언스”로 알려져 있습니다. 이 다학제적 접근 방식은 수학, 통계, 인공 지능 및 컴퓨터 공학의 아이디어와 방법을 통합하여 방대한 양의 데이터를 분석합니다. 무슨 일이 일어났는지, 왜 일어났는지, 무슨 일이 일어날지, 그 결과로 무엇을 할 수 있는지는 이 분석이 데이터 과학자들이 묻고 답하는 데 도움이 되는 몇 가지 질문에 불과합니다.

“데이터 과학”이 새로운 것은 아니지만 그 연관성과 의미는 진화했습니다. 이 용어는 1960년대 통계의 동의어로 처음 등장했습니다. 컴퓨터 과학 전문가들은 1990년대 후반에 이 문구를 공식화했습니다. 데이터 설계, 수집 및 분석은 데이터 과학에 대해 제안된 정의의 세 가지 구성 요소로, 데이터 과학을 별개의 분야로 간주했습니다. 그러나 이 용어가 학계 밖에서 사용되기 시작하기까지 또 다른 10년이 흘렀습니다.

빅 데이터 분야에 진출하려는 개인에게 컴퓨터 부문에서 가장 많이 찾는 직책 중 하나는 매우 유리한 경력 경로를 제공하는 데이터 과학입니다. 데이터 과학자는 실제 세계에서 의사 결정을 내리고 비즈니스 요구 사항을 전달하기 위해 숫자와 정보를 사용하며 해당 분야에서 지속적으로 학습하고 개선해야 합니다. 노동통계국(Bureau of Labor Statistics)은 2018년부터 2028년까지 고용이 최대 16%까지 증가할 것으로 예측하고 기업은 적격 후보자(BLS)를 적극적으로 찾고 있습니다.

데이터 과학자가 좋은 이유는 무엇입니까? 이상적인 지원자를 찾을 때 일반적으로 기업과 채용 담당자는 기술 테스트에 우선 순위를 부여합니다. 또한 성공적인 데이터 과학자는 재능 테스트만으로는 감지할 수 없는 특성을 가지고 있습니다. 그들은 책에서 배울 수 없는 다양한 능력과 기능을 포함합니다. 정확히 무엇이며 어떻게 알아볼 수 있습니까?

최고의 인재를 채용해야 한다는 고용주의 압박으로 인해 기업과 채용 담당자는 점점 더 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 기반 솔루션으로 전환하고 있습니다. The Guardian은 BP, Expedia, Vodafone을 비롯한 여러 주요 기업이 ML 기반 앱인 Headstart를 사용하여 최고의 후보자를 찾는 데 도움을 준다고 보고합니다. 그들은 많은 예측 및 상황별 알고리즘을 사용합니다. Head Start는 지원자를 선별하여 적절한 기회와 연결합니다.

방갈로르 지역에서 데이터 과학자의 평균 연봉은 11,05,556루피입니다. 방갈로르 지역의 데이터 과학자에 대한 추가 현금 급여는 50,000에서 6,10,000 사이이며 평균 2,00,000입니다.[1]

데이터 사이언스가 되기 위한 10가지 필수 기술
데이터 직감

데이터 과학 학위 또는 인증을 보유하고 있다고 해서 후보자가 건전한 데이터 직관을 가지고 있음을 의미하지는 않습니다. 이 데이터 과학자들은 정형 및 비정형 데이터 모음에서 패턴을 찾는 데 탁월합니다. 데이터 과학자의 책임은 지속적으로 변화하고 있으며 조직과 고객의 요구 사항을 모두 인식해야 합니다. 지원자에게 인터뷰 중에 신속하게 데이터 시각화를 생성하도록 요청하는 것은 그들이 데이터의 추세를 파악할 수 있는지 알아보는 환상적인 방법입니다. 그들에게 Python 또는 R과 같이 자신이 편하게 느끼는 컴퓨터 언어를 사용하여 작은 데이터 세트에서 중요한 패턴을 식별하는 능력을 입증하도록 요청하십시오. 이러한 문제는 첸나이의 Python 교육에서 지식을 습득한 전문가와 손으로 해결할 수 있습니다. -온 경험!

반복 설계

결과를 산출하기 위해 데이터 과학자는 훨씬 더 큰 팀의 구성원과 협업할 수 있어야 합니다. 빅 데이터는 데이터 과학자가 질문을 제기하고 데이터 분석가가 솔루션을 제공하는 곳입니다. 그런 다음 데이터 과학자는 이러한 결과를 가져와 다음에 수행할 작업을 결정하기 전에 추론 또는 발견을 수행합니다. 모든 IT 부서의 성공이 이 반복적인 설계 접근 방식에 달려 있지만 모든 지원자가 이러한 방식으로 운영할 수 있는 것은 아닙니다.

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인도 또는 해외에서 인정받는 데이터 과학 과정을 수료한 후보자를 선택하는 것이 필수적이지만 반복적인 개발 프로세스를 높이 평가하는 사람도 찾아야 합니다. 기술면접이나 전화심사를 통해 각 지원자가 심층적으로 진행한 가장 최근 프로젝트에 대해 문의한다. 그들은 도중에 장애물을 어떻게 처리했습니까? 어떻게 변화를 주었습니까? 이러한 질문에 대한 응답을 통해 반복적인 설계 접근 방식을 통해 제품을 개선할 수 있는지 알 수 있습니다.

통계적 사고

기술 기반 기술 인터뷰에서는 후보자가 통계적 추론에 능숙하고 데이터 과학 및 빅 데이터 분석에 대한 강력한 배경을 가지고 있는지 여부를 밝혀야 합니다. 면접 단계에서는 채용 담당자가 이를 확인하는 역할을 합니다. 지원자의 이력서에 방갈로르 또는 하이데라바드에서 데이터 과학 과정을 이수했다고 명시되어 있을 수 있지만, 그들이 얼마나 잘 의사소통하는지에 대한 공정한 그림을 제공하지 않을 수 있습니다. 지원자에게 통계와 관련된 질문에 어떻게 답할지 물어보십시오.

인터뷰 중. 예를 들어 모든 YouTube 동영상의 설명에 ‘and’라는 단어가 표시되나요? 어떻게 확인될까요? 그들은 어떤 이야기를 쓸까요? 이 쿼리는 모든 후보자의 통계적 추론 기술을 보여줍니다.

해커의 정신

가장 최근 연구에 따르면 데이터 과학자의 90% 이상이 석사 학위를 보유하고 있으므로 선별 과정을 통과하고 기술 인터뷰에 진출하는 모든 지원자는 Python 및 R과 같은 인기 있는 프로그래밍 언어에 대한 기초적인 이해가 있음을 합리적으로 확신할 수 있습니다. 기술 기반 평가는 SQL, Java 및 bash/명령줄에 대한 지원자의 능력을 보여주지만 새롭거나 익숙하지 않은 코딩 언어 작업에 대한 응답은 나타내지 않습니다. 해결책을 찾을 수 없을 때 다른 사람이 외국 코드나 형식을 다루거나 도구를 만들 수 있습니까?

최고의 데이터 과학자는 학습에 대한 평생의 열정과 이러한 “해커 정신”을 가지고 있습니다. 그들은 지속적인 교육을 받고 일하면서 새로운 코딩 능력을 습득합니다. 후보자에게 자신이 익숙하지 않은 코딩 언어에서 알고리즘이나 쿼리가 어떻게 작동하는지 평이한 영어로 설명하거나 작성하도록 요청하는 것은 잠재 고객이 새로운 능력을 습득할 동기가 있는지 알아보기 위한 훌륭한 인터뷰 연습입니다. 이 과제를 통해 그들이 생각하는 방식을 보고, 문제를 해결하고, 그들이 당신을 위해 일했을 때 직면할 수 있는 예상치 못한 상황에 정확히 대응할 수 있습니다. 그들은 올바른 대답을 내놓지 못할 수도 있지만 누군가가 “해커의 태도”를 가지고 있고 직장에서 지속적으로 변화하는 문제를 받아들일 준비가 되어 있는지 알 수 있습니다.

창의력

모든 잠재적인 데이터 과학 지원자는 창의성을 가지고 있어야 합니다. 저명한 대학에서 빅 데이터 분석 및 데이터 과학 과정을 마쳤지만 배운 내용을 현실 세계의 문제 해결에 적용할 수 있을까요? 데이터 과학자는 일반적으로 데이터베이스 실행 및 쿼리를 수행하지만 성공하려면 새로운 쿼리 아키텍처를 만들 수 있어야 합니다. 결국, 그들의 발견이 이전에 제기된 질문에 대한 답을 제공할 뿐이라면 귀사는 어떤 참신한 통찰력을 얻을 수 있습니까? 후보자가 존재하는 문제에 대한 창의적인 해결책을 제시할 수 있습니까?

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후보자에게 코딩 작업을 제공하고 문제를 해결하는 동안 대화하도록 요청하는 것이 가장 좋은 방법입니다. 어디서 잘못되었는지 확인한 후 즉시 경로를 수정할 수 있습니다. 그들이 얼마나 잘 생각하고 기존 문제에 대한 새로운 해결책을 얼마나 창의적으로 내놓을 수 있는지 알 수 있습니다. 정형 및 비정형 데이터를 처리하기 위한 새로운 접근 방식을 설계하는 것은 유능한 데이터 과학자에게 끊임없는 요구 사항입니다.

의사소통

효과적인 기업 커뮤니케이션은 반드시 갖추어야 할 필수 능력 중 하나입니다. 데이터 과학자는 비즈니스 요구 사항이나 당면한 문제를 이해하고 이해 관계자에게 추가 데이터를 조사하거나 통찰력을 전달하는 것과 관련하여 설득력이 있어야 합니다. 데이터 과학자들은 이것을 “스토리텔링”이라고 부릅니다. 이는 기술적인 개인과 비기술적인 개인 모두가 혜택을 볼 수 있도록 명확하고 간결하며 직접적인 방식으로 분석 답변을 전달하는 것을 의미합니다. 데이터 시각화 및 프리젠테이션을 위한 도구는 시각적 매력과 회사 내 모든 팀의 사용 편의성으로 인해 데이터 과학자들이 자주 사용합니다. 이것은 가장 중요한 능력 중 하나이며 통계 계산은 팀이 적용할 수 있는 경우에만 유용하기 때문에 자주 과소 평가됩니다.

데이터 기반 의사 결정

충분한 데이터가 없으면 데이터 과학자는 결론을 내리거나 판단하거나 결정을 내리지 않습니다. 과학자는 비즈니스 문제에 대한 접근 방식과 조사할 위치, 사용할 리소스 및 방법, 문제를 가장 잘 표현하고 설명하는 방법과 같은 기타 여러 요소를 선택해야 합니다. 질문이 불가능해 보이더라도 질문하는 것이 중요하다고 생각합니다. 다른 말로 하면, 자신의 환경에서 모든 것을 발견하는 아이를 상상해 보십시오. 데이터 과학자는 여러 면에서 비슷합니다.

정리 중

데이터 조직의 전문가는 데이터 과학자의 요구 사항입니다. 많은 데이터를 다루기 때문에 체계적으로 운영할 수 있어야 합니다. 이 특성은 업무의 우선순위를 정하고 문제를 신속하게 해결하는 능력을 보여줍니다. 시간 관리 및 기한 준수를 돕는 것과 함께 조직은 유익합니다.

팀워크

팀워크는 데이터 과학자가 없이는 할 수 없는 또 다른 자산입니다. 그들은 혼자 운영할 수 있지만 여러 수준에서 조직에 적극적으로 참여합니다. 그들은 팀과 상호 작용하여 요구 사항을 이해하고 가치 있는 솔루션을 개발하기 위한 입력을 받아야 합니다. 그럼에도 불구하고 그들은 임무를 효과적으로 수행하기 위해 다른 데이터 과학자, 설계자 및 엔지니어와 협력해야 합니다. 데이터 기반 회사에는 항상 협력하여 운영되는 데이터 과학 팀이 있습니다. 대신 팀은 조직 전체에 동일한 가치를 주입하여 최대화해야 합니다.

여러 부서에서 얻은 통찰력을 활용합니다.

지적 호기심과 열정

약간 남용되었지만 이것은 사실입니다. 데이터 과학자는 자신의 작업에 전념하고 데이터를 사용하여 추세를 식별하고 비즈니스 문제에 대한 답변을 제공해야 합니다. 이들은 구조화되지 않은 데이터를 자주 다루며 조직 확장에 도움이 될 통찰력 있는 데이터를 발견하기 위한 정확한 절차를 확신하지 못하는 경우가 많습니다. 때로는 처리해야 할 특정 문제가 없는 경우도 있습니다. 그들이 가진 것은 경고 표시기뿐입니다. 그들의 지적 호기심은 아무도 탐험하지 않은 지역을 탐험하도록 이끈다. 데이터 과학자에게 물어보세요. “셜록처럼 생각하는 방법”을 읽을 필요가 없습니다!

최고의 머리 면도를 위해 무엇을 선택해야 합니까?도 참조하십시오.
데이터 과학 기술을 빠르게 성장시키는 단계
수료증 과정 수강

워너비 데이터 사이언티스트에서 본격적인 6자릿수 전문가로 전환하는 데 있어 가장 어려운 측면은 필요한 기술을 습득하는 것입니다. 업계에 뛰어들고 싶다면 시작하기에 가장 좋은 방법은 최신 도구와 기술에 익숙해지는 것입니다. 데이터 과학 분야에서 기술을 향상시키고 직업을 찾고자 하는 사람들을 위해 만들어진 첸나이의 온라인 데이터 과학 교육을 살펴보십시오.

수많은 무료 과정을 온라인으로 이용할 수 있습니다. 그 중에는 다음이 있습니다.

데이터 과학 기초
데이터 과학의 경우 Python을 사용하고 R을 사용하십시오.
데이터 과학 통계
데이터 과학 확률
당신이 말하는 것보다 더 많이 읽으십시오

학술 기사를 적극적으로 읽고 공부하는 것은 데이터 과학자 기술을 발전시키는 가장 빠른 방법 중 하나입니다. 학생들은 온라인에서 무료 전자책 및 기타 교육 리소스를 읽고 기초를 배울 수 있습니다. 데이터 과학 전문가와 연결하고 시장 동향을 최신 상태로 유지하기 위한 훌륭한 리소스는 LinkedIn입니다.

데이터 과학 커뮤니티의 정회원이 되십시오

연결의 가치를 실현하는 것이 중요합니다. 영향력 있는 사람들에 대해 배우고 전문가를 주시하면 직업 발전을 위한 많은 네트워킹 및 추천 기회가 열립니다. 이상적인 직장을 구하는 것이 어렵다고 생각하십니까?

데이터 과학 이벤트나 컨퍼런스에서 회사 대표를 만나 제안을 받을 수 있습니다. 데이터 과학의 전문 경로는 유연합니다. 당신의 재능이 발전하고 새로운 전문 분야를 선택함에 따라 데이터 과학자에서 데이터 분석가 및 기타 잘 알려진 기계 학습 타이틀로 전환할 수 있습니다. 최고의 데이터 과학 블로그를 살펴보고 Medium, GreatLearning, KDNuggets 등과 같은 웹사이트의 콘텐츠를 읽어보세요. 설명이 필요한 경우 다른 블로그를 공부하면 문제에 대한 새로운 관점과 이해를 얻는 데 도움이 됩니다.

추가 과제를 위해 블로그를 구축하고 데이터 과학에 대한 게시물을 작성할 수 있습니다. 이전 아이디어를 검토하고 새로운 데이터 과학자 능력이 완전히 내면화되었는지 확인하는 것은 훌륭한 접근 방식입니다. 블로그를 시작하면 채용 담당자에게 귀하가 업무에 얼마나 헌신적인지, 개인적 성장을 위해 어떤 노력을 기울이고 있는지 알 수 있습니다.

데이터 과학 커뮤니티 참여의 중요성에 주목하십시오. 지역 데이터 사이언스 이벤트에 참석하고 다른 전문가를 직접 만나보세요. 각인을 남기는 것에 대해 진지하게 생각한다면 커뮤니티에서 활발하게 활동하는 것이 옆에서 지켜보고 메모하는 것만큼 중요합니다.

결론:
당신이 채용 담당자이거나 고용주라면 훌륭한 데이터 과학자의 능력과 특성에 대한 이 목록이 최고의 후보자를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 직관, 통계적 사고 능력, “해커 정신” 및 창의성의 강력한 조합은 다음 약속을 잡을 때 잠재 고객에게서 찾아야 합니다. 이러한 특성은 회사에서 일하는 데이터 과학자가 성공할 수 있도록 보장합니다.

참조:

https://www.glassdoor.co.in/Salaries/bangalore-data-scientist-salary-SRCH_IL.0,9_IM1091_KO10,24.htm [1]

저자 약력

블로그 작성자는 Thiyagu입니다. 그는 여러 프로젝트를 통해 여러 회사에서 마케팅 전략가로 일하고 있으며 교육 및 경력 분야의 학생과 전문가를 위한 품질과 효과적인 콘텐츠를 위해 항상 노력하고 있습니다. 그리고 그는 최선을 다하는 것을 결코 놓치지 않습니다.