차례:
Ariella Brown 작성
데이터 과학자되기 : 알아야 할 사항
오늘날 데이터 과학은 거의 모든 비즈니스 및 조직의 핵심입니다. 데이터 스트림이 계속 증가함에 따라 그 어느 때보 다 데이터를 수집 할뿐만 아니라 데이터를 선별하고 분석하여 의사 결정을 내리는 것이 그 어느 때보 다 더 필요합니다. 결과적으로 데이터 과학자의 기술과 전문 지식이 필요하며, 심지어 전체 데이터 과학 팀을 구성하기까지합니다.
데이터 과학자에 대한 수요는 여전히 일반적으로 공급보다 앞서 있으며, 이는 많은 수의 개원과 평균 급여보다 높은 급여를 모두 차지합니다. Glassdoor의 수치에 따르면, 데이터 과학자의 평균 기본 급여는 $ 108, 000입니다. 사람들이 좋아하지 않는 직업을 보충하는 것은 단지 높은 임금이 아닙니다. 실제로 미국에서 직업 만족도는 5 점 만점에 4.3 점으로 최고입니다.
데이터 과학자의 역할 정의
단순한 데이터 그 이상인 성공적인 데이터 과학자는 영역 이해력을 갖춘 창의적 사고 및 문제 해결사입니다. 몇 년 전 데이터에서 가치를 추출하는 것은 기술뿐만 아니라 예술을 수반한다는 사실에 비추어 Venture Beat는 몇 년 전“데이터 아티스트”가 더 정확할 것이라고 제안했습니다. 빅 데이터 혁명의
데이터 과학자는 단순히 관찰하고 정량화하는 것이 아니라 데이터에서 통찰력과 가치를 추출하는 창의적인 접근 방식을 제시합니다. 성공적인 데이터 과학자는 어려운 기술 목록을 확인한 사람이 아닙니다. 솔루션에 대한 길을 열어주는 새로운 방식으로 문제에 접근하는 방법에 대해 생각한 다음 효과가있는 이유와 이유를 효과적으로 전달할 수있는 능력이 있어야합니다.
문제는 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓기 위해 무엇을해야합니까? 대부분의 사람들이 동의하는 핵심 핵심 기술이 있지만 데이터 과학자가 단순한 숫자와 프로그램 모델 이상의 기능을 수행해야하는 기능에 대한 문제도 있습니다. 이 학습서의 다음 섹션에서 일부 전문가는 데이터 과학 경력을 준비하는 데 필요한 정보를 제공합니다.
다음 : 데이터 과학자 자격 취득 준비 : 변화에 대비하십시오
목차
데이터 과학자되기 : 알아야 할 사항데이터 과학자 자격 취득 준비 : 변화에 대비하십시오
데이터 과학자가 필요로하는 기술 및 그 획득 방법
언어와 기술 배우기
올바른 믹스 얻기 : 데이터 과학은 수학과 코딩 이상의 것을 필요로합니다
