큐:
훌륭한 데이터 과학자가되기위한 네 가지 기초는 무엇입니까?
ㅏ:많은 전문가들이 지적한 것처럼 훌륭한 데이터 과학자가 되려면 복잡한 분야에 대한 전용 학습 및 분석을 통해 구축 된 기술과 경험의 조합이 필요합니다. 귀중한 데이터 자산의 관리자 및 큐레이터로서의 데이터 과학자들은 오늘날 매우 수요가 많습니다. 이러한 기본 기술 중 어떤 것이 포함되는지 살펴 보겠습니다.
데이터 과학자 작업의 네 가지 기본 요소 중 첫 번째는 수학과 통계입니다. 우수한 데이터 과학자는 의사 결정 트리, 임의 포리스트, 로지스틱 회귀, 클러스터링 및 기계 학습 (ML)의 차원 사용과 같은 알고리즘 유형을 포함하여 감독 및 감독되지 않은 기계 학습과 관련된 다양한 수학적 개념에 대해 대화하는 법을 배워야합니다. 일반적으로 통계 분석 자료를 사용하여 수학 방정식 및 통계 작업을 잘 처리해야합니다.
데이터 과학 작업의 두 번째 주요 기본 요소는 프로그래밍 및 데이터베이스 관리입니다. 개인은 Python과 같은 스크립팅 언어와 R과 같은 통계 언어에 능숙해야하며 데이터베이스 및 SQL 의미 및 운영 기술에 대한 경험과 기술이 있어야합니다. Hadoop, MapReduce, Hive 및 Pig와 같은 소프트웨어 구성 요소에 대한 지식도 고용주에게 매력적입니다.
훌륭한 데이터 과학자가되기위한 세 번째 기본 요소는 데이터 과학과 기계 학습을 이해하는 이론적이고 철학적 인 요소입니다. 이 개인들은 호기심이 많은자가 시작 문제 해결사 여야합니다. 결국 원시 정량 분석과 기계 학습 및 데이터 과학 프로세스에 대한 창의적 이해를 결합해야합니다. 사람들은 기술적으로 많은 사람들이 아니라 기계 학습 프로젝트를 만들고 최종 목표와 최종 결과 측면에서 데이터 과학 이니셔티브를 수행한다는 의미에 깊이 기초해야합니다.
훌륭한 데이터 과학자가되기위한 학습의 네 번째 주요 기둥은 사람들과 함께 일하고 다른 사람들에게 적합한 방식으로 데이터를 사용할 수있는 것입니다.
훌륭한 데이터 과학자는 이야기꾼이 될 수 있습니다. 정량적 인 데이터를 이야기와 통찰력으로 변환 할 수 있습니다. 따라서 그들은 테이블에 자신의 작업을 가져와 여러 이해 관계자 또는 특정 대상에게 효과적으로 전파 할 수있는 훌륭한 의사 소통 기술을 갖추어야합니다. 이들은 빠르게 변화하고 빠르게 발전하는 IT 산업에 참여할 준비가 된 우수한 데이터 과학자를 구축하는 주요 유형의 기술입니다.
