Data Scientist 데이터 과학자 소개

LinkedIn은 2017 년 최고의 기술 목록을 발표했습니다. 데이터 프리젠테이션이 처음으로 상위 10 위 안에 들었던 지난 해 이후, 통계 분석 및 데이터 마이닝 2개가 선정되었습니다.

이 두 가지 기술 범주는 2001 년 Purdue 대학교 통계학 교수 인 William S. Cleveland가 컴퓨터 과학 및 통계학의 합병을 주장했을 때 작성한 용어 인 데이터 과학의 제목 아래 기술 되어있었습니다.

데이터 과학자들이하는 일

데이터 과학자는 통계 및 모델링에 대한 지식을 활용하여 제품 개발에서 고객 유지, 새로운 비즈니스 기회에 이르기까지 모든 것에 대한 데이터를 실용적인 통찰력으로 변환합니다.

최근 트렌드

이 분야는 엄청난 성장을 경험했습니다. 2011 년으로 거슬러 올라가는 이러한 추세를 확인하십시오.

• 미국에서의 심층 분석 인재에 대한 수요는 2018 년까지 공급보다 50-60 % 증가 할 것으로 예상되며, 14 만에서 19 만 명의 부족과 150 만 명의 관리자 및 분석가가 부족한 것으로 나타납니다.

• 데이터 과학자는 “21 세기의 가장 섹시한 직업“이라고 선언했습니다.

• 2015 년 1 사분기 동안 데이터 과학자의 취업자 수는 전년 대비 57 % 증가했으며 데이터 과학자 검색은 같은 기간 동안 73.5 % 증가했습니다.

• 데이터 과학자는 높은 수입 잠재력, 풍부한 경력 기회 및 일자리 수 때문에 미국에서 최고의 직업으로 선정되었습니다.

• 관련 검색어는 지난 5 년 동안 6 배나 증가했습니다.

현장이 너무 빠르게 성장하고 있기 때문에 고용주는 이전 경험으로 재능을 습득해야하며 대학생 및 중견 직업인이 이러한 기술을 개발하고 직위에 취업 할 수있는 기회를 제공해야합니다.

성공을 위해 필요한 기술

데이터 과학자들은 기술, 분석 및 프리젠테이션 기술의 고유 한 조합을 보유하고 있어야하기 때문에 찾기 어렵습니다.

그들은 통계와 응용 수학을 이해합니다. 그들은 설계 한 실험으로 가설을 검증 할 수 있습니다. 이들은 취합, 처리 및 데이터 저장 방법을 설계 할 수있는 충분한 프로그래밍 지식을 갖추고 있습니다. 또한 데이터 시각화 및 스토리텔링을 통해 결과를 전달합니다.

그들이 사용하는 언어 및 응용 프로그램 중 일부는 SQL, R, Python, SPSS, Tableau 및 Hadoop입니다.

참고

1. How To Become A Data Scientist In 2017 (원문)
2. 8 Skills You Need to Be a Data Scientist
3. 데이터 사이언티스트: 21세기의 가장 섹시한 직업!
4. Data scientist는 누구인가? – 21세기의 가장 섹시한 작업의 실체