DS의 인기가 점점 더 높아짐에 따라 기업에서는 DS를 사용하여 운영을 성장시키고 소비자 행복을 향상시키기 시작했습니다. 데이터 과학으로 알려진 연구 분야는 최첨단 도구를 사용하여 방대한 양의 데이터를 사용하여 숨겨진 패턴을 찾아내고 비즈니스 결정을 내립니다.
장점
오늘날 생성되는 데이터의 양은 문제가 있습니다. Facebook이나 다른 소셜 네트워킹 사이트 사용자의 통화, 다른 소셜 네트워킹 사이트 사용자의 통화, 다양한 조직에서 생성된 데이터 등 매초 수많은 데이터가 생성됩니다. DS 분야의 가치 역시 이러한 엄청난 양의 정보로 인해 많은 이점을 갖고 있습니다.
다음 목록에는 몇 가지 이점이 포함되어 있습니다.
다양한 작업 옵션:
인기로 인해 모든 관련 산업에 많은 취업 기회가 존재합니다. 여기에는 데이터 과학자, 분석가, 연구원, 비즈니스 분석가, 분석 관리자 등으로 일하는 사람들이 포함됩니다.
비즈니스 이점:
DS는 기업이 제품이 가장 잘 팔리는 방법과 시기를 이해하는 데 도움이 되므로 제품은 항상 적절한 장소와 시간에 배송됩니다. 회사는 생산성을 높이고 수익성을 높이기 위해 보다 빠르고 현명한 판단을 내립니다.
고임금 직업 및 경력 기회:
가장 섹시한 직업은 여전히 데이터 과학자이며, 급여도 매우 높습니다. Dice Salary Survey에 따르면 데이터 과학자는 평균 연간 106,000달러를 벌어들입니다.
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채용 혜택 :
비교적으로 말하면 데이터를 정렬하고 회사의 최고 인재를 찾는 것이 더 간단해졌습니다. 빅 데이터와 데이터 마이닝을 통해 채용팀의 이력서 처리와 선택, 적성 테스트, 게임이 단순화되었습니다. 캐나다에서 인기 있는 데이터 과학 과정에 참여하여 빅 데이터 도구를 익히고 MAANG 회사에서 수익성 있는 일자리를 얻으세요.
단점
많은 장점을 제공하는 모든 것에는 몇 가지 단점도 있습니다. 이제 DS의 몇 가지 단점을 살펴보겠습니다.
데이터 개인정보 보호:
판도를 바꾸는 상업적 결정을 내리는 데 사용될 때 데이터는 업계 생산성과 수익을 높일 수 있는 필수 요소입니다. 그러나 데이터의 지식이나 통찰력은 위원회, 조직 또는 개인 그룹에 대해 남용될 수 있습니다. 나중에 사용하기 위해 정형 및 비정형 데이터에서 추출한 정보는 국가의 시민 그룹이나 위원회를 대상으로 악용될 수도 있습니다.
비용:
조직에서는 데이터 과학 및 분석에 사용되는 도구에 많은 비용을 지출할 수 있습니다. 이러한 도구 중 일부는 복잡하고 사용하려면 특별한 교육이 필요하기 때문입니다. 또한 작업에 적합한 도구를 선택하려면 심층적인 도구 지식과 분석 및 정보 추출의 정확성이 필요하며 이 두 가지 모두 달성하기가 매우 어렵습니다.
최고의 도구 상위 5개
프로그래밍이 작동하는 데 필요한 장비에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 우리는 데이터 시각화 도구, 통계 프로그래밍 언어, 알고리즘 및 데이터베이스에 대한 간략한 개요를 제공하기로 결정했습니다. 필요한 것을 찾기 위해 이러한 도구보다 더 자세히 살펴볼 필요가 없으므로 절차가 더 빠르게 진행됩니다.
데이터로봇:
자동화된 기계 학습을 위한 플랫폼은 전 세계적으로 사용됩니다. 데이터 과학, 기계 학습, 통계 모델링, AI, 증강 분석, 기계 학습 운영(MLOps) 및 시계열 모델링을 사용합니다.
ML베이스:
최고의 데이터 과학 도구 중 하나인 이 도구는 대규모 데이터를 사용할 수 있는 정보로 전환하는 데 필수적인 통계 및 분산 방법을 제공합니다. 최종 사용자는 이를 사용하여 분류, 회귀, 협업 필터링 및 보다 광범위한 탐색적 데이터 분석 방법을 포함한 광범위한 일반적인 기계 학습 작업을 수행할 수 있습니다.
아파치 그래프:
Apache Graph는 높은 수준의 확장성을 지원합니다. 반복적인 그래프 처리 시스템은 이러한 목적을 염두에 두고 만들어졌습니다. 이는 Pregel 모델에서 파생되었지만 Pregel 모델보다 더 많은 특징과 기능을 가지고 있습니다. 이 오픈 소스 방법론을 통해 데이터 과학자는 구조화된 정보의 고유한 잠재력을 광범위하게 사용할 수 있습니다.
태블로:
대화형 표현을 생성하기 위한 강력한 그래픽을 갖춘 데이터 과학 시각화 프로그램입니다. 데이터베이스, 스프레드시트 및 OLAP(온라인 분석 처리) 큐브에 연결할 수 있습니다.
계단식:
주로 Apache Hadoop을 사용하여 대규모 애플리케이션을 만드는 데이터 과학자를 위한 것입니다. 사용자는 계단식을 활용하여 단순하고 복잡한 데이터 문제를 모두 해결할 수 있습니다. 이는 컴퓨팅 엔진, 일정 옵션 및 시스템 통합을 위한 기반을 제공하기 때문입니다.
결론 :
이 세상에 있는 모든 것에는 장점과 단점이 있지만, 특정 도구를 사용하면 정보를 더 빠르고 저렴한 비용으로 추출할 수 있을 뿐만 아니라 제품 생성 속도도 빨라져 작업이 더 쉬워진다는 사실을 무시해서는 안 됩니다. DS는 모든 조직의 이익에 도움이 될 수 있는 매우 효율적인 방식으로 데이터를 사용하여 결정을 내립니다. 장점과 단점을 살펴본 후 이제 더 큰 규모로 DS에 대해 더 명확하게 이해하게 되었습니다. 많은 이점이 있고 매혹적이고 흥미로운 주제임에도 불구하고 몇 가지 단점도 있습니다.
양면을 고려하여 데이터 과학을 사용할지 여부를 결정할 수 있습니다. 그리고 중요한 진로 결정을 내리는 데 도움이 될 것입니다. 그러나 캐나다에서 IBM이 인정한 데이터 과학 인증 과정을 통한 경력 전환은 누구에게나 가장 쉬운 선택입니다. 이 교육 과정은 귀하에게 최신 데이터 과학 도구를 제공하고 거대 기술 기업에 채용되도록 돕습니다.
