답은 매우 간단합니다. 엔지니어, 과학자, 사업가, 컴퓨터 프로그래머가 시간이 지남에 따라 축적하게 될 데이터에 과학과 수학을 적용하는 것입니다. 데이터 과학은 과학적 방법, 기술, 알고리즘 및 통계 시스템을 적용하여 크고 복잡한 데이터 세트에서 일반화된 지식과 통찰력을 추출하는 상호 의존적인 학문입니다. 데이터 과학은 본질적으로 머신 러닝, 데이터 마이닝 및 빅 데이터와 연결되어 있습니다 대치동 독학재수학원.
데이터 과학은 무엇에 사용되나요?
오늘날 데이터 과학은 새로운 기회를 활용하고, 패턴을 감지하고, 더 나은 비즈니스 결정을 내리기 위해 모든 종류의 산업에서 사용되고 있습니다. 좋은 예로는 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트에서 가치를 추출하여 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 제공하는 빅데이터 시각화가 있습니다. 데이터 시각화는 수학/예술적으로 구동되는 매우 정교한 시각화 기술을 사용하여 대량 또는 구조화된 데이터 세트에서 가치를 추출합니다. 데이터 과학이 사용되는 다른 분야로는 의학, 비즈니스 인텔리전스, 전자 상거래, 고객 서비스, 전자 정부 기관, 웹 브라우징, 제조, 환경 연구 등이 있습니다.
오늘날의 비즈니스 환경에서 데이터 과학자는 비즈니스 전략을 추진하고 회사 목표를 달성하는 데 도움이 되는 핵심 구성원입니다. 이 분야는 수요가 많으며 빠르게 성장하는 이 분야에서 일자리 기회가 얼마나 많은지 놀라실 것입니다. 과학, 기술, 공학 및 수학에서 기술과 지식을 적용할 수 있는 직책을 찾고 있다면 데이터 과학 박사 학위가 올바른 선택입니다. 이 학위는 경력을 발전시키고 업계를 선도하는 데 필요한 기술을 가르쳐 줄 것입니다.
일자리 시장은 어떤가요?
현재 분석 일자리 시장에서 직책을 찾고 있다면 고려해야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 우선, 오늘날의 일자리 시장에서는 다양한 유형의 분석 직책이 있다는 것을 알아야 합니다. 분석가를 고용하고자 하는 다양한 회사가 있어서 선택할 수 있습니다. 알아야 할 점은 모든 회사가 분석가가 충족하기를 원하는 자체 표준과 요구 사항이 있다는 것입니다. 따라서 시작하기 전에 이러한 요구 사항을 충족했는지 확인해야 합니다. 분석 일자리 시장에서 제공되는 다양한 직책은 다음과 같습니다.
일반 분석가 또는 주니어 분석가를 찾고 있다면 여러 회사의 분석 직무 시장에서 일자리를 찾을 수 있습니다. 일반적으로 이러한 분석가는 데이터 분석 팀을 채우려는 소규모 컨설팅 회사에서 일하게 됩니다. 이 분야에서는 항상 많은 분석 직책이 열려 있으며 일반적으로 데이터 분석과 Excel에 대한 경험이 필요합니다. 이 두 가지 사항은 지원하는 직책에 매우 중요합니다. 이러한 유형의 직책에 적합한지 확신할 수 없다면 대형 컨설팅 회사 중 한 곳에 연락하여 문의해 보세요.
분석 일자리 시장은 앞으로도 계속 인기를 끌 것입니다. 더 많은 회사가 빅데이터를 사용하여 비즈니스를 개선하기 시작했기 때문입니다. 비즈니스 커뮤니티가 빅데이터를 사용하여 수익을 개선할 수 있는 다양한 방법을 계속 알아내면서 이와 같은 직책이 더 많이 생길 가능성이 높습니다. 세상에 분석가가 필요한 회사가 있는 한, 분석 일자리 시장에서는 항상 일자리가 생길 것입니다.
데이터 과학 학습
컴퓨터 전문가, 특히 더 큰 데이터 집합을 다룰 수 있는 전문가에 대한 수요가 증가하고 있다는 것은 비밀이 아닙니다. 더 많은 정보가 데이터베이스에 저장되는 시대에 데이터 과학을 배우는 방법은 많은 사람에게 엄청난 도전이 될 수 있습니다. 다행히도 통계 분석의 기본을 배우고자 하는 사람들을 돕기 위해 고안된 훌륭한 자료를 제공하는 온라인 소스가 많이 있으며, 다양한 고급 학습 모듈도 있습니다. 시작하는 데 필요한 것은 약간의 시간뿐입니다.
통계와 데이터 수집의 중요한 주제를 이해하는 데 도움이 되도록 설계된 온라인 소스가 많이 있습니다. 인기 있는 사이트인 Imurgence Learning은 180개 이상의 수업을 제공합니다. 이러한 수업은 이해하기 쉬운 섹션으로 나뉘며 각 수업에는 통계 프로세스에 대한 소개와 실제 실험의 예가 포함됩니다. 수업은 표본 크기와 분산을 사용하는 것부터 변수 간의 관계를 식별하는 것까지 다양합니다. 무엇보다도 이러한 모든 수업은 일상 생활에서 사람들이 직면하는 실제 상황을 기반으로 합니다.