데이터 과학은 현대 비즈니스 세계에서 가치 있는 자산으로 인식되며, 데이터 과학자에 대한 수요는 더욱 증가하고 있습니다. 이 글에서는 2024년에 데이터 과학자가 되는 방법 소개를 위해 데이터 과학의 핵심을 이해하고 데이터 과학자로서의 경력을 쌓기 위한 관련 정보를 제공합니다.
데이터 과학자는 거대한 양의 데이터를 수집, 분석, 해석하는 전문가입니다. 그들은 결과를 해석한 후 비즈니스와 다른 그룹을 위해 실행 가능한 계획을 만들기 위해 데이터를 처리, 모델링 및 분석합니다. 데이터 과학자의 기능은 과학자, 통계학자 또는 컴퓨터 전문가와 같은 여러 전통적인 기술 역할에서 파생되었습니다.
데이터 과학자로 성장하기 위한 다음 단계는 데이터 Munging 을 배우는 것입니다. 이는 지저분한 데이터 세트를 살펴보고 중복 데이터를 식별하여 정리하는 과정입니다.
단계 7: 보고
데이터 과학자에게 데이터 분석은 업무의 절반일 뿐, 나머지 절반은 보고입니다. 데이터를 읽을 수 있고 가공하기 위해 보고서, 차트, Tableau, d3.js 등과 같은 데이터 시각화 도구를 익히세요.
단계 8: 실습
데이터 과학 기술을 세밀하게 조정하는 가장 좋은 방법은 그 지식을 실전에서 적용하는 것입니다. 이론적 지식을 모두 마스터한 후 실제 기업이 직면한 실제 데이터 과학 응용프로그램에서 작업하세요.
단계 9: 트렌드 알기
데이터 과학 분야의 최신 동향을 계속해서 파악하세요. 세계에서 생성되는 데이터 양은 매일 증가하고 있으며, 데이터 과학도 이에 따라 진화해야 합니다.
단계 10: 학사 학위 취득
학사 학위가 적어도 입문 수준의 데이터 과학자로 기회를 얻기 위해서는 필요합니다. 다른 분야에서 학사 학위를 받았다면 온라인 짧은 과정이나 부트캠프를 통해 직업에 필요한 기술을 개발하세요.
전문화를 고려해 보세요
수요가 높은 데이터 과학자들은 특정 산업에 전문화되거나 인공 지능, 기계 학습, 연구 또는 데이터베이스 관리와 같은 분야에서 강력한 기술을 개발합니다. 경험과 전문성이 쌓이면 기존의 역할은 변화하며, 기계 학습 엔지니어, 인공 지능 엔지니어, 컴퓨터 비전 엔지니어, 데이터 분석가, 시니어 데이터 분석가, 데이터 과학자, 시니어 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 등으로 지정될 수 있습니다.
이력서 작성하기
데이터 과학 교육을 마치고 프로젝트 및 인턴십에서 경험을 쌓았다면 포트폴리오를 작성하세요. 데이터 과학 기술을 강조하고 관련 오프닝에 지원하세요. 최고 인기 데이터 과학 질문과 답변을 참조하여 면접에 대비하세요.
적절한 기술이나 전문화를 습득하면 첫 데이터 과학 역할에 대비할 수 있습니다. 첫 데이터 과학 역할은 데이터 과학자의 타이틀이 아닌 분석 역할일 수 있으므로 성장 가능한 회사를 고려하세요. 인턴십도 고려해 보세요. 업계에서 경험을 쌓고 실제 프로젝트에서 실무 경험을 쌓는 것은 중요합니다.
데이터 과학 자격증 및 후속 교육 탐색
다양한 기관에서 데이터 과학 기술 및 도구에 대한 다양한 강의 및 교육이 제공되고 있습니다. ‘평생 학습을 멈추지 말라’는 원칙을 따르세요. 새로운 기술과 도구를 항상 학습하고 자신의 발전을 위해 유지하세요. 데이터 과학자는 통계학자보다 통계에 더 뛰어나고, 소프트웨어 엔지니어보다 소프트웨어 공학에 더 뛰어난 사람이라고 Josh Wills가 말한 것처럼 계속해서 발전해 나가세요.
맺음말
데이터 과학은 현대 비즈니스 세계에서 가치 있는 자산으로 인식되며, 데이터 과학자에 대한 수요는 계속해서 증가하고 있습니다.
데이터 과학자는 기술적인 혁명의 보이지 않는 영웅이며, 그들의 업무에 대한 보상은 놀라울 정도로 큽니다.
데이터 과학에 진입하려는 경우 또는 현재의 기술 세트를 확장하려는 경우 시작하세요. 비록 어려운 과제일 수 있지만, 그 보상은 그만한 가치가 있습니다. 데이터 과학자로의 꿈을 이루기를 바랍니다.
