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오늘은 미래지향적인 직업에 대해서 알아보겠습니다. 데이터 과학자에 대한 여러 가지 지식들이 있지만 간단명료하게 데이터 과학자가 무엇이며, 하는 일들은 또 어떤 것들이 있는지에 대해서 소개하겠습니다.
미래직업 데이터 과학자란?
데이터 과학자는 다양한 방법, 알고리즘, 도구를 사용하여 복잡한 데이터를 분석하고 해석하는 전문가입니다. 이들의 목표는 조직이 데이터에서 얻은 통찰력을 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것입니다. 데이터 과학자는 통계, 수학, 프로그래밍 및 도메인 지식의 전문 지식을 결합하여 데이터에서 의미 있는 패턴과 추세를 추출합니다. 또한 데이터 과학자는 과학과 관련된 분야를 전공, 데이터 분석과 관련된 업무에 종사하는 사람을 말합니다. 즉 데이터를 모으고, 분석해서 적합한 형태로 가공을 합니다. 미래직업에 데이터 과학자의 발전과 인재양성에 많은 노력을 기울여야 할 것입니다.
데이터 과학자가 하는 일
데이터 과학자의 첫 번째 단계는 답변이 필요한 문제나 질문을 이해하는 것입니다. 여기에는 목표와 목표를 정의하기 위해 조직 내 이해관계자 또는 의사결정자와 긴밀히 협력하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 회사에서 매출이 감소한 이유를 이해하려는 경우 데이터 과학자는 감소가 계절적 추세, 시장 상황 또는 내부 요인으로 인한 것인지 여부와 같이 어떤 구체적인 질문에 대답해야 하는지 명확히 하기 위해 노력할 것입니다. 데이터 과학자가 하는 일들은 데이터를 수집하여 문제가 정의되면 데이터 과학자는 관련 데이터를 수집해야 합니다. 이 데이터는 데이터베이스, 스프레드시트, 온라인 소스 또는 웹 스크래핑 등 다양한 소스에서 가져올 수 있습니다. 데이터 수집 단계는 데이터의 품질과 관련성이 분석 결과에 큰 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다. 데이터 정리 및 준비하고, 원시 데이터는 종종 지저분하고 불완전합니다. 데이터 정리에는 누락된 값 처리, 중복 제거, 오류 수정이 포함됩니다. 데이터 준비에는 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환하는 것도 포함될 수 있습니다. 정확한 분석은 고품질 데이터에 달려 있기 때문에 이 단계는 매우 중요합니다. 탐색적 데이터 분석하고 데이터 과학자는 데이터를 탐색하여 패턴, 상관관계 및 이상 현상을 식별합니다. 이 단계에는 데이터의 기본 구조를 이해하기 위해 통계 기법과 시각화를 사용하는 경우가 많습니다. 예를 들어 그래프를 그려 변수가 서로 어떻게 관련되어 있는지 확인하거나 평균 및 중앙값과 같은 요약 통계를 계산합니다. 또한 모델빌딩으로 데이터 과학자는 데이터에 대한 명확한 이해를 바탕으로 예측 또는 설명 모델을 구축합니다. 여기에는 기계 학습 알고리즘, 통계 모델 또는 둘 다를 적용하는 것이 포함될 수 있습니다. 예를 들어 목표가 향후 매출을 예측하는 것이라면 데이터 과학자는 회귀 분석이나 시계열 예측을 사용할 수 있습니다. 또한 모델평가하여 모델을 구축한 후 데이터 과학자는 정확성, 정밀도, 재현율 또는 F1 점수와 같은 다양한 측정항목을 사용하여 모델 성능을 평가합니다. 이 단계를 통해 모델이 신뢰할 수 있고 유효한 결과를 제공하는지 확인할 수 있습니다. 모델 성능이 만족스럽지 못한 경우 데이터 과학자는 매개변수를 조정하거나 다른 알고리즘을 시도해야 할 수도 있습니다. 통역 및 의사소통으로 모델이 검증되면 데이터 과학자는 결과를 해석하고 이를 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다. 여기에는 차트 및 그래프와 같은 시각화 생성, 보고서 작성, 이해관계자에게 결과 제시 등이 포함되는 경우가 많습니다. 통찰력을 이해하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 사용할 수 있도록 효과적인 의사소통은 필수적입니다. 배포 및 모니터링을 하고, 경우에 따라 데이터 과학자는 실시간 결정을 내리거나 프로세스를 자동화하는 데 사용할 수 있는 프로덕션 환경에 모델을 배포합니다. 또한 시간 경과에 따른 모델 성능을 추적하고 필요에 따라 조정할 수 있도록 모니터링 시스템을 설정할 수도 있습니다.
데이터 과학자의 미래전망과 가치
데이터 과학 분야는 항상 새로운 기술, 도구 및 기술로 발전하고 있습니다. 데이터 과학자는 최신 발전 사항을 계속 업데이트하고 지속적으로 기술을 향상해야 합니다. 여기에는 워크숍 참석, 연구 논문 읽기, 새로운 방법 실험 등이 포함될 수 있습니다. 요약하면, 데이터 과학자는 데이터를 활용하여 문제를 해결하고 비즈니스 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 이들의 업무에는 기술적 능력, 분석적 사고, 효과적인 의사소통이 결합되어 있습니다. 데이터를 이해하고 해석함으로써 조직이 통찰력을 얻고 운영을 최적화하며 목표를 달성하도록 돕습니다. 또한 데이터 과학자는 빅데이터 시대의 핵심 전문가로 , 그 중요성이 계속해서 증가하고 있습니다. 무엇보다 의료, 마케팅, 금융, 등 많은 다양한 산업분야에서 데이터 과학자의 수요가 매우 높고, 이에 따라 데이터 과학자는 미래전망 가치산업에 반드시 필요한 직업으로 높은 수익을 기대할 수 있습니다.