데이터 과학을 배우고 싶으십니까? 데이터 과학이 배우기 어렵습니까?

데이터 과학에는 다양한 과제가 존재합니다. 데이터는 산업의 필수 요소이기 때문에, 데이터 사이언스는 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 데이터 과학은 최신 분야입니다. 그런데 아직 제대로 된 개발 기반이 부족합니다. 데이터가 폭발적으로 증가하고 있지만 데이터를 올바른 방식으로 처리할 수 있는 전문 데이터 과학자는 부족합니다.

데이터 과학은 배우기 어렵습니다.

그럼, 데이터 과학이 어떻게 어려운지, 데이터 과학자와 데이터 과학 지망자 모두가 직면하는 몇 가지 문제에 대해 논의해 봅시다. 데이터 과학을 어렵게 만드는 몇 가지 문제는 다음과 같습니다.

1. 어려운 문제

데이터 과학자는 어려운 문제를 해결해야 합니다. 이러한 문제는 가장 어려운 비즈니스 문제를 해결하는 모델을 개발하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 이를 위해서는 예민한 문제해결감과 높은 수학적 적성감이 필요합니다. 데이터 과학자는 데이터 내에서 패턴을 찾고 데이터에서 결론을 얻어 통찰력을 생성해야 합니다. 데이터 과학자는 매우 복잡한 문제를 해결하는 데 익숙해야 합니다. 데이터 과학 특히 이 분야에 경험이 없는 사람들에게 복잡한 분야이다.

데이터 과학은 최신 분야이기 때문에 경험 있는 후보를 찾는 것은 여러 회사가 직면한 가장 어려운 문제 중 하나입니다. 이는 데이터 과학이 많은 산업에서 더욱 어려운 과제로 떠오르게 합니다. 따라서 기업이 데이터 과학 솔루션을 개발하려면 문제점을 철저히 파악하고 분석적 접근 방식을 적용해 해결해야 합니다.

2. 대규모 데이터

데이터는 데이터 과학자의 생명줄입니다. 하지만 오늘날 세상에는 많은 양의 데이터가 존재합니다. 이 데이터는 기하급수적인 속도로 확장되고 있으며 종종 데이터 과학자에게 부담이 됩니다.

데이터에서 의미 있는 정보를 도출하기 위해서는 주어진 빅데이터를 분석하고 통찰력을 생성하는 데이터 과학자가 필요하다. 그러나 많은 데이터 과학 전문가에게 이러한 방대한 데이터를 관리하는 것은 종종 과제가 된다.

알고 계십니까? 백악관은 이미 서로 다른 데이터 프로젝트에 거의 2억 달러를 지출했습니다.

또한 존재하는 데이터가 항상 정리되는 것은 아니며, 즉 데이터가 행과 열의 형태로 구성되는 것도 아닙니다. 이는 데이터 과학자들에게 추가적인 과제를 더합니다.

이처럼 많은 양의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터 과학자가 Hadoop 및 Spark와 같은 빅 데이터 도구에 대한 지식이 필요합니다. 이것은 데이터를 분석하는 것이 주된 업무인 데이터 과학자의 전문 지식을 분배한다. 따라서 데이터 과학자가 여러 역할을 전문으로 하는 것은 어려운 일이 됩니다.

3. 기술적 전문성

데이터 과학은 여러 분야에서 뿌리를 내리고 있습니다. 수학, 통계, 프로그래밍과 같은 분야는 데이터 과학을 구성하는 핵심 분야 중 일부입니다. 그런 다음 데이터 과학자가 반드시 숙달해야 하는 여러 하위 구성 요소가 있습니다.

개별 분야에 대한 지식과 전문지식을 갖는 것이 상대적으로 쉽지만, 세 가지 분야를 모두 익히기는 어려워지는 경우가 많습니다. 게다가, 한 개인이 한 분야의 전문가가 되기까지는 수년이 걸립니다.

예를 들어, 프로그래밍에 능숙해지기 위해서, 프로그래머는 그의 영역을 마스터하는데 수년을 소비합니다. 데이터 과학에 능숙한 마스터가 되기 위해, 그는 통계를 마스터하는 데 거의 같은 양의 노력을 기울여야 할 것입니다.

이것이 대부분의 능숙한 데이터 과학 전문가들이 금융, 자연 과학, 통계와 같은 정량적 분야에서 박사 학위를 소지하는 주된 이유 중 하나입니다. 요즘처럼 프로그래밍은 모든 전문가가 배워야 할 보조 기술이 되었습니다.

예를 들어, 생물 통계학 박사 학위를 추구하는 사람은 소견을 생성하기 위한 통계 모델을 구현하기 위해 R과 같은 프로그래밍 언어에 대한 명령을 보유해야 합니다. 따라서 데이터 과학을 마스터하려면 먼저 기본 원칙을 마스터해야 합니다.

마지막으로

우리는 데이터 과학이 가파른 학습 곡선을 가진 매우 어려운 분야라고 결론짓습니다. 이는 전문 데이터 과학자가 부족한 배경의 주요 기여 요인 중 하나입니다.

문장 출처:https://data-flair.training/blogs/is-data-science-difficult/

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