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데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 기술,이 문장만 보면 다 알 수 있다

최종 업데이트:2021-8-10

엄청난 양의 데이터를 다루는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 데이터 사이언티스트가 이런 일을 할 수 있습니다. 그리고 데이터 사이언티스트가 되기 위해서는 적절한 기술을 보유해야 합니다. 데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 기술 및 비기술적 기술이 있습니다다. 따라서 더 이상 시간을 낭비하지 말고 이 문장을 통해 기술을 업그레이드합시다.

데이터 사이언티스트는 어떤 소프트웨어 엔지니어보다 통계학자가 뛰어나고 어떤 통계학자보다 기술자가 뛰어납니다. 데이터 사이언티스트는 21세기의 가장 섹시한 직업으로 불립니다.

데이터 사이언티스트는 효과적인 방법으로 업무를 수행하기 위해 전문적 및 비전문적 기술을 갖추어야 합니다.

데이터 사이언티스트가 되기 위해 전문적인 기술

아래는 데이터 사이언티스트가 되기 위해 전문적인 기술 중 몇 가지 입니다. 이 문장은 이 부분을 세 가지로 나눕니다.

1. 데이터 사이언티스트가 되기 위해 전문적인 기술——–통계 & 확률 기술

통계적 사고는 데이터 사이언스의 가장 중요한 측면입니다. 필요한 통계 지식이 없으면 데이터 사이언티스트가 될 수 없습니다. 데이터 사이언스는 기본적으로 통계의 브랜드 리브랜딩입니다. 전통적으로 통계학에서 공식적인 학위를 가진 통계학자들이 데이터 사이언스를 연구할 수 있습니디. 그런데 이제는 공식적인 학위가 없는 사람들이 데이터 사이언스를 연구하는 것이 가능합니다.

데이터 사이언스에 대한 통계적 통찰력을 제공합니다. 데이터 사이언스의 실질적인 측면을 가르치는 다양한 책들이 있습나다. 데이터 사이언스 여행을 위해 스킬 세트에서 갖춰야 할 몇 가지 통계 개념을 소개하겠다. 일반적으로 통계는 두 가지로 나눕니다.

  • 기술 통계량

기술 통계학은 데이터의 요약과 설명을 다룹니다. 시각화를 통해 데이터의 큰 특징을 정량적으로 요약합니다. 기술 통계량에서 측정한 값으로는 정규 분포, 변동성, 중심 경향 등이 있다.

  • 기본 통계량

추론 통계는 데이터로부터 유추하거나 결론짓는 것에 관한 것입니다. 그것은 더 작은 표본에서 결론을 도출하고 더 큰 집단에 대해 도출된 결론을 암시하는 것입니다. 추론 통계에는 반드시 알아야 할 다양한 통계 방법이 있습니다.

이러한 방법으로는 중앙 한계 정리, 가설 검정, 분산 분석, 정량적 데이터 분석 등이 있습니다. 이러한 필수적인 기법으로 당신은 통계에 필요한 기술을 습득할 수 있을 것입니다.

데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 또 다른 기술은 확률입니다. 확률의 개념은 데이터 사이언스의 중추로서 복잡한 기계 학습 작업을 수행합니다.

2.데이터 사이언티스트가 되기 위해 전문적인 기술——–수학능력

수학은 데이터 사이언스의 또 다른 중요한 부분입니다. 우리는 선형 대수학, 미적분학, 이산 수학 및 최적화 이론과 같은 주제에 능숙해야 합니다. 우리는 이 주제들의 다양한 중요한 측면에 대해 자세히 토론할 것입니다.

  • 선형대수학

데이터 사이언스의 수학적 적성을 획득하는 가장 중요한 기술은 선형 대수학입니다. 선형 대수학은 머신러닝에서 실행되는 모든 것에 힘을 실어줍니다. 그것은 우리의 사진, 추천 시스템, 얼굴 인식의 예술적 렌더링에 사용됩니다. 선형대수의 지식은 기술을 갖추기 위해 필수적입니다. 선형대수학에는 행렬, 텐서, 행렬 인자화, 고유값 등 다양한 주제가 있습니다.

  • 미적분학

미적분학의 지식은 데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 또 다른 중요한 기술입니다. 미적분은 데이터 과학에서 광범위하게 사용됩니다. 특히 머신러닝이 필요한 과제에 사용됩니다. 미적분학의 중요한 주제로는 Maxima와 Minima, 단일 및 다중 변수의 함수, 부분파생성, 미분방정식 등이 있습니다.

미적분은 모델을 최적화하는 데 가장 중요한 개념인 손실 함수를 계산하는 데 사용됩니다. 부분 유도체의 개념은 신경망의 백프로파그에도 사용됩니다.

  • 이산수학

이산 수학은 프로그래밍을 위한 수학입니다. 이산수학의 주제로는 부울대수학, 세트이론, 관계 & 함수, 숫자이론, 재귀, 그래프이론 등이 있습니다. 이산수학은 데이터베이스를 다룰 때도 유용하며, 예를 들어 집합이론을 표의 내조 및 외조자에 적용할 수 있습니다.

  • 최적화 이론

최적화는 데이터 사이언스에 매우 중요합니다. 최적화에 대한 지식을 가지고 있고 그 분야에 숙련되어 있으면 데이터를 효과적으로 사용하는 방법을 알 수 있습니다. 복잡한 다차원 공간에서 가장 최적의 솔루션을 찾는 방법을 알려줍니다. 최적화에는 변수, 제약 조건 및 목표 기능의 세 가지 부분이 있습니다. 최적화는 데이터를 최대한 활용하고 더 나은 모델을 개발할 수 있습니다.

3. 데이터 사이언티스트가 되기 위해 전문적인 기술——–프로그래밍 스킬

프로그래밍은 데이터 사이언티스트와 전통적인 통계학자를 구별하는 기술입니다. 데이터 사이언티스트는 통계와 수학에 대한 지식과 함께 자신의 지식을 실행에 옮기는 방법도 알아야 합니다. 기본적으로 프로그래밍은 당신이 통계적 사고를 실제적인 환경에서 실행할 수 있도록 해줍니다.

프로그래밍 없이는 지식을 실천에 옮길 수 없습니다. 따라서 데이터 사이언스의 문제를 해결하기 위해서는 프로그래밍에 능숙해야 합니다. 데이터 사이언티스트에서 알아야 할 필수 프로그래밍 언어 및 툴은 다음과 같습니다.

  • Python

Python은 우리가 데이터 사이언스에서 배울 수 있는 가장 쉬운 프로그래밍 언어입니다. 간단한 학습 곡선을 제공하는데 파이썬은 매우 다재다능해서 다른 작업과 운영에 사용할 수 있습니다. 그것은 강력한 모델을 개발하기 위해 코드로 구현할 수 있는 광범위한 라이브러리와 기능을 즐깁니다.

  1. Pandas

Pandas는 데이터 논쟁에 사용되는 python 도서관입니다. 데이터 사이언스는 데이터를 치료하고 사전 처리를 해야 할 것입니다. 그러기 위해서는 당신의 기술 세트에 pandas가 있어야 합니다.

  1. Matplotlib

데이터 시각화는 데이터 사이언스에서 가장 중요한 기술입니다. 기업이 요구하는 시각적 소통의 형태입니다. Maplotlib는 산점도, 선 그림, 이미지 그림, 히스토그램, 3D 그림, 파이 차트, 로그 그림 등을 통해 데이터를 시각화할 수 있도록 합다.

  1. TensorFlow

TensorFlow는 딥러닝 알고리즘 처리에 사용되는 고급 라이브러리입니다. 이미지 인식, 음성 인식, 예술 생성 등을 위한 모델 개발에 널리 사용됩니다.

  • R

R은 핵심 데이터 사이언스 문제를 해결하는 데 사용되는 통계 프로그래밍 도구입니다. R은 가파른 학습 곡선을 제공하지만, 이 언어에 대한 지식은 우리가 군중들과 떨어져 서도록 도와줄 수 있습니다. 데이터 사이언스 기업에 있어서 R은 예비 데이터 사이언스 지원자들에게 필수 기술입니다.

R은 다양한 통계적 요구에 호소할 수 있는 다양한 패키지를 제공합니다. R은 CRAN 저장소에 1만개가 넘는 패키지를 보유하고 있습니다. 천문학, 생물통계학, 유전체학, 금융 등 다양한 분야의 복잡한 데이터 분석 문제를 해결하는 데 가장 유리한 도구로 떠올랐습니다. 데이터 사이언티스트가 되기 위해 숙련되어야 하는 R의 중요한 패키지는 다음과 같습니다.

  1. ggplot2

ggplot2는 R을 위한 중요한 데이터 시각화 패키지입니다. 위에서 언급했듯이, 회사들은 중요한 의사소통 수단으로 데이터 시각화를 요구합니다. 따라서 데이터를 시각적으로 표현하는 데 필요한 기술이 있어야 합니다. R을 사용하면 ggplot2를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.

  1. dplyr

이 패키지는 우리에게 데이터를 조작하는 기술을 제공합니다. 데이터를 행과 열, 특히 ‘데이터프레임’으로 구성할 수 있습니다. Dplyr는 복잡한 데이터 분석 작업에 대해 빠른 속도를 낼 수 있도록 합니다.

  1. purrr

purrr는 R이 제공하는 필수 데이터 논쟁 도구입니다. 데이터를 매핑하고 집계할 수 있는 사용하기 쉬운 기능을 제공합니다. R에 분쟁작전을 적용하려면 이 패키지에 정통해야 합니다.

  1. shiny

미적 그래프와 플롯을 묘사한 인터랙티브 웹 어플리케이션을 개발할 수 있는 시각화 패키지입니다. 개별 애플리케이션을 개발하거나 시각적 그림을 R 코드에 포함시킬 수 있습니다. 이 기술은 전통적인 데이터 과학 기술을 가진 다른 후보자들보다 우위에 설 것입니다.

  • 지포 모니터링형 데이터 시각화 도구

파인리포트에서  데이터 분석 기능은 비즈니스 사용자에게 매우 적합하다는 것입니다. 간단한 드래그 앤 드롭으로 다양한 보고서를 만들 수 있고 데이터 의사결정 분석 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다. 

출처: 파인리포트

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데이터 과학자가 되기 위해 필요한 비전문적인 기술

다음은 데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 비전문적인 기술 중 몇 가지

1. 데이터 과학자가 되기 위해 필요한 비전문적인 기술—–데이터 호시심

더 많은 것을 배우고자 하는 호기심이 어떤 양적 분야의 숙달력을 얻기 위한 열쇠입니다다. 데이터 사이언스는 본질적으로 양적성이 높기 때문에 전문지식과 지식을 갖춘 사람이 필요합니다. 그러므로 더 많이 배우고 데이터로 실험할 수 있는 호기심으로 무장해야 합니다.

데이터 사이언스는 끊임없이 발전하고 있기 때문에, 우리는 기사, 블로그, 프로그래밍 언어, 도구 등의 새로운 업데이트로 자신을 업데이트합니다. 이를 위해서는 새로운 개념을 배우고 이를 구현하기 위한 고도의 지적 호기심이 필요합니다.

2. 데이터 과학자가 되기 위해 필요한 비전문적인 기술—–비즈니스 전문성

데이터 사이언스는 비즈니스 영역을 중심으로 진행됩니다. 데이터 사이언티스트는 비즈니스 요구사항에 대한 지식을 갖추어야 합니다. 데이터 사이언티스트의 주요 목표는 분석 기술의 구현을 통해 비즈니스 문제를 데이터 사이언스 솔루션으로 변환하는 것입니다. 그들만의 방식으로 데이터 사이언스를 이용하는 몇몇 다른 사업체들이 있습니다.

3. 데이터 과학자가 되기 위해 필요한 비전문적인 기술—–소통능력

데이터 사이언티스트들에게는 의사소통 기술이 가장 중요합니다. 그것은 무시할 수 없는 비기술적 기술 중 하나입니다.

4. 데이터 과학자가 되기 위해 필요한 비전문적인 기술—–팀워크

팀워크는 데이터 사이언티스트들의 또 다른 중요한 자질입니다. 데이터 사이언티스트는 여러 팀원의 통합 노력이 필요한 프로젝트를 연구합니다. 비즈니스 분석가, 마케팅 부서 및 제품 개발을 위한 소프트웨어 팀과 같은 회사의 여러 구성원과 함께 작업해야 합니다. 그러므로 팀워크는 본질적으로 중요합니다.

마지막으로

데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 기술들이었습니다. 데이터 사이언스는 통계 & 확률, 수학, 프로그래밍으로 구성되어 있습니다. 그렇기 때문에 여러분은 그들의 다양한 기본 개념을 이해할 수 있는 올바른 태도를 가져야 합니다. 결국, 데이터 사이언스는 많은 사람들을 끌어 모으는 돈벌이가 되는 직업입니다. 따라서 기술에 관해서는 많은 투자를 필요로 합니다.

데이터 분석가 되기 위해 필요한 모든 기술을 이해하셨기를 바란다. 앞으로도 좋은 자료와 경험을 공유하도록 합니다. 계속해서 지켜봐 주시고 기대해 주시고 더 많은 사랑 부탁드리겠습니다.

문장 참고:https://data-flair.training/blogs/skills-needed-to-become-a-data-scientist/

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