데이터 사이언스 하는일과 전망 및 실전에서 배우는 과정팁!

"데이터 사이언스"란 말 그대로 데이터를 분석해서 문제를 해결하는 학문입니다. 최근 빅데이터 시대가 도래하면서 많은 기업들이 데이터분석 전문가를 채용하고 있고, 개인들도 자신의 정보를 활용하기 위해 데이터과학자라는 직업에 관심을 갖는 분들이 많은데요.

 

 

이번 포스팅에서는 "데이터 사이언스"가 하는 일들을 알아보고 앞으로의 전망과 준비방법을 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

데이터 사이언스

 

데이터 사이언스란!

 

 

데이터 사이언스는 말 그대로 데이터를 과학적으로 분석하는 일련의 과정을 의미하는데요. 이를 통해 데이터를 분석하고 이를 통해 인사이트를 도출하며, 더 나아가 이를 통해 비즈니스의 의사결정에 활용합니다.

데이터 사이언스는 데이터 수집, 전처리, 분석, 시각화, 모델링, 예측, 최적화 등 다양한 분야를 포함하고 있어요.

데이터 사이언스 하는 일!

 

 

데이터 사이언스 하는 일을 정리하면 이렇습니다. 데이터베이스나 컴퓨터 언어를 이용해서 고객에게 맞는 상품을 추천하거나 마케팅 전략을 세우는 업무를 주로 합니다.

그리고 온라인 쇼핑몰에서 내가 원하는 옷을 검색하면 해당 의류 브랜드의 다른 색상/사이즈 또는 유사한 스타일의 비슷한 디자인의 옷을 추천해 주는 시스템을 개발한다고 생각하시면 됩니다.

또한 특정 분야의 트렌드를 예측하기도 하고, 인공지능 알고리즘을 설계 및 구현하며 이를 기반으로 다양한 서비스를 제공하게 됩니다.

데이터 사이언스 미래전망!

 

빅데이터 시장이 커지면서 수요가 늘어나고 있으며, 특히 금융권에서도 AI기술을 도입하려는 움직임이 활발해지고 있어서 향후 5년간 고용증가율이 연평균 8% 이상 증가할 것으로 예상됩니다. 하지만 아직까지는 관련 인력이 부족한 상황이라 취업전망은 매우 밝은 편이라 하네요.

데이터 사이언스 준비과정!

통계학과 경영학 지식이 있으면 도움이 되며, 프로그래밍 실력(파이썬, R)을 갖추고 있다면 더욱 좋습니다. 자격증으로는 SQLD, SQLP, ADP 등이 있지만 필수사항은 아니지만 앞으로는 실제 프로젝트 경험이 큰 도움이 된다고 하네요.

 "데이터 사이언스"에서는 데이터 수집, 전처리, 분석, 시각화, 모델링, 예측, 최적화 등 다양한 분야를 포함하고 있어요. 이를 위해 "데이터 사이언스"는 데이터베이스, SQL, 파이썬, R, 머신러닝, 딥러닝 등의 기술을 숙지하고 있어야 합니다.

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"데이터 사이언스"는 데이터 수집, 전처리, 분석, 시각화, 모델링, 예측, 최적화 등 다양한 분야를 포함하고 있어야 하며, 이를 위해 다양한 기술과 지식이 필요합니다. 데이터 사이언스는 빅데이터 시대에서 필수적인 역할을 하고 있으며, 더 나아가 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등의 기술과 함께 미래를 이끌어갈 중요한 분야입니다. 이상 "데이터 사이언스"에 대해 총정리해봤습니다.