여러 데이터 과학자의 작업 설명을 찾으려면 Google 검색이 한 번만 필요합니다. 많은 고용주들이 현장에서 자격 있는 전문가를 찾고 있습니다. 지리적 거주지와 상관없이 데이터 과학자가 필요한 회사를 거의 항상 찾을 수 있습니다. 하지만, 여러분에게 적합한 직업을 찾기 전에 데이터 과학자의 자격에 대해 모두 알아야 합니다. 그리고 이것이 바로 이 튜토리얼에서 이야기 할 것입니다.
데이터 과학자의 직업을 세가지 그룹으로 나누어 보겠습니다. 이 모든 그룹은 요구 사항, 기대 사항, 급여 등이 서로 다릅니다. 이 모든 사항은 앞으로 있을 튜토리얼에서 다루게 될 것입니다!
데이터 과학자의 책임입니다.
데이터 과학자의 직무 설명은 일반적으로 데이터 분석을 통한 통찰력으로 제품, 리더십 및 마케팅 캠페인을 지원할 수 있는 사람을 요구합니다. 데이터 과학자의 직책 뒤에 있는 사람은 대개 대규모 데이터 세트와 협력하여 기업의 행동 효과를 높일 수 있는 방법을 찾을 수 있을 것으로 기대됩니다.
대다수의 고용주들은 데이터 과학자가 상당한 양의 데이터 마이닝과 분석 방법을 보유할 것으로 예상하고 있습니다. 뿐만 아니라, 데이터 도구, 모델을 구축하고 구현하는 방법, 알고리즘 및 시뮬레이션을 작성하는 방법 등을 잘 파악할 수 있을 것으로 예상됩니다.
데이터 과학자의 주요 책임은 다음과 같습니다.
기업의 데이터베이스에서 데이터를 추출 및 분석하여 기업의 제품 개발 및 비즈니스 전략에 최적화하는 방법에 대한 결론을 내릴 수 있습니다.
사용자 정의 데이터 알고리즘을 개발합니다.
다양한 기능 팀과 협력하여 모델을 구현하고 결과를 모니터링합니다.
성능을 모니터링하고 분석할 수 있는 도구를 개발합니다.
데이터 소스의 효율성과 정확성을 높일 수 있는 새로운 도구를 찾고 있습니다.
예측 모델링을 구성 및 사용하여 더 나은 UX, 수익 창출, 타겟팅 및 비즈니스 결과를 만들 수 있습니다.
이러한 책임을 다하기 위해 대부분의 데이터 과학자 직무 설명은 다음과 같은 자격을 요구합니다.
제품을 개발하는 동안 문제 해결 능력이 뛰어나고 빠릅니다.
데이터 아키텍처 생성에 대한 경험입니다.
기계 학습 기법에 대한 지식과 기계 학습의 단점이나 장점은 무엇입니까?
데이터에서 통찰력을 얻는 데 도움이 되는 컴퓨터 프로그래밍 언어에 대한 지식입니다.
대부분의 경우 데이터 과학에서 대학이나 대학 교육이 필요하지만 요즘은 온라인 학습 경로를 통해서도 이루어질 수 있습니다.
한 팀에서 같은 목표를 달성하는 동안 뛰어난 커뮤니케이션이 이루어집니다.
Google Analytics, DigitalOcean, Facebook Insights, Redshift 등과 같은 다양한 인터넷 도구에 대한 지식과 경험입니다.
데이터 과학 자격의 그룹마다 다릅니다.
데이터 과학자 직업 설명에는 몇 가지 다른 유형이 있습니다. 3개 섹션 또는 다른 그룹으로 나눌 수 있습니다. "그룹"은 경험 수준(입력 수준, 주니어 및 시니어)에 따라 분류됩니다.
엔트리 레벨 데이터 과학자입니다.
엔트리 레벨 데이터 과학자는 업계 신참입니다. 이 사람들은 여전히 과학자들의 데이터 활용에 대해 잘 모릅니다. 적어도 실제 작업 방식으로는 말이죠.
전형적으로 엔트리 레벨 데이터 과학자는 이제 막 학위를 취득하여 데이터 과학자로서의 첫 번째 실제 직업을 찾으려고 하는 사람입니다. 일부 엔트리 레벨(초기) 데이터 과학자는 이미 실제 회사에서 근무한 경험이 있지만, 이는 매우 드문 경우입니다. 통상적인 시나리오는 이러한 전문가들이 데이터 과학 분야에 입문한 지 얼마 안 되어 "오븐에서 신선하게" 나아가 데이터 과학자의 직업 설명을 통해 앞으로 다가올 일에 대한 감각을 얻는 것입니다.
책임
이것은 아마도 있지 않겠지만, 초보자 데이터 과학자 일자리 대부분을 배우고 주위를 돌아요. 언제 고용주가 초보자용 데이터 과학자를 고용한다, 그들은 이 사람은 아직 완전히 되어 적절한 적합한 작업을 선택 신선한 것을 알고 있어요. 게다가, 데이터 과학자들의 이 계층을 고용하는 대부분의 기업들 장소에 대한 특별한 훈련 프로그램을 가지고 있어요. 이러한 프로그램은 초보자가 자신의 미래 작업을 보다 빠르고 적절하게 이해하고 팀 기반 환경에서 작업하는 분위기를 조성할 수 있도록 고안되었습니다.
초급 데이터 과학 직종의 실제 업무와 관련해서는 대부분 일상적인 업무에 기계 학습을 활용하고, 다양한 분석을 수행하고, 회사 데이터의 특정 부분을 확장하는 등의 업무를 담당합니다. 그러나 모든 데이터 과학자의 작업 유형에는 동일한 작업과 요구 사항이 포함되므로 복잡성과 크기가 크게 다를 뿐입니다.
요구 사항들
엔트리 레벨 데이터 과학자의 직무 기술 요건과 관련하여, 주요 요건 중 하나는 적절하고 적절한 교육을 받는 것입니다. 대부분의 잠재적 고용주들은 여러분이 데이터 과학과 관련된 어떤 특정한 연구도 끝내지 않았다는 것을 알게 되면 여러분의 방식조차 살피지 않을 것이기 때문에 적절한 교육은 매우 중요합니다.
시간이 지날수록, 점점 더 많은 사람들이 대학이나 대학에 등록하는 전통적인 경로를 택하는 대신에 온라인 학습 대안 쪽으로 눈을 돌리고 있습니다. 일부 전문 분야에 종사하는 것은 괜찮지만, 데이터 과학 직종은 약간 다른 이야기입니다. 이 분야에서 대부분의 고용주들은 여전히 직원들이 제대로 확립된 교육 기관에서 특정 자격을 취득하도록 요구하고 있습니다. 이것은 대부분 데이터 과학이 매우 복잡하고 다층적인 연구 영역이기 때문입니다. 그리고 많은 다른 접근법을 필요로 합니다.
그 외에도, 데이터 과학자의 초보자 직업을 찾는다면, 이러한 직업 설명의 대부분은 동기부여, 열정, 고된 일, 그리고 지식을 쌓고자 하는 희망에 대해 언급하고 있다는 것을 알게 될 것입니다. 이건 그냥 빈말이 아닙니다! 비록 이러한 특징들이 대부분의 직업에 할당될 수 있지만, 데이터 과학 분야에서 열심히 일하고 논리적으로 생각하는 것과 같은 것들이 필수적입니다.
경력 경로 옵션입니다.
데이터 과학자의 직무에 대해 설명하자면, 진로 전환은 상당히 곧게 진행될 것입니다. 궁극적인 목표는 데이터 과학 분야의 직종을 발전시켜 결국 수석 데이터 과학자의 역할에 도달하는 것이어야 합니다. 과학자들이 하는 일을 거의 알지 못하는 상태에서 이 분야의 궁극적인 전문가가 되는 것은 힘든 여정이 될 수 있지만, 이것은 가치 있는 보상을 제공할 것입니다.
데이터 과학자의 대열에 진출함에 따라 급여, 취업 기회 및 혜택, 그리고 그 과정에서 발생하는 다양한 혜택도 함께 누릴 수 있습니다. 진로 자체는 쉽지 않지만, 많은 사람들이 여전히 데이터 과학자의 직업을 선택하고 있습니다. 이 분야는 일단 일을 하게 되면 항상 일자리를 찾을 수 있기 때문입니다(물론 여러분이 일을 하고 노력을 기울인다고 가정할 때).
급여
데이터 과학자의 초보자로서, 대부분의 데이터 과학자의 직무 설명은 본 자습서에 언급된 세 가지 등급 중 가장 적은 금액을 제공한다는 것을 알게 될 것입니다. 그 이유는 분명합니다. 즉, 여전히 업계의 작동 방식을 파악하고 새로운 직장에서 수행해야 할 모든 다양한 작업을 학습하기 위해 노력하고 있기 때문입니다.
Ziprecruiter.com은 엔트리 레벨 데이터 과학 직종의 평균 연봉이 약 69,000달러가 될 것으로 추정합니다. 모든 것을 고려해 볼 때, 그것은 당신이 막 시작하려고 할 때 꽤 괜찮은 봉급이에요!
주니어데이타 사이언티스트
주니어 데이터 과학자는 이러한 전문 분야에서 접하게 될 가장 일반적인 전문가 그룹입니다. 이러한 전문가들은 더 이상 "데이터 과학자가 무엇을 하는가?"를 궁금해하지 않지만, 여전히 고위 데이터 과학자의 반열에 오르기 위해 많은 것을 배워야 합니다.
하위 데이터 과학자의 직무 기술 요구 사항은 매우 간단합니다. 즉, 동료와 선배의 과도한 감독 없이 스스로 작업할 수 있어야 합니다. 당연히, 여러분이 새로운 회사에서 막 일을 시작할 때, 여러분에게 보여 주고, 일이 어떻게 돌아가는지 그리고 여러분이 무엇을 할 것인지에 대한 일반적인 전류를 가르쳐 주는 사람들이 있을 것입니다. 하지만 대부분의 주니어 레벨 데이터 과학 직종에서는 빠른 학습과 빠른 작업 수행을 요구할 것입니다. 이것은 주로 후배 데이터 과학자들이 이미 과거의 작업에 대한 경험이 있는 경향이 있고, 그들이 무엇을 해야 하는지에 대한 일반적인 지식을 가지고 있기 때문입니다.
요구 사항들
엔트리 레벨과 마찬가지로, 하위 데이터 과학자의 요구 사항은 적절한 교육을 받고, 자신이 하는 일에 대해 동기 부여와 열정을 갖고, 자신을 개선하기 위해 열심히 노력하는 것입니다. 하지만 초보자 그룹과는 달리, 주니어 데이터 과학자들은 학습에 덜 집중하고 주어진 작업을 실행하는 데 더 많은 중점을 둡니다. 자연스럽게 학습은 더욱 조용하게 계속됩니다. 단지 강조점이 바뀌었을 뿐입니다.
후배 데이터 과학자가 가져야 할 또 다른 중요한 특징은 압박을 받는 상황에서 올바른 결정을 내릴 수 있는 능력입니다. 특정 데이터 과학자의 자격은 아닐 수 있지만 데이터 과학자의 직무 기술에는 여전히 필수적인 부분입니다.
게다가, 후순위 데이터 과학 직종을 제공하는 많은 회사들이 그들의 지원자들에게 데이터 과학을 이미 경험하도록 요구할 것입니다. 더 많은 것을 요구하는 기업도 있고, 더 적게 요구하는 기업도 있습니다. 문제는 여전히 동일합니다. 제대로 된 주니어 데이터 과학자를 얻으려면 적어도 이 직업에 대한 사전 경험을 수집해야 합니다.
책임
후순위 데이터 과학자의 직무 설명은 대부분 한 팀에서 작업할 수 있고, 데이터 과학 및 데이터 분석에 대한 열정을 가지고 있으며, 특정 시스템을 만들고 시간이 지남에 따라 어떻게 수행하는지 추적하는 작업, 데이터 마이닝 등을 포함합니다. 이러한 요구사항은 초보자 데이터 과학자들의 요구 사항에 추가될 것입니다.
기계 학습과 공통 데이터 과학 도구에 대한 이해도가 높아야 하므로, 여러분의 주된 책임 중 하나는 기계 학습을 일상 업무에 적용하는 것입니다. 이렇게 하면, 여러분은 자신의 기술을 연습할 수 있을 뿐만 아니라, 새로운 고용주들에게 자신이 그 일에 적합하다는 것을 보여줄 수 있을 것입니다.
경력 경로 옵션입니다.
주니어 데이터 과학자의 주요 이점 중 하나는 적절한 데이터 과학 작업을 찾을 수 없는 상황은 거의 발생하지 않는다는 것입니다. 이 계층이 초급 계층보다 훨씬 우수한 위치입니다. 일부 기업은 사전 경험 없이 직원을 채용하는 것을 피하고 싶어할 수 있지만, 대부분의 기업은 여전히 하위 수준의 데이터 과학자를 찾고 있습니다.
이는 주니어 레벨 데이터 과학자의 자격 요건을 갖추는 주요 이점 중 하나입니다. 향후 진로에 대해 강조할 필요가 없습니다. 만약 여러분이 이 주제에 대해 열정을 가지고 있다면(이 시점에서 여러분은 이것이 여러분에게 진로인지 아닌지를 이미 알고 있어야 합니다), 여러분은 거의 항상 적절한 직업 기회를 찾을 수 있을 것입니다.
급여
주니어 데이터 과학자의 직무기술이 제공하는 급여는 대부분의 사람들에게 혼란스러운 주제입니다. 이것은 이러한 전문가들로 이루어진 하위 그룹이 다소 크고, 기술 수준도 상당히 다양하기 때문입니다. 그러나 Glassdoor.com은 여전히 하위 데이터 과학 직종의 급여에 대한 평균 추정치를 제공합니다.
이 사이트에 따르면, 주니어 데이터 과학자는 연간 약 9만 5천 달러를 벌어야 한다고 합니다. 그것은 미국의 평균 연봉을 훨씬 상회하는 것입니다!
수석 데이터 과학자입니다.
마지막으로, 데이터 과학자의 상위 그룹이 있습니다. 이미 알고 계시겠지만, 고위 데이터 과학자는 해당 분야의 선도적인 전문가입니다. 이들은 데이터 과학과 기계 학습에 일생을 바쳤고, 몇 년 동안 자신의 기술을 완벽하게 익히고 지식을 늘렸습니다.
요구 사항들
예상할 수 있는 바와 같이, 선임 데이터 과학자의 직무 설명에서 볼 수 있는 요구사항은 거의 자체적인 설명이 필요하므로, 데이터 과학 분야의 전문가가 되어야 하며, 이 분야에 필요한 모든 도구를 다루고 학습해야 합니다. 고위 데이터 과학자는 특정 전문 지식뿐만 아니라 그 주변의 모든 것에 대해서도 철저히 알고 있어야 합니다(예: 뛰어난 데이터 분석가여야 함).
저는 아마도 이 문제에 대해 언급할 필요도 없을 것입니다. 하지만 위에서 언급한 요구사항들은 데이터 과학과 관련된 분야에서 고등 교육을 받고 과거 작업에 대해 초경험을 쌓는 것 외에도 있습니다. 여기에 데이터 과학 직종은 데이터 시각화 도구에 대한 뛰어난 지식을 갖추고, 데이터 과학 프로세스에서 쿼리 언어를 사용하는 것에 대한 모든 것을 알고, 놀라운 통계적 기술을 가지고 있어야 합니다. 그것은 소유하기 위한 많은 기술들이에요!
책임
수석 데이터 과학자의 직무 설명은 회사 내에서 가장 어려운 과제를 해결해 줄 것입니다. 또한 대부분의 고위직 전문가들은 업무를 처리하고 동시에 새로운 기업이 더 빨리 길을 닦을 수 있도록 도와야 합니다. 여러 가지 어려운 작업을 수행하는 것은 충분히 어려운 일이지만, 새로운 사람들에게 회사 내의 데이터 과학의 복잡성을 가르쳐야 하는 것은 완전히 새로운 차원의 일입니다!
경력 경로 옵션입니다.
짐작하셨겠지만, 고위 데이터 과학 직종은 더 많은 "업그레이드"를 순위별로 제공하지 않습니다. 하지만, 데이터 과학자가 된 후에도 급여, 일자리 혜택, 유급 휴가 및 대규모 프로젝트와 같은 것들은 계속 증가하고 업그레이드 될 것입니다. 따라서, 선임 데이터 과학자로 성장할 수 없는 것이 걱정된다면, 개선의 여지가 충분히 있을 것입니다!
급여
고위 데이터 과학자의 직무 설명은 최고의 급여를 제공합니다. 또한 이는 일리가 있습니다. 대부분의 시간을 데이터 과학자를 통해 배우고 발전해 온 사람이라면 급여가 그 정도를 나타내는 것은 당연합니다!
GlassDoor는 수석 데이터 전문가의 평균 연간 기본 급여는 약 137,500달러여야 한다고 말합니다. 이는 이해하기 힘든 숫자이지만, 최근 몇 년 동안 데이터 과학 분야의 일자리가 점점 더 인기를 끌고 있다는 것을 보여주는 좋은 징조입니다.
결론
그래서, 우리는 기사의 끝에 도달했습니다! 이제 여러분은 다양한 데이터 과학자의 요구 사항을 알고 있을 뿐만 아니라 미래의 진로를 통해 데이터 과학과 진보를 배우려는 의지가 강해지기를 바랍니다. 행운을 빌어요!
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