시간이 흐르면서 IT 중심의 일자리 시장이 점점 더 경쟁력을 갖추게 되면서, 업계로 최대한 빨리 진출할 수 있는 방법을 찾는 사람들이 늘고 있습니다. 데이터 과학자가 되는 방법과 IT 산업에서 일자리를 얻는 방법에 대한 질문은 A 지점에서 B 지점까지 가능한 한 빨리 얻고자 하는 사람들 사이에서 매우 인기 있습니다. 데이터 과학자가 되는 데 관심이 있으시고 충족해야 하는 모든 다양한 요구 사항을 알고 싶으시다면, 정말 좋습니다! 제대로 찾아왔군요!
우선, 데이터 과학자의 직업 자체에 대해 이야기하겠습니다. 이 전문 기술에 대한 일반적인 정보를 이미 알고 계실 수도 있지만, 빠른 런다운은 메모리를 새로 고치는 데 도움이 될 것입니다. 그 이후에는 데이터 과학자의 진로를 향한 여정을 시작하기 위해 충족해야 하는 주요 요구 사항을 살펴보겠습니다. 마지막으로, 우선 사람들이 데이터 과학자가 되는 방법을 배우고 싶어하는 몇 가지 주요 이유를 말씀드리겠습니다.
데이터 과학을 이해합니다.
자습서에 들어가 데이터 과학자가 되는 방법에 대해 이야기하기 전에, 이 직업을 둘러싼 몇 가지 기본 사항을 설명하겠습니다. 만약 여러분이 이것이 여러분을 위한 진로인지 아닌지를 여전히 생각하고 있다면, 이 간단한 소개는 여러분의 결정을 한 방향으로 또는 다른 방향으로 흔들지도 모릅니다. 하지만 솔직히, 이 사람이 하는 일을 먼저 확정하지 않고 데이터 과학자가 되는 것에 대해 이야기하기 시작하는 것은 이상할 것입니다. 그렇지 않나요?
"데이터 과학"은 우산 용어입니다. 진로이지만, 기술과 선호도에 따라 여러 가지 "브랜지"를 선택할 수 있습니다. 용어 자체를 정의한다면, 데이터 과학은 엄청난 양의 데이터를 수집하고 분석하는 것과 관련이 있습니다. 이러한 유형의 과학자들은 대개 매일 방대한 양의 데이터를 처리하는 대기업에서 일합니다. 데이터 과학자는 들어오는 데이터(숫자)를 이해할 수 있는 일상적인 영어로 "번역"하는 역할을 합니다.
데이터 과학자는 데이터 분석과 데이터 엔지니어링이라는 두 가지 측면에서 잘 알고 있어야 합니다. 데이터 분석가들은 앞에 제시된 데이터를 해석한 다음 결과를 다시 고용주에게 전달합니다. 데이터 엔지니어는 동일한 작업을 수행하지만, 데이터를 수집해야 하며, 분석을 마친 후에는 해석 결과에 따라 "실행 계획"을 작성해야 합니다.
말할 필요도 없이, 이것은 커리어 경로의 슈퍼 TL;DR 버전이지만, 여러분은 일반적인 아이디어를 개발할 수 있을 것입니다. 이제 "데이터 과학자가 되는 방법" 튜토리얼을 계속하기 위해 직접 요구 사항을 살펴보겠습니다.
데이터 과학자가 되고 있습니다.
데이터 과학자가 되는 방법에 대한 정보를 찾는 경우 세 가지 주요 사항, 즉 교육, 학습 경로 및 경험을 염두에 두어야 합니다. 이 세 가지가 모두 제대로 갖춰져 있다면 데이터 과학자가 되는 올바른 길을 가고 있다는 것을 확신할 수 있습니다. 그 말씀과 함께 이 점들 하나하나 자세히 짚어보겠습니다.
교육
적절한 교육은 아마도 데이터 과학자의 진로에 대해 생각할 때 가장 중요한 포인트 중 하나입니다. 그리고 이것은 반드시 전통적인 교육에만 관계되는 것은 아닙니다! 매년 점점 더 많은 사람들이 전통적이고 공식적인 교육 기관에서 벗어나 온라인 학습을 선택하고 있습니다. 그것이 좋은지 나쁜지는 아직 알려지지 않았지만, 한 가지는 확실합니다. 고용주들은 전통적인 교육을 받지 않았지만 그들의 지식을 다른 방법으로 습득한 사람들을 고용하는데 있어서 훨씬 더 유동적입니다. 온라인 코스, 기사, 튜토리얼, YouTube 비디오 – 이 목록은 영원히 계속됩니다!
데이터 과학자가 되는 방법에 대한 적절한 교육을 받는 것이 어떻든 간에, 데이터 과학자가 되는 것은 여전히 중요합니다. 가장 먼저 해야 할 일은 수학, 컴퓨터 과학, IT와 같은 분야가 취미와 관심사에 "인라인"이 되도록 하는 것입니다. 데이터 과학자로서, 여러분은 다양한 양의 기술 데이터와 숫자에 많은 시간을 할애할 것입니다. 이것이 여러분의 취향에 맞는지 확인하는 것이 좋을 것입니다!
이 모든 것이 끝난 후, 여러분의 최선의 선택은 데이터 과학과 밀접한 관련이 있는 분야에 등록하는 것입니다. 컴퓨터 과학, 물리학, 수학 또는 다른 유사한 분야의 학사 학위가 잘 될 것입니다. 자, 이것은 아마도 "동기화 기반"에 가까울 것입니다. 하지만 여러분은 데이터 과학자의 진로를 채점하기 위해서는 연구 시작부터 좋은 결과를 보여야만 한다는 것을 명심하세요. 이것은 많은 집중력을 필요로 하고 오류의 여지가 많지 않은 어려운 직업입니다. 만약 여러분이 공부 첫날부터 열심히 한다면, 나중에 실제로 직업을 얻을 수 있는 기회를 증가시킬 것이고, 그 분야에서 진정한 전문가가 될 것입니다.
학사 학위를 받은 후 데이터 과학자가 되는 다음 단계 역시 매우 자기 설명적인 단계입니다. 즉, 이 석사 과정을 밟아야 할 때입니다! 네, 정말이에요. 자세히 설명해 드릴게요.
여러분은 알 수도 있고 모를 수도 있지만, 21세기에는 학사증명서로 누군가를 놀라게 할 수는 없을 것입니다. 오늘날, 데이터 과학도 예외가 아닙니다. 더 많은 사람들이 원하는 진로 중 일부 직업 시장에서 경쟁하기 위해서는 석사 학위가 거의 필수적입니다.
말하자면, 만약 여러분이 전통적인 교육을 완전히 건너뛰고 개인 학습에만 집중하기로 선택했다면, 걱정하지 마세요! 채용이 더 어려울 수도 있지만, 결국엔 현장에서 일자리를 구해야 합니다. 유일한 진정한 기준은 여러분이 열심히 일하는 사람이 되는 것입니다. 그 혹은 그녀가 하는 일에 대해서도 열정적이죠. 이는 이 "데이터 과학자가 되는 방법" 튜토리얼 - 학습 경로에서 다음 토론의 요지입니다.
학습 경로입니다.
데이터 과학자가 되기 위해서는 주로 데이터 관리를 중심으로 하는 다양한 정보가 필요합니다. BitDegree는 학생의 모든 여정을 관리하고 모든 세부 사항을 포함한 학습 경로를 제공하는 몇 안 되는 회사 중 하나입니다. 전통적인 교육 시스템은 기술적 트렌드가 변화하는 만큼 빠르게 적응하지 못할 수도 있지만, BitDegree의 학습 경로를 따라가는 것으로 여러분은 완전한 패키지를 얻게 될 것입니다.
데이터 과학자 로드맵은 다음과 같이 구성됩니다.
비즈니스 분석입니다. 데이터 과학은 비즈니스 분야에서 큰 역할을 합니다. 데이터를 활용하여 서비스 품질을 높일 수 있는 방법을 알고 있는 사람들이 가장 큰 성공을 거두고 있습니다.
통계입니다. 데이터 과학자가 되는 방법에 있어서 중요한 것은 통계의 패턴을 인식하는 것입니다. 그래픽 및 숫자 요약에서 정보를 해석하면 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
선형 대수학입니다. 데이터와 통계를 읽을 수 있는 것만으로는 충분하지 않습니다. 변수, 변수 표현식, 숫자 표현식, 대수식 단순화 및 평가를 통해 실제 상황에 데이터 지식을 적용하는 방법을 배울 수 있습니다.
일반 개발/코딩 스킬입니다. 일반 코딩이나 프로그래밍 언어 개발에 최소한 기본적인 경험을 쌓으면 직원이 회사에 채용될 가능성이 높아집니다. Python은 가장 보편적인 프로그래밍 언어 중 하나이며, 사용자 친화적이고 배우기 쉬운 언어이며, 또한 Git는 모든 데이터 과학자가 알아야 하는 언어이기도 하다.
공학 기술 데이터 과학자가 되는 방법과 관련하여 데이터베이스 설계, 데이터 파이프라인 구축 및 분산 데이터 시스템 지식은 매우 중요합니다. 이러한 프로세스는 데이터를 데이터베이스로 통합하여 처리할 수 있게 하는 프로세스입니다.
기계 학습입니다. 이 프로세스는 현재 데이터 과학 분야에서 큰 역할을 하고 있습니다. 이 경우 데이터 청소 및 조작, use-case 모델, 알고리즘, 모델 평가 및 향후 엔지니어링 단계를 수행합니다. 데이터 과학에서 기계 학습은 데이터를 더 정확하고 완전하고 정확하게 만들 수 있는 많은 옵션을 제공합니다.
데이터 과학자의 학습 경로는 19개 장과 더 많은 학습 과정으로 구성됩니다. 목록에는 눈에 띄는 몇 개만 언급했는데, 전체 여정은 여기서 찾을 수 있습니다.
경험해요
마지막으로, 데이터 과학자가 되는 방법을 알고 싶다면, 약간의 경험이 많은 것을 알아야 합니다. 이제 여러분은 제가 대학을 갓 졸업하고 첫 직장을 찾는다면 어떨까요? 음, 제가 말하려는 것은, 여러분이 경험을 쌓을 수 있는 여러 가지 방법이 있다는 것입니다. 공식적인 안정적인 직업은 그 중 하나일 뿐입니다!
많은 사람들이 "경험"이라는 용어를 "직장"이라는 개념과 연관시키는 데 익숙합니다. 항상 그럴 필요는 없어요! 여러분은 매일 대학이나 대학 과정, 개별 프로젝트에 대한 경험을 쌓고 데이터 과학으로 여러분의 기술을 연구할 수 있습니다. 물론 대부분의 고용주들은 귀사가 특정 결과를 제공하기를 기대합니다. 따라서 데이터 과학자가 되는 방법을 찾는 동안 인증이나 기타 시간을 보내는 데 상당한 시간을 할애하는 것이 도움이 될 것입니다.
하지만 한 가지 확실한 것은, 경험을 쌓기 위해 끊임없이 다른 방법을 찾아야 하는 경우 데이터 과학자가 되는 방법을 찾는 데 아무리 많은 시간을 소비하더라도입니다.
데이터 과학자가 되는 이유는 무엇입니까?
지금까지 데이터 분석가 또는 엔지니어로서 일자리를 얻기 위해 충족해야 하는 모든 주요 기준을 다루었습니다. 하지만, 지금까지 다루지 않았던 것이 하나 더 있습니다. 바로 데이터 과학자가 되는 방법을 알고 싶어하는 이유입니다.
데이터 과학 분야에 종사하고자 하는 모든 사람들이 그렇게 할 이유가 있지만, 어떤 일반적인 것들은 모든 사람들에게 적용될 수 있습니다. 우선, 데이터 과학은 여러분의 기술을 발전시킬 수 있는 많은 기회와 함께 안정적인 진로를 보장할 수 있습니다. 이 기능은 대부분의 사람들에게 매우 중요한 기능입니다. 안정적인 직업을 찾고 있다면 아마도 장기간에 걸쳐 그 일에 전념하고 싶어할 것입니다. 또한 전문 분야에서 계속해서 배우고 성장할 수 있는 기회도 가질 것입니다.
데이터 과학자가 되는 방법에 대한 길을 따라가야 하는 또 다른 큰 이유는 급여입니다. 데이터 과학자가 되는 방법을 알고 싶어하는 사람들은 단지 하나의 급여를 받고 싶어서 엄청나게 많습니다.
Glassdoor.com은 데이터 과학자가 받을 수 있는 평균 연봉이 11만7천350달러 선에 달한다고 추정합니다. 이것은 거의 매달 9780달러가 될 것입니다! 정말 대단한 봉급이에요!
당연히 데이터 과학자로서 받을 수 있는 급여는 다양할 것입니다. 이 모든 것은 여러분이 선택할 수 있는 특정 직업 분야, 일반적으로 데이터 과학에 대한 경험과 기술 수준, 지리적 거주 등에 달려 있습니다. 데이터 과학자의 급여가 상당히 높은 가치를 지닌다는 것은 분명합니다.
결론들
이 튜토리얼에서 한 가지 빼놓을 수 없는 것이 있다면, 이 진로에는 많은 노력과 헌신이 필요하다는 것입니다. 여러분이 이제 막 모든 것을 배우기 시작했거나, 아니면 여러분이 단지 약간의 동기부여가 필요한 경험 많은 데이터 과학자인 것을 기억하세요. 여러분이 열심히 일하고 명확하고 엄격한 업무 에티켓을 가지고 있는 한, 여러분은 어떤 문제에도 부딪쳐서는 안 됩니다.
전반적으로, 저는 이 튜토리얼이 여러분에게 유용했고 여러분이 데이터 과학자가 되는 방법과 왜 그렇게 해야 하는지를 이제 알았으면 합니다. 자세한 내용은 BitDegree 과정 및 튜토리얼 페이지를 방문하시기 바랍니다!
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