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COVID-19 대유행은 데이터 과학의 부상을 멈추지 않았습니다. 모든 산업 분야의 기업은 경쟁 우위를 위해 데이터의 힘을 계속 활용하고 있습니다. 미국 노동통계국(Bureau of Labor Statistics)은 향후 XNUMX년 동안 데이터 과학 분야의 고용이 급격히 증가할 것으로 예상하고 있습니다. 일자리 수는 31년까지 약 2030% 증가할 것입니다..

데이터 과학은 또한 수많은 산업에 걸쳐 있으며 양적 기술과 창의적 기술을 모두 아우르는 분야입니다. 관심과 수요가 증가함에 따라 데이터 과학자가 된다는 것이 의미하는 범위는 데이터 과학 및 광범위한 분석 분야에 대한 투자 증가와 함께 상당히 발전했습니다. 데이터 과학자를 고용하거나 데이터 과학 팀을 구성하는 회사는 통계 전문가, 기계 학습 엔지니어 또는 데이터베이스 관리자를 찾고 있을 수 있습니다.

데이터 과학 마스터하기 고급 수학에서 주어진 문제를 살펴보고 어떤 데이터 세트와 통계적 방법론이 솔루션을 찾는 데 도움이 될 수 있는지 생각하는 능력에 이르기까지 일련의 핵심 기술이 필요합니다. 그러나 데이터 과학자는 여전히 도메인 내에서 전문화하는 것을 고려해야 합니다.

전문화를 통해 자신을 도메인 내에서 신뢰할 수 있는 리소스로 설정할 수 있으므로 이력서에 전문 지식을 표시해야 하거나 조직의 다른 이해 관계자에게 아이디어를 제시해야 할 때 영향력을 높일 수 있습니다. 가장 중요한 것은 전문화를 통해 자신의 강점을 활용하고 특히 열정적인 프로젝트에서 작업할 수 있는 더 많은 자유를 얻을 수 있다는 것입니다.

많은 데이터 과학자들이 추구하는 대학원 교육 필드를 성공적으로 탐색하는 데 필요한 포괄적인 기술을 습득하는 방법입니다. 를 위해 고려해야 할 가장 중요한 요소 중 하나는 데이터 과학 프로그램 선택 과목을 선택하여 고유한 관심사에 맞게 커리큘럼을 맞춤화할 수 있는 옵션입니다. 선택 과정을 통해 자신의 경력 경로에 맞는 주제에 집중하여 고유한 전문 분야를 개발할 수 있습니다.

데이터 과학의 일부 전문 분야를 살펴보겠습니다.

데이터 마이닝 및 통계 분석

 
데이터 마이닝은 의미 있는 정보를 생성하기 위해 대규모 데이터 세트의 분석을 포함합니다. 이 전문 분야의 전문가는 통계 및 예측 모델을 적용하여 데이터의 패턴, 추세 및 상관 관계를 나타냅니다. 이 정보는 미래의 결과를 예측하고 비즈니스 솔루션을 개발하는 데 사용할 수 있습니다.

데이터 공학

 
데이터 과학 팀을 데이터 엔지니어가 데이터 과학자에게 지휘봉을 넘겨주는 릴레이 경주로 상상할 수 있습니다. 데이터 엔지니어는 데이터를 분석에 유용한 형식으로 변환하는 프레임워크를 구축하고 유지 관리합니다. 여기에는 다양한 소스의 데이터를 단일 웨어하우스로 통합, 정리 및 구조화하는 작업이 포함됩니다.

데이터베이스 관리 및 아키텍처

 
데이터 설계자는 조직의 완전한 디지털 프레임워크를 위한 "청사진"을 시각화하고 설계합니다. 이 영역의 전문가는 종종 비즈니스 리더 및 데이터 과학 팀과 협력하여 다양한 이해 관계자가 기업 내 정보를 구성하고 사용하는 방법에 대한 새로운 솔루션을 만듭니다. 데이터 설계자는 일반적으로 데이터 엔지니어로 시작하여 정보 관리에 대한 전문 지식을 발전시키면서 승진합니다.

머신러닝 엔지니어링

 
데이터 과학 팀이 릴레이 경주라는 비유로 돌아가 보겠습니다. 경주의 마지막 구간에서 데이터 과학자는 기계 학습 엔지니어에게 지휘봉을 넘겨줍니다. 데이터 과학자는 기계 학습 엔지니어가 자체 실행 소프트웨어에 입력하여 모델이 더 큰 규모로 작동하도록 하는 이론적인 모델을 개발합니다. 일반 데이터 과학자와 비교하여 기계 학습 엔지니어는 소프트웨어 엔지니어링 원칙에 중점을 둡니다.

비즈니스 인텔리전스 및 전략

 
비즈니스 인텔리전스 분석가는 데이터 과학자와 협력하여 데이터를 분석하고 비즈니스 성과를 개선하는 데 도움이 되는 통찰력을 개발합니다. 데이터 시각화, 데이터 분석 및 데이터 모델링을 통해 비즈니스 인텔리전스 분석가는 회사의 미래 전략에 도움이 되는 패턴과 추세를 식별합니다. 데이터 과학자는 주로 가상의 질문에 답하기 위해 새로운 알고리즘을 설계하는 데 중점을 두는 반면, 비즈니스 인텔리전스 분석가는 기존 알고리즘을 적용하여 비즈니스 성과에 대한 정보를 찾아냅니다.

데이터 시각화

 
데이터 시각화 전문가는 그래프, 차트 및 인포그래픽과 같은 대화형 시각적 도구를 사용하여 데이터를 제공합니다. 시각적 도구를 사용하면 데이터 과학 팀이 데이터에서 의미 있는 통찰력을 도출할 수 있도록 데이터의 추세, 이상값 및 패턴을 더 잘 이해할 수 있습니다. 시각적 도구는 또한 영향력 있는 방식으로 비즈니스 이해 관계자에게 정보를 전달하는 데 사용할 수 있습니다.

운영 데이터 분석

 
운영 분석가는 데이터 과학 팀의 다른 구성원이 제공한 데이터를 사용하여 비즈니스 운영의 개선 영역을 식별합니다. 그런 다음 통계 소프트웨어를 사용하여 비즈니스 문제에 대한 실용적인 솔루션을 평가하고 관리자에게 최상의 조치를 조언합니다. 운영 분석가의 전문화에는 복잡한 문제 해결 기술이 필요하지만 데이터 과학의 다른 영역보다 덜 기술적입니다.

마케팅 데이터 분석

 
마케팅 분석은 마케팅 캠페인의 효과를 측정하고 개선하기 위해 데이터를 연구하는 관행입니다. 분석 도구는 마케팅 분석가가 마케팅 노력의 투자 수익을 결정하고, 큰 그림의 마케팅 동향을 이해하고, 고객 선호도를 수용할 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.

 
더 페이스 대학교 데이터 과학의 온라인 이학 석사 특징 STEM 지정 커리큘럼 효과적인 데이터 거버넌스에 대한 지식을 확장하고 업계 표준 도구를 적용할 수 있도록 준비할 수 있습니다. Pace의 데이터 과학 과정은 민간 부문의 배경을 가진 실무자와 현장의 경계를 적극적으로 확장하는 연구원을 포함하여 Seidenberg 교수진이 주도합니다. 조직의 장기 전략 계획은 물론 일상적인 운영에 필수적이 된 이론적인 개념과 모범 사례를 살펴봅니다.

의 학생들 데이터 과학 석사 프로그램 기술을 구축:

• Spark, Hadoop, MapReduce, MATLAB 및 Weka를 포함한 도구 구현
• 데이터 마이닝 및 예측 분석을 통한 전략적 통찰력 발견
• 데이터를 효율적이고 윤리적으로 관리하기 위한 자동화 배포
• Python, R 및 SQL과 같은 프로그래밍 언어 사용
• 다양한 애플리케이션을 위한 데이터 정리 및 구조화
• 기계 학습 알고리즘 작업

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