데이터 과학자가 되기 위해 19년에 알아야 할 2023가지 기술

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시대가 변하고 있습니다. 2023년에 데이터 과학자가 되려면 명단에 추가해야 할 몇 가지 새로운 기술과 이미 숙달했어야 하는 수많은 기존 기술이 있습니다.

왜 그렇게 광범위한 기술 세트가 있습니까? 문제의 일부는 작업 범위 증가입니다. 데이터 과학자가 무엇인지, 무엇을 해야 하는지, 적어도 미래의 고용주는 아무도 모릅니다. 따라서 데이터가 있는 모든 것은 데이터 과학 범주에 갇혀 처리해야 합니다.

데이터 정리, 변환, 통계 분석, 시각화, 전달 및 예측 방법을 알아야 합니다. 뿐만 아니라 새로운 기술(또는 최근에 주류에 도달한 기술)도 귀하의 직무에 추가될 수 있습니다.

이 기사에서는 데이터 과학자가 되기 위해 19년에 알아야 할 상위 2023가지 기술을 분석합니다.

다음은 가장 중요한 열 가지에 대한 개요입니다.

 

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이러한 기술은 직장을 구하고, 면접을 통과하고, 앞서 나가고, 승진을 위해 협상하는 데 도움이 될 것입니다. 각 섹션에서 각 기술이 무엇인지, 왜 중요한지 간략하게 요약하고 이러한 기술을 배울 수 있는 몇 가지 장소를 제공합니다.

그것 동안 지원 데이터 과학자 업무의 80%, 데이터 정리 및 랭글링은 2023년에도 여전히 데이터 과학자가 마스터할 수 있는 가장 중요한 기술 중 하나입니다.

데이터 정리 및 랭글링이란 무엇입니까?

데이터 정리 및 랭글링은 원시 데이터를 분석에 사용할 수 있는 형식으로 변환하는 프로세스입니다. 여기에는 누락된 값 처리, 중복 제거, 일관성 없는 데이터 처리, 분석할 수 있는 방식으로 데이터 서식 지정이 포함됩니다.

데이터 정리는 일반적으로 잘못된/부정확한 값을 제거하고, 빈칸을 채우고, 중복 항목을 찾고, 그렇지 않으면 데이터 세트가 흠 없고 안정적으로 정확한지 확인하는 것을 의미합니다. Wrangling it (또는 munging, massaging it 또는 이와 유사한 다른 이상한 동사)은 분석 가능한 형태로 만드는 것을 의미합니다. 보기 쉬운 다른 형식으로 변환하거나 매핑합니다.

2023년에 데이터 과학자가 되는 것이 왜 중요한가요?

어떤 데이터 과학자에게 그들이 무엇을 하는지 물어보면 가장 먼저 언급하는 것 중 하나가 데이터 정리 및 랭글링일 것입니다. 데이터는 멋지고 깨끗하며 분석 가능한 형태로 손에 들어오지 않으므로 데이터를 깔끔하게 정리하는 방법을 아는 것이 매우 중요합니다.

데이터 정리 및 랭글링 기능은 분석 결과의 신뢰성을 보장하고 잘못된 결론이 도출되는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.

이 핵심 기술을 어디에서 배울 수 있습니까?

데이터 정리 및 랭글링을 배울 수 있는 훌륭한 옵션이 많이 있습니다. 하버드는 코스 EdX에서. 50억 개가 넘는 웹 페이지로 구성된 웹 크롤링 데이터인 Common Crawl과 같은 무료 원시 데이터 세트를 정리하고 정리하여 스스로 연습할 수도 있습니다.여기에서 지금 확인해 보세요.) 또는 브라질의 날씨 데이터(여기에서 지금 확인해 보세요.).

아니, 그냥 유행어가 아니야! 기계 학습은 미래의 데이터 과학자가 알아야 할 매우 중요한 기술입니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

기계 학습은 데이터를 기반으로 예측 및 결정을 내리기 위해 알고리즘 및 통계 모델을 적용하는 것입니다.

컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고 데이터로부터 학습하여 특정 작업에 대한 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 인공 지능의 하위 분야입니다. 자동화에 도움이 됩니다. 모든 산업에서 찾을 수 있습니다.

2023년에 데이터 과학자가 되는 것이 왜 중요한가요?

다양한 산업 분야에서 복잡한 문제를 해결하고 예측하는 데 중요한 도구가 된 빠르게 성장하는 분야이기 때문에 2023년에는 기계 학습에 대해 알아야 합니다.

기계 학습 알고리즘을 사용하여 이미지를 분류하고, 음성을 인식하고, 자연어 처리를 수행하고, 추천 시스템을 만들 수 있습니다. 이러한 ML 지원 작업을 수행하지 않는(또는 원하지 않는) 업계를 찾기가 어려울 것입니다.

기계 학습에 능숙하면 데이터 과학자가 크고 복잡한 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 추출하고 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 예측 모델을 개발할 수 있습니다.

이 핵심 기술을 어디에서 배울 수 있습니까?

우리는 다음의 저장소를 가지고 있습니다. XNUMX개가 넘는 기계 학습 프로젝트 ScrataScratch에서 이 기술을 이력서에 표시하십시오. TensorFlow는 또한 기계 학습을 배울 수 있는 훌륭한 무료 리소스 집합입니다.

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이 기술은 꽤 자명합니다. 숫자를 분석할 때 주요 이해 관계자는 예쁜 그래프와 차트로 결과를 이해하기를 원할 것입니다.

데이터 시각화란 무엇입니까?

데이터 시각화는 데이터를 더 쉽게 이해할 수 있도록 차트, 그래프 및 기타 그래픽을 만드는 것입니다. 방금 정리, 랭글링 또는 예측한 수치를 가져다가 다른 사람과 추세를 소통하거나 추세를 더 쉽게 파악할 수 있도록 일종의 시각적 형식으로 표시합니다.

2023년에 데이터 과학자가 되는 것이 왜 중요한가요?

2023년에는 데이터를 시각화할 수 있는 능력이 데이터 과학자에게 매우 중요합니다. 언뜻 보기에는 분명하지 않을 수 있는 데이터의 숨겨진 패턴과 추세를 밝혀내는 비밀스러운 초능력을 가진 것과 같습니다. 그리고 가장 좋은 점은? 매력적이고 기억에 남을 만한 방식으로 다른 사람들과 발견한 내용을 공유할 수 있습니다. 데이터 과학자는 다양한 경험 수준의 그룹과 함께 일하게 되지만 그림은 일련의 숫자보다 훨씬 이해하기 쉽습니다.

따라서 통찰력과 발견을 효과적으로 전달할 수 있는 데이터 과학자가 되려면 데이터 시각화 기술을 마스터하는 것이 중요합니다.

이 핵심 기술을 어디에서 배울 수 있습니까?

다음은 목록입니다. 데이터 viz를 배울 수 있는 무료 장소.

SQL은 구조화된 쿼리 언어입니다. 데이터 과학자는 SQL을 사용하여 SQL 데이터베이스 작업은 물론 데이터베이스를 관리하고 데이터 저장 작업을 수행합니다.

SQL 및 데이터베이스 관리란 무엇입니까?

SQL은 구조화된 데이터에 액세스하고 조작할 수 있는 매우 인기 있는 언어입니다. 일반적으로 SQL에서 수행되는 데이터베이스 관리와 밀접한 관련이 있습니다. 데이터베이스 관리는 기본적으로 장소에서 데이터를 구성, 저장 및 가져오는 방법입니다. SQL 데이터베이스는 다음 중 하나입니다. 최고의 백엔드 기술 2023년에 배울 수 있으므로 데이터 과학만을 위한 것이 아닙니다.

2023년에 데이터 과학자가 되는 것이 왜 중요한가요?

데이터 과학자는 모든 데이터를 추적하고, 정리되어 있는지 확인하고, 누군가 필요할 때 검색해야 합니다. 이것이 바로 SQL 및 데이터베이스 관리를 통해 수행할 수 있는 작업입니다.

이 핵심 기술을 어디에서 배울 수 있습니까?

Coursera 톤이있다 훌륭하고 저렴한 데이터베이스 관리/관리 과정을 시도해 볼 수 있습니다. 당신은 또한 일부의 미리보기를 얻을 수 있습니다 SQL 면접 질문 지식을 테스트하는 데 유용할 수 있습니다.

빅 데이터는 전문 용어이지만 실제 개념이기도 합니다. Oracle 정의 그것은 "더 많은 양과 더 빠른 속도로 도착하는 더 큰 다양성을 포함하는 데이터" 또는 세 개의 V가 있는 데이터입니다.

빅데이터 처리란?

빅 데이터 처리는 Hadoop 및 Spark와 같은 기술을 사용하여 대량의 데이터를 처리, 저장 및 분석하는 기능입니다.

2023년에 데이터 과학자가 되는 것이 왜 중요한가요?

2023년에는 빅 데이터를 처리하는 능력이 데이터 과학자에게 매우 중요합니다. 생성되는 데이터의 양은 기하급수적으로 계속 증가하고 있으며 이 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있는 능력은 정보에 입각한 결정을 내리고 귀중한 통찰력을 얻는 데 필수적입니다. 빅 데이터 처리 기술에 대한 깊은 이해를 가진 데이터 과학자는 대규모 데이터 세트를 쉽게 작업하고 포함된 정보를 최대한 활용할 수 있습니다.

또한 입소문 덕분에 이력서에서 "빅 데이터"를 때려도 전혀 문제가 되지 않습니다.

어디서 배울 수 있습니까?

나는 Simplilearn의 사랑 YouTube 튜토리얼 시리즈 이 개념에.

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웃기는 일입니다. 더 많은 제품과 서비스가 클라우드로 이동함에 따라 클라우드 컴퓨팅은 거의 모든 기술 관련 작업에 대한 작업 요구 사항이 되었습니다. 개발자 또는 데이터 과학자.

클라우드 컴퓨팅이란 무엇입니까?

클라우드 컴퓨팅은 AWS, Azure 또는 Google Cloud와 같은 클라우드 기반 기술 및 플랫폼을 사용하여 데이터를 저장하고 처리하는 것입니다. 언제 어디서나 액세스할 수 있는 가상 저장소가 있는 것과 같습니다. 로컬 컴퓨터나 서버에 데이터와 컴퓨팅 리소스를 저장하는 대신 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 조직과 데이터 과학자가 인터넷을 통해 이러한 리소스에 액세스할 수 있습니다.

2023년에 데이터 과학자가 되는 것이 왜 중요한가요?

제가 계속 강조하는 것처럼 데이터 과학자로서 작업해야 하는 데이터의 양이 증가하고 있습니다. 더 많은 회사가 온프레미스에서 처리하기보다 클라우드에 고정할 것입니다. 이 데이터를 확장 가능하고 효율적인 방식으로 저장하고 처리하는 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다.

클라우드 컴퓨팅은 이를 위한 효과적인 솔루션을 제공하여 데이터 과학자가 값비싼 하드웨어 및 인프라 없이 방대한 양의 컴퓨팅 리소스 및 데이터 스토리지에 액세스할 수 있도록 합니다.

어디서 배울 수 있습니까?

좋은 소식은 회사가 다양한 클라우드를 소유하고 있기 때문에 많은 회사가 무료로 이에 대해 가르치는 데 기득권을 가지고 있으므로 사용 방법을 배울 수 있다는 것입니다. 구글, Microsoft및 아마존 모두 뛰어난 클라우드 컴퓨팅 리소스를 보유하고 있습니다.

“잠깐만요, 방금 데이터베이스를 다루지 않았나요? 데이터 웨어하우스가 무엇인가요?” 당신이 묻는 소리.

이해합니다. 때로는 가장 중요한 데이터 과학 기술이 모든 약어와 전문 용어를 똑바로 유지하는 것처럼 느껴집니다.

데이터 웨어하우징 및 ETL이란 무엇입니까?

먼저 데이터 웨어하우스와 데이터베이스를 구분해 보겠습니다.

창고는 여러 시스템에 대한 현재 및 과거 데이터를 저장하고 데이터베이스는 프로젝트를 구동하는 데 필요한 현재 데이터를 저장합니다. 데이터베이스는 애플리케이션을 구동하는 데 필요한 현재 데이터를 저장하는 반면, 데이터 웨어하우스는 데이터를 분석하기 위해 미리 정의되고 고정된 스키마에 하나 이상의 시스템에 대한 현재 및 과거 데이터를 저장합니다.

요컨대, 데이터베이스는 대부분 하나의 단일 프로젝트 데이터를 저장하는 반면, 많은 서로 다른 프로젝트의 데이터에 대해 데이터 웨어하우스를 함께 사용합니다.

ETL은 데이터 웨어하우징과 관련된 프로세스로, 추출, 변환 및 로드의 줄임말입니다. ETL 도구는 원하는 모든 데이터 소스 시스템에서 데이터를 추출하고 스테이징 영역에서 변환(일반적으로 정리, 조작 또는 "녹화")한 다음 데이터 웨어하우스에 로드합니다.

2023년에 데이터 과학자가 되는 것이 왜 중요한가요?

모든 스킬에서 이 점을 반복한 것 같지만 데이터가 늘어납니다. 회사는 그것에 굶주려 있고 당신이 그것을 관리하기를 기대할 것입니다. 구축 가능한 파이프라인에서 데이터를 관리하는 방법을 아는 것이 중요합니다.

어디서 배울 수 있습니까?

SQL이나 Python과 같은 특정 언어로 적절한 ETL을 수행하는 방법을 배우는 것이 좋습니다. 데이터캠프는 좋은 파이썬으로. Microsoft는 더 많은 중급 튜토리얼 SQL 옵션을 통해 이동합니다.

모든 데이터 과학자는 모델 전문가입니다. 나는 Giselle Bundchen에 대해 말하는 것이 아닙니다. 시스템에서 데이터가 저장되고 구성되는 방식에 대한 모델을 만드는 것을 의미합니다.

데이터 모델링 및 관리란 무엇입니까?

데이터 모델링 및 관리는 데이터를 표현하기 위한 수학적 모델을 생성하고 품질, 정확성 및 유용성을 유지하기 위해 데이터를 관리하는 프로세스입니다.

여기에는 데이터 엔터티, 관계 및 특성을 정의하고 데이터 유효성 검사, 무결성 및 보안을 위한 프로세스를 구현하는 작업이 포함됩니다.

간단히 말해서 데이터 모델링은 기본적으로 고용주 시스템에서 데이터를 구성하고 연결하는 방법에 대한 청사진을 만드는 것을 의미합니다. 집의 청사진을 그리는 것과 같다고 생각할 수 있습니다. 청사진이 서로 다른 방과 그 연결 방식을 보여주는 것처럼 데이터 모델링은 서로 다른 정보가 어떻게 관련되고 연결되어 있는지 보여줍니다.

이를 통해 데이터를 일관되고 효과적인 방식으로 저장하고 사용할 수 있습니다.

2023년에 데이터 과학자가 되는 것이 왜 중요한가요?

데이터 과학자는 데이터가 액세스 가능한 방식으로 구성되고 구조화되었는지 확인할 책임이 있습니다. 데이터 모델링 및 관리는 데이터로 작업하고, 공유하고, 정확한지 확인하고, 이를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

어디서 배울 수 있습니까?

마이크로소프트는 좋은 소개 그들의 블로그에서 XNUMX분 길이에 높은 평가를 받았습니다. 시작하기에 좋은 곳입니다.

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많은 데이터 과학 용어가 모델링 및 마이닝과 같은 다른 직업에서 막 강탈당했습니다. 그것이 무엇을 의미하고 왜 중요한지 알아봅시다.

데이터 마이닝이란?

데이터 마이닝은 클러스터링, 분류 및 연관 규칙과 같은 기술을 통해 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 프로세스입니다. 유용한 황금 덩어리를 찾기 위해 엄청난 양의 데이터를 조사하고 있습니다. (아마도 데이터 패닝이 이 기술의 더 나은 이름이었을 것입니다!)

2023년에 데이터 과학자가 되는 것이 왜 중요한가요?

상상해보세요. 2023년의 당신은 데이터 과학자입니다. 당신은 XNUMX개의 다양한 소스에서 들어오는 데이터를 가지고 있습니다. 이러한 모든 데이터 분수에서 패턴을 식별하기 위해 어떤 기술을 사용합니까?

데이터 마이닝입니다.

어디서 배울 수 있습니까?

데이터 마이닝은 일반적으로 빅 데이터 또는 데이터 분석을 다루는 과정에서 다룹니다. 이는 이 두 기술의 매우 중요한 구성 요소이기 때문입니다. EdX 커플을 제공합니다 데이터 마이닝을 배우기 위한 옵션.

딥 러닝은 기계 학습과 미묘하게 다릅니다! 딥 러닝은 기계 학습의 하위 분야입니다.

딥러닝이란?

딥 러닝은 여러 계층의 인공 신경망을 통해 데이터의 패턴을 학습할 수 있는 알고리즘을 만드는 데 중점을 둔 기계 학습의 한 측면입니다. (참고로 인공신경망은 기계학습 알고리즘의 일종으로 인간의 뇌 구조와 기능에 유사하도록 모델링한 것이다.)

2023년에 데이터 과학자가 되는 것이 왜 중요한가요?

2023년에는 인공 지능이 더욱 정교해지고 있습니다. AI와 ML의 기본 사항을 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. 최첨단 기술도 내일 최첨단 기술이 아니므로 익숙해져야 합니다. 딥 러닝은 몇 년 전에는 참신했지만 지금은 필수입니다.

데이터 과학자는 회사가 정말 방대한 양의 데이터에 액세스할 수 있을 때 딥 러닝을 사용할 것으로 예상됩니다. 이미지 및 비디오 처리 또는 컴퓨터 비전 응용 프로그램에 사용됩니다.

어디서 배울 수 있나요?

제가 좋아하는 심플리런의 튜토리얼 출발점으로.

알아두면 유용한 최신 기술과 기술이 많이 있습니다. 이들은 Generative adversarial network와 같이 훨씬 더 발전했거나 데이터 스토리텔링과 같이 소프트 스킬 기반이거나 시계열 예측과 같은 분야에 특화되어 있습니다. 여기에 간략하게 요약하겠습니다.

• 자연 언어 처리 (NLP): 인간의 언어를 처리하고 이해하는 AI의 하위 분야. 챗봇은 이것을 사용합니다.
• 시계열 분석 및 예측: 시간 경과에 따른 데이터 연구 및 미래 사건에 대한 예측을 위한 통계 모델 사용. 이 기술을 사용하여 판매 또는 수익 분석을 수행할 수 있습니다.
• 실험 설계 및 A/B 테스트: 가설을 테스트하고 데이터를 기반으로 결정을 내리기 위해 통제된 실험을 설계하고 수행하는 프로세스입니다.
• 데이터 스토리텔링: 비기술적 이해 관계자에게 데이터 통찰력 및 결과를 효과적으로 전달할 수 있는 능력. 점점 더 많은 이해관계자들이 why 데이터 기반 의사 결정의 배후에 있기 때문에 이는 매우 중요합니다.
• GAN (Generative Adversarial Networks): 두 개의 신경망이 함께 작동하여 주어진 데이터 세트와 유사한 새로운 데이터를 생성하도록 훈련되는 일종의 딥 러닝 아키텍처입니다.
• 전이 학습: 모델이 하나의 작업에 대해 사전 훈련되고 관련 작업에 대해 미세 조정되어 성능이 향상되고 필요한 훈련 데이터의 양을 줄이는 기계 학습 기술입니다. 리소스가 제한된 소규모 회사에서는 이 기능이 유용할 것입니다.
• 자동화된 기계 학습(AutoML): 기계 학습 모델을 선택, 교육 및 배포하는 프로세스를 자동화하는 방법입니다.
• 하이퍼 파라미터 튜닝: 다른 ML 하위 범주입니다. 학습률이나 은닉층의 개수 등 데이터에서 학습되지 않는 매개변수를 조정해 머신러닝 모델의 성능을 최적화하는 과정이다.
• 설명 가능한 AI(XAI): 인간이 의사 결정 프로세스를 이해할 수 있도록 투명하고 해석 가능한 알고리즘과 모델을 만드는 데 중점을 둔 AI의 한 분야입니다. 다시 말하지만 이해 관계자가 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하도록 돕습니다.

2023년에 데이터 과학자가 되고 싶다면 이 19가지 기술이 절대적으로 중요합니다. 정말 좋은 소식은 이러한 기술 중 많은 부분이 독학으로 배울 수 있다는 것입니다. 데이터 또는 비즈니스 분석가.

몇 가지 학습 방법:

• 항상 유튜브를 확인하세요. 포괄적인 무료 리소스가 많이 있습니다. 여기에 몇 가지를 나열했지만 거의 무한한 동영상이 있습니다.
• Coursera 및 EdX와 같은 플랫폼에는 종종 강의 시리즈가 있습니다.
• 연습할 실제 면접 질문이 천 개가 넘습니다. 둘 다 코딩 기반 및 논코딩. 우리는 또한 제공합니다 데이터 프로젝트 예시.

2023년에 데이터 과학자가 되기 위해 이러한 기술을 배우는 여정을 즐기세요.
 
 
네이트 로시디 데이터 과학자이자 제품 전략 분야의 전문가입니다. 그는 분석을 가르치는 겸임 교수이기도 하며, 스트라타스크래치, 데이터 사이언티스트가 상위 기업의 실제 인터뷰 질문을 통해 인터뷰를 준비하는 데 도움이 되는 플랫폼입니다. 그와 연결 트위터: StrataScratch or 링크드인.
 

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• 출처: https://www.kdnuggets.com/2023/04/top-19-skills-need-know-2023-data-scientist.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-19-skills-you-need-to-know-in-2023-to-be-a-data-scientist