데이터 과학자로서 뛰어난 역량을 위한 기술적/비기술적 스킬 10가지

🎨🎨🎨 데이터 과학이 발전하고 성장함에 따라 숙련된 데이터 과학자에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 데이터 과학자의 역할은 데이터에서 인사이트와 지식을 추출하고 이 정보를 사용하여 의사 결정을 내리고 비즈니스 성장을 촉진하는 것입니다. 이 분야에서 성공하려면 데이터 과학자가 갖추어야 할 특정 기술이 필수적입니다. 데이터 과학자가 이 분야에서 성공하기 위해 반드시 갖추어야 할 특정 기술이 있습니다. 이러한 스킬에는 기술적 스킬 측면과 비기술적 스킬이 포함됩니다. 🎨🎨🎨 🔔 Technical skill 측면 데이터 과학은 빠르게 성장하는 분야이므로 데이터 과학자에게 필요한 기술도 끊임없이 진화하고 있습니다. 그러나 데이터 과학자가 갖추어야 할 특정 기술 능력은 필수적인 것으로 간주됩니다.이러한 기술에는 Python 및 R과 같은 프로그래밍 언어, 통계 및 확률, 기계 학습, 데이터 시각화 및 데이터 모델링이 포함됩니다. 🚩 효과적인 분석을 위한 데이터 준비 데이터 과학자의 중요한 기술 중 하나는 효과적인 분석을 위한 데이터 준비입니다. 여기에는 데이터 소싱, 수집, 정렬, 처리, 모델링뿐만 아니라 대량의 정형 또는 비정형 데이터를 분석할 수 있는 능력도 포함됩니다. 데이터 준비의 목표는 의사 결정과 문제 해결에 가장 적합한 형태로 데이터를 제시하는 것입니다. 이 기술은 원시 데이터를 가져와 분석 및 인사이트 발견에 사용할 수 있게 해주기 때문에 모든 데이터 과학자에게 매우 중요합니다. 데이터 준비는 데이터 과학 워크플로우에서 필수적인 단계이며, 데이터 과학자는 다양한 데이터 준비 도구와 모범 사례에 익숙해야 합니다. 🚩 데이터 시각화 데이터 시각화는 데이터 과학자가 발견한 결과와 인사이트를 기술적인 대상과 비기술적인 대상 모두에게 효과적으로 전달할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 기술에는 데이터 시각화를 만들기 위한 모범 사례 및 기술에 대한 이해와 셀프 서비스 대시보드 또는 응용 프로그램을 통해 결과를 공유하는 능력이 포함됩니다. 🚩 프로그래밍 데이터 과학자는 Python, R, SQL과 같은 프로그래밍 언어에 대한 탄탄한 기초가 있어야 합니다. 이러한 언어는 데이터 정리, 조작 및 분석, 기계 학습 모델 구축 및 배포에 사용됩니다. Python은 데이터 과학 커뮤니티에서 널리 사용되며, 데이터 조작을 위한 Pandas 및 NumPy, 머신 러닝을 위한 Scikit-learn과 같은 라이브러리가 있습니다. R은 데이터 조작 및 기계 학습을 위한 라이브러리와 함께 통계학자 및 데이터 분석가들 사이에서도 인기가 높습니다. SQL은 데이터베이스 언어이며 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 쉽게 조작할 수 있기 때문에 데이터 과학자에게 필수적인 언어입니다. 🚩 수학과 통계를 적절히 적용할 수 있는 능력 탐색적 데이터 분석은 데이터 과학자가 데이터의 중요한 패턴과 관계를 파악하고 의사 결정을 내리고 비즈니스 성장을 촉진하는 인사이트를 얻을 수 있게 해주므로 데이터 과학 프로세스에서 매우 중요한 단계입니다. 탐색적 데이터 분석을 효과적으로 수행하려면 데이터 과학자는 수학과 통계에 대한 이해가 높아야 합니다. 데이터 과학자에게는 다양한 분석 기법과 도구의 기반이 되는 가정과 알고리즘을 이해하는 것도 중요합니다. 이러한 이해가 없으면 데이터 과학자는 분석 결과를 잘못 해석하거나 기술을 잘못 적용할 위험이 있습니다. 이 기술은 학생과 데이터 과학자 지망생뿐만 아니라 숙련된 데이터 과학자에게도 중요하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 🚩 머신 러닝 및 인공 지능(AI) 기계 학습과 인공 지능(AI)은 데이터 과학에서 점점 더 중요해지고 있는 빠르게 발전하는 기술입니다. 그러나 이러한 기술이 대부분의 조직에서 데이터 과학자의 역할을 대체하지는 못한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 대신, 데이터 과학자가 더 효과적이고 빠르게 작업할 수 있는 새롭고 강력한 도구를 제공함으로써 데이터 과학자가 제공하는 가치를 향상시킬 것입니다. AI와 기계 학습을 사용할 때 가장 중요한 과제 중 하나는 올바른 데이터를 보유하고 있는지 파악하는 것입니다. 데이터 과학자는 데이터의 품질을 평가하고, 잠재적인 편견과 오류를 식별하고, 판단할 수 있어야 합니다. 🔔 Non-Technical skill 측면 데이터 과학자가 이 분야에서 성공하려면 기술적인 능력 외에도 소프트 스킬도 필수적입니다. 이러한 기술에는 비판적 사고, 효과적인 의사소통, 능동적인 문제 해결, 지적 호기심이 포함됩니다.아무리 기술적으로 뛰어난 데이터 과학자라도 이러한 소프트 스킬을 갖추고 있어야 조직에서 영향력을 발휘하고 경쟁이 치열한 취업 시장에서 돋보일 수 있습니다. 🚩 비판적 사고 질문, 가설, 결과를 객관적으로 분석하고, 문제 해결에 필요한 리소스를 이해하며, 문제에 대한 다양한 관점을 고려하는 능력입니다. 🚩 효과적인 커뮤니케이션 데이터 기반 인사이트를 비즈니스와 관련이 있고 행동의 가치를 강조하는 방식으로 설명할 수 있는 능력. 🚩 능동적인 문제 해결 기회를 파악하고, 기존의 가정과 리소스를 파악하여 문제에 접근하며, 가장 효과적인 방법을 사용하여 해결책을 찾는 능력. 🚩 지적 호기심 답을 찾고, 표면적인 결과와 초기 가정보다 더 깊이 파고들어 창의적으로 사고하고, 데이터를 더 깊이 이해하기 위해 끊임없이 '왜'라는 질문을 던지는 추진력. 🚩 팀워크 공동의 목표를 달성하기 위해 부서 간 팀을 포함한 다른 사람들과 효과적으로 협력할 수 있는 능력. 여기에는 강력한 협업, 커뮤니케이션 및 협상 기술이 포함됩니다. 🎨🎨🎨 대체로 데이터 과학은 성장하는 분야이며 데이터 과학자는 데이터에서 인사이트를 추출하는 데 중요한 역할을 합니다. 프로그래밍, 통계, 데이터 시각화와 같은 기술적인 능력은 물론 비판적 사고와 효과적인 의사소통과 같은 소프트 스킬도 필수적입니다. 이러한 기술을 개발하면 데이터 과학자는 어느 조직에서든 큰 영향력을 발휘하고 경쟁이 치열한 취업 시장에서 돋보일 수 있습니다.🎨🎨🎨