다양한 유형의 데이터 과학자 이해
다양한 조직에서는 데이터 과학자에게 서로 다른 이름이 부여됩니다. 보고서에 따르면 이와 관련된 라벨은 400개에 달합니다. 광고 대행사에는 TRP를 조사하고 고객을 위한 광고 캠페인의 다음 단계를 구성하기 위한 실행 가능한 통찰력을 생성하기 위해 데이터 전문가가 필요한 반면, 마케팅 조사 회사에는 전략을 공식화하기 위해 설문 조사 정보를 분석하기 위한 통계학자가 필요합니다 직장인부업.
많은 숫자가 관련되어 있다는 일반적인 오해와는 달리, 데이터 과학은 숫자에만 관한 것이 아닙니다. 통계학자, 점성술사, 설문 조사 설계자, 생물통계학자 등은 그렇게 인정받지 못한 채 데이터 과학자의 임무를 수행하기도 합니다. 데이터 분석 기능은 다양한 컴퓨터 언어와 소프트웨어 프로그램을 통해 지원될 수 있으며, 각각에는 특정 수준의 프로그래밍 전문 지식이 필요합니다. 다음 섹션에서는 여러 데이터 과학자와 이들이 수행하는 해당 작업을 살펴봅니다.
통계학자
통계학자는 비즈니스 목표를 달성하기 위해 이론 및 응용 통계를 모두 다루는 사람입니다. 통계학자는 특정 데이터 과학자 분야에서 전문 지식을 얻는 데 사용할 수 있는 신뢰 구간 및 데이터 시각화와 같은 핵심 기술을 보유하고 있습니다.
수학자
수학자들은 전통적으로 광범위한 이론 연구에 참여해 왔지만 정보의 증가로 인해 그러한 인식이 바뀌었습니다. 수학자들은 운영 연구 및 응용 수학에 대한 광범위한 지식으로 인해 기업 세계에서 이전보다 더 많은 인정을 받았습니다. 기업은 재고 관리, 예측, 가격 책정 알고리즘, 공급망, 품질 관리 메커니즘 및 결함 제어와 같은 영역에서 분석 및 최적화를 수행하기 위해 서비스를 찾고 있습니다. 국방 및 군사 조직에서는 디지털 신호 처리, 계열 분석, 변형 알고리즘과 같은 중요한 빅 데이터 작업을 수행할 수학자도 찾고 있습니다.
기계 학습 과학자
기계 학습 연구자들은 새롭고 혁신적인 접근 방식과 알고리즘을 조사하고 싶어합니다. 가격 전략과 제품을 제안하고, 대량의 데이터에서 패턴을 도출하고, 수요를 예측하는 데 사용되는 알고리즘을 개발합니다.
데이터 엔지니어
이러한 전문가들은 조직의 정보를 설계, 구축 및 관리하는 일을 담당합니다. 그들은 조직의 요구 사항에 따라 데이터를 분석하고 처리하기 위한 데이터 처리 인프라를 구축하는 임무를 맡고 있습니다.
소프트웨어 프로그래밍 분석가
소프트웨어 분석가의 계산에는 프로그래밍 기술이 필요합니다. 분석 및 시각화를 용이하게 하기 위해 Python 및 R과 같은 새로운 프로그래밍 언어를 사용합니다. 계산 속도를 높이기 위해 방대한 데이터와 관련된 반복 작업을 자동화하는 데 필요한 프로그래밍 기술을 보유하고 있습니다.
보험계리학자
보험계리 과학자들은 그들의 전문성이 결과를 측정하고 통제하기 위한 분석에 달려 있기 때문에 특별합니다. 보험계리학에는 통계적, 수학적 기법에 대한 탁월한 능력이 필요합니다.
데이터 과학에 대한 정식 교육을 받지 않고도 보험 통계 과학자가 되는 것이 가능합니다. 그러나 데이터 과학자는 보험 통계 과학의 수학과 통계 절차에 대해 상당히 잘 알고 있습니다. 이제 많은 기업들이 CFA를 활용해 보험계리학자의 역할을 맡아 절차 속도를 높이고 있습니다.
비즈니스 분석 실무자
기업은 궁극적으로 데이터 과학 전문가가 수행하는 모든 분석을 활용합니다. 비즈니스 분석가로서 비즈니스 감각과 수학에 대한 탄탄한 이해를 모두 갖추는 것이 중요합니다. 비즈니스 분석은 과학이자 예술이며, 비즈니스에 대한 지식이나 분석을 통해 얻은 통찰력에만 의존할 수는 없습니다. 이러한 개인은 프런트엔드 의사결정 그룹과 백엔드 분석가 사이의 가교 역할을 합니다.
