되기 데이터 과학자 반드시 석사 학위가 필요한 것은 아닙니다. 데이터 과학자가 상당히 부족하고 일부 고용주는 학위가 없지만 필요한 경험이 있는 사람을 고용하는 것을 편안하게 생각합니다.
고용된 데이터 과학자의 대다수는 석사 학위를 가지고 있지만 25% 이상이 그렇지 않습니다. 경험이 있는 경우 데이터 과학자로 취업하기 위해 학위가 절대적으로 필요한 것은 아닙니다. (당신이 진정으로 통계를 잘한다면 이것은 당신을 위한 직업일 수 있습니다. 당신이 천성적으로 통계를 잘하지 못한다면 이것은 당신을 위한 직업이 아닐 것입니다.)
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데이터 과학자 많은 양의 데이터를 처리하며 종종 비즈니스의 이익을 증가시키는 것을 목표로 합니다. 이상적으로, 데이터 과학자는 통계 및 통계적 추론, 컴퓨터 언어 및 비즈니스에 대한 깊은 이해를 가지고 있습니다. 그들은 고용주에게 유용하고 의미 있는 정보를 제공하기 위해 많은 양의 데이터를 처리하고 분석합니다.
이러한 해석은 의사 결정에 사용됩니다. 이 정보를 제공하기 위해 데이터 과학자는 이메일, 소셜 미디어 및 스마트 장치에서 오는 지저분하고 구조화되지 않은 데이터로 작업하는 경우가 많습니다. 주로, 그들은 빅 데이터, 많은 양의 비정형 및 정형 데이터를 수집하고 분석합니다.
통계
데이터 과학자들은 데이터 내에서 추세와 패턴을 찾기 위해 컴퓨터 알고리즘과 통계 공식의 조합을 사용하여 원시 정보로 간주될 수 있습니다. 그런 다음 이러한 패턴을 해석하고 실제 상황에 적용합니다.
사용할 수 있는 통계 기법은 매우 많으며 데이터 과학자는 가장 많이 연구하고 찾아야 합니다. 적절한 통계 공식 상황을 위해. 다음은 데이터 과학자가 이해해야 하고 다른 통계 기법에 대한 이해의 기초를 제공하는 몇 가지 매우 기본적인 통계 기법입니다.
- 기본 통계: 제일 기본 개념 데이터 과학 통계에는 확률, 변동성, 중심 경향 및 확률 분포가 포함됩니다.
- 확률 분포: 이 확률을 준다 가능한 결과의 범위 중 하나의 결과가 발생합니다. 날씨 예측은 확률 분포의 좋은 예를 제공합니다(예: 다음 XNUMX일 동안 비가 올 확률 계산).
- 차원 축소: 그것은 수 양을 줄이다 "특징 선택"과 "특징 추출"을 통해 무작위 변수의 이 프로세스는 데이터 모델을 단순화하고 알고리즘 작업 프로세스를 간소화합니다.
- 오버 및 언더 샘플링: 샘플링 기술 분류 목적으로 사용되는 데이터가 너무 많을 때 사용됩니다. 데이터 마이닝 알고리즘은 종종 분석할 수 있는 데이터의 양에 제한이 있습니다.
- 베이지안 통계: 할당하는 기술 베이지안 확률이라고도 하는 "믿음의 정도"를 통계 모델에 적용합니다. 확률은 상황 및/또는 사람들의 행동에 영향을 미칠 사건 발생에 대한 "합리적인 기대"를 포함하여 계산됩니다. 예를 들어, 앞으로 150개월 동안 매주 일요일에 최소 XNUMX명의 고객이 식당을 방문할지 여부에 대한 예측은 몇 주 후에 시작되는 인근 일요일 예술 쇼의 영향을 받습니다. 과거 평균과 함께 이 정보를 포함하는 것은 베이지안 통계의 한 형태가 될 것입니다.
프로그래밍 언어
데이터 과학에 유용한 다양한 프로그래밍 언어가 있습니다. 프로그래밍 언어는 컴퓨터에서 다양한 종류의 출력을 생성하는 명령으로 구성된 형식 언어입니다. 알고리즘을 수행하기 위해 컴퓨터 프로그램에서 사용됩니다. 데이터 과학자는 적어도 하나의 프로그래밍 언어를 배우고 마스터해야 합니다. 두세 개를 마스터하는 것이 훨씬 더 좋을 것입니다.
Python
고려된다 많은 사람들이 오늘날 사용하는 가장 인기 있는 데이터 과학 프로그래밍 언어입니다. Python은 다음과 같은 범용 언어입니다. 객체 지향 사용하기 쉽습니다. 오픈 소스 언어이며 1991년에 사용되기 시작했습니다.
Python은 구조적 프로그래밍에서 절차적 프로그래밍, 기능적 프로그래밍에 이르기까지 다양한 패러다임을 지원합니다. 그것은 많은 언어보다 확장성이 뛰어나고 다양한 언어를 가지고 있습니다. 데이터 과학 라이브러리 사용할 수 있습니다.
Python은 오픈 소스이기 때문에 매니아들의 상당한 지원을 받으며 계속 발전하고 있습니다. 배우기 쉽고 Python 경험에 대한 수요가 높습니다. (Python 영국인 "의 이름을 따서 명명되었습니다.몬티 파이"코미디 극단.)
Python은 기계 학습, 인공 지능 및 금융 서비스와 같은 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다. Google, Instagram, Pinterest 및 Netflix와 같은 다양한 웹사이트에서 Python을 사용합니다. (Python은 모바일 애플리케이션 개발에 적합하지 않습니다.)
자바 스크립트
이 프로그래밍 언어 인터랙티브한 웹사이트 구축에 매우 유명합니다. 데이터 과학자들에게 인기 있는 객체 지향 프로그래밍 언어이며 모바일 애플리케이션 개발에도 사용됩니다.
현재 수백 개의 자바 스크립트 라이브러리 프로그래머가 겪을 수 있는 모든 종류의 문제를 다룰 수 있습니다. JavaScript는 한 번에 여러 작업을 처리할 수 있으며 포함에 유용합니다. 대규모 애플리케이션을 위해 쉽게 확장됩니다.
양이온.
JavaScript는 다음과 먼 관련이 있습니다. 자바. 둘 다 객체 지향 프로그래밍 언어이며 많은 프로그래밍 구조가 유사합니다. JavaScript는 더 작고 단순한 명령을 사용하며 배우기 쉽습니다.
R
오픈 소스입니다 프로그래밍 언어 통계학자에 의해 개발되었습니다. R은 일반적으로 그래픽 및 통계 컴퓨팅에 사용되지만 여러 데이터 과학 응용 프로그램 및 여러 유용한 라이브러리. R은 필요에 따라 데이터를 조사하고 데이터 분석을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 이 언어는 Python보다 더 복잡하고 배우기 어렵습니다.
R은 통계 분석 및 기계 학습에 많이 사용됩니다. 이 언어는 많은 운영 체제에서 실행되며 확장. 많은 대기업에서 방대한 데이터 세트를 분석하기 위해 R을 채택했습니다. R을 아는 프로그래머는 수요가 많습니다.
스칼라
이 프로그래밍 언어 2003년에 개발되었으며 원래 Java의 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 기계 학습에서 웹 프로그래밍에 이르는 다양한 응용 프로그램이 있으며 부분적으로 확장 가능하기 때문에 빅 데이터 연구 작업에 적합합니다. Scala는 객체 지향 프로그래밍과 함수형 프로그래밍을 모두 지원합니다.
SQL
구조화 된 쿼리 언어 데이터 관리에 매우 널리 사용되는 프로그래밍 언어이며 다양한 비즈니스에서 일반적으로 사용됩니다. SQL 테이블과 쿼리는 데이터베이스 관리 시스템으로 작업할 때 데이터 과학자에게 유용합니다. 이 언어는 관계형 데이터베이스에서 데이터를 저장, 검색 및 작업할 때 매우 유용합니다.
비즈니스 및 데이터 과학
미래 시장 동향: 수집 및 분석 방대한 양의 데이터는 신흥 시장 동향을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 검색 엔진 쿼리를 조사하고, 유명인과 영향력 있는 사람을 팔로우하고, 구매 데이터를 추적하면 사람들이 관심을 가질 제품을 알 수 있습니다.
예를 들어 의류 트렌드 업 사이클링 (upcycling) 환경을 생각하는 사람들이 의복을 대체할 수 있는 방법으로 떠오르고 있습니다. 1993년부터 재활용 플라스틱을 사용해 온 의류 소매업체 Patagonia는 이러한 새로운 추세를 깨닫고 고객이 사용한 Patagonia 제품을 업사이클링할 수 있도록 특별히 설계된 웹사이트인 Worn Wear를 시작했습니다.
고객 인사이트: 에 대한 데이터 회사의 고객 선호도, 습관, 인구통계학적 특성 및 열망에 대한 정보를 밝힐 수 있습니다. 예를 들어 고객 데이터는 회사 웹사이트(또는 오프라인 매장)를 방문할 때마다 수집될 수 있습니다.
고객이 구매를 완료하거나, 장바구니에 항목을 추가하거나, 회사에서 보낸 이메일을 열 때마다 해당 데이터는 향후 평가(또는 실시간 평가)를 위해 기록될 수 있습니다. 데이터가 정확한지 확인한 후 데이터 랭글링이라는 프로세스에서 데이터를 결합할 수 있습니다. 데이터를 결합하여 고객 행동의 경향을 식별할 수 있다는 결론을 도출할 수 있습니다.
내부 재정: 사업' 재무팀 보고서 작성, 재무 추세 분석 및 예측 생성에 데이터 과학을 사용할 수 있습니다. 비즈니스 자산, 현금 흐름 및 부채에 대한 데이터가 지속적으로 수집되어 재무 분석가가 재무 성장 또는 감소와 관련된 추세를 알고리즘적으로(또는 수동으로) 찾을 수 있습니다. 또한 위험 관리 분석을 통해 특정 비즈니스 결정이 좋은 아이디어인지 또는 잠재적으로 해로운지 여부를 결정할 수 있습니다.
제조 간소화: 데이터 과학 제조 공정에서 충돌과 속도 저하를 찾아 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 제조 장비의 센서는 생산 공정에서 데이터를 수집할 수 있습니다.
수집된 데이터가 너무 방대하여 사람이 수동으로 분석할 수 없는 상황에서는 알고리즘을 만들어 데이터를 빠르고 효율적으로 정리하고 정렬하여 제조 프로세스를 간소화하는 데 필요한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
보안 강화: 데이터 과학은 또한 비즈니스 보안 민감한 정보를 보호합니다. 예를 들어, 많은 은행은 사용자의 정상적인 행동에서 벗어나는 사기를 탐지하기 위해 복잡한 기계 학습 알고리즘을 사용합니다. 이러한 알고리즘은 사람이 할 수 있는 것보다 훨씬 빠르고 정확하게 사기를 포착합니다.
무료 데이터 과학 과정
Class Central은 R 프로그래밍 과정을 제공하는 John Hopkins부터 "데이터 마이닝에서의 패턴 발견. "
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