개요
통계는 18세기 중반까지 거슬러 올라갈 수 있지만 데이터 과학은 비교적 새로운 개념입니다. 데이터 사이언스라는 용어는 1960년대에 생겨나 통계학에 깊이 뿌리내렸으나 지금은 인공지능, 머신러닝 등으로 발전했다.
데이터 과학은 인터넷의 기하급수적인 발전으로 인해 급격한 성장을 보였습니다. 데이터 과학 산업은 점점 더 많은 기업이 판매 및 수익 증대를 추구함에 따라 지속적으로 발전하고 있습니다. 이것은 실무자가 지속적으로 발전하고 데이터를 수집, 저장 및 분석하는 새로운 아이디어와 방법을 제시하는 데 보람과 요구를 모두 느끼게 합니다.
으로 인해 에 대한 높은 수요 데이터 과학자, 통계 학자에 대한 수요가 크게 감소했습니다. 그리고 통계학자에서 데이터 과학자로 경력을 바꾸고자 한다면 올바른 위치에 도달한 것입니다.
이 기사가 끝날 때까지 데이터 과학자와 통계학자의 유사점과 차이점, 데이터 과학자로서 배워야 할 추가 기술 및 성공적인 데이터가 되기 위해 수강할 수 있는 과정을 배우시기 바랍니다. 과학자.
"모든 것을 안다"는 Sherlock Holmes 씨의 말을 그대로 인용하면 "데이터를 얻기 전에 이론을 세우는 것은 중대한 실수입니다."
데이터 과학자가 되기 위해 필요한 단계를 수행하기 전에 모든 데이터를 수집합시다.
자세히 알아보기 전에 통계학자와 데이터 과학자의 차이점과 유사점을 살펴보겠습니다.
차례
통계학자와 데이터 과학자의 유사점
사람들은 종종 데이터 과학자와 통계학자 사이에 엄청난 차이가 있다고 말합니다. 사실이지만 둘 사이에는 몇 가지 유사점도 있습니다.
- 강력한 통계 기술: 데이터 과학자와 통계학자 모두 통계 개념과 방법을 깊이 이해하고 있습니다. 그들은 데이터의 패턴, 관계 및 경향을 식별하기 위해 수학, 통계 및 소프트웨어 기술의 조합을 사용합니다.
- 프로그래밍 능력: 데이터 과학자와 통계학자 모두 R, Python 또는 SAS와 같은 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다. 그들은 이러한 언어를 사용하여 데이터를 조작하고 분석합니다.
- 데이터 모델링 전문성: 데이터 과학자와 통계학자 모두 데이터 모델링에 대한 전문 지식을 가지고 있습니다. 여기에는 데이터 세트의 변수 간의 관계를 설명하기 위한 수학적 모델 개발이 포함됩니다.
- 세부에 대한 관심: 데이터 과학자와 통계학자 모두 데이터가 정확하고 분석이 적절한지 확인해야 하므로 작업의 세부 사항에 주의를 기울여야 합니다.
- 문제 해결 능력: 데이터 과학자와 통계학자 모두 복잡한 문제를 해결하고 데이터 관련 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있어야 합니다.
- 데이터 추출 기술: 데이터 과학자와 통계학자 모두 데이터 추출 기술을 설계하고 구현하여 유용한 데이터를 찾고 획득함으로써 데이터를 찾고, 분석을 사용하고, 추세를 이해하고, 시각화를 만드는 능력을 포함하여 다양한 기술을 공유합니다.
- 같은 목표: 데이터 사이언티스트와 통계학자는 과거와 현재를 더 잘 이해하기 위해 데이터와 밀접하게 작업하고 이를 바탕으로 기업의 성공으로 이어질 미래를 예측합니다.
유사점을 살펴봤으니 이제 차이점을 살펴보겠습니다.
통계학자와 데이터 과학자의 차이점
데이터 과학자와 통계학자가 되는 것은 사과와 오렌지를 비교하는 것과 같습니다. 그래서 그것들을 비교해 봅시다.
| 파라미터 | 통계 학자 | 데이터 과학자 |
| 전통 대 현대 | 잘 정립된 이론과 더 전통적인 뿌리를 가진 통계는 설문 조사, 여론 조사 등과 같은 소규모 데이터 수집 방법에 뿌리를 둔 응용 프로그램을 가지고 있습니다. | 보다 디지털화되고 세계화된 뿌리를 가진 데이터 과학은 소셜 미디어 모니터링, 온라인 추적, 추천 등과 같은 다양한 소스에서 엄청난 양의 데이터를 수집합니다. |
| 데이터 사용 | 통계학자는 수집된 데이터를 사용하여 특정 현상에 대한 통찰력과 설명을 제공합니다. | 데이터 과학자는 수집된 데이터를 사용하여 특정 현상의 결과를 예측합니다. |
| 작업 대상 | 통계학자는 일반적으로 숫자 변수와 범주형 변수로 작업하므로 저장할 수 있는 정보가 작습니다. | 데이터 과학자는 천문학적 공간을 차지하는 문자, 음성, 이미지, 동영상 등 다양한 변수를 가지고 작업합니다. |
| 시간 소비 | 통계학자에게는 정돈된 데이터가 제공되므로 일반적으로 데이터를 정리하는 것보다 모델을 구성하는 데 대부분의 시간을 할애합니다. | 데이터 과학자는 불완전한 데이터를 제공받으며 데이터를 모델에 공급하기 전에 데이터를 전처리하고 랭글링하는 데 상당한 시간을 소비해야 합니다. |
| 방법 및 도구 | 통계학자는 데이터를 분석하고 해석하기 위해 가설 검정, 편차, 추론 분석 등과 같은 통계적 방법을 사용합니다. | 데이터 과학자는 기계 학습 알고리즘, 통계 분석 및 데이터 시각화를 포함한 다양한 도구와 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 해석합니다. |
| 모델 | 통계학자들은 오히려 데이터에 가장 잘 맞도록 단일하고 단순한 모델을 개선하기 위해 노력합니다. | 데이터 과학자는 최고의 기계 학습 모델을 만들기 위해 여러 가지 방법을 비교하는 데 중점을 둡니다. |
| 교육 배경 | 통계학자는 일반적으로 수학 배경이 있습니다. | 데이터 과학자는 엔지니어링 배경에서 오는 경향이 있습니다. |
| 비즈니스 통찰력 | 통계학자는 기술적 분석에 더 집중할 수 있습니다. | 데이터 과학자는 비즈니스 통찰력이 있어야 합니다. |
설명하자면, 데이터 과학자가 특정 데이터 세트에 대해 통계에 대한 배경 지식을 가진 사람의 도움이 필요할 수 있고, 동시에 통계학자가 방대한 양의 데이터를 가지고 있을 때 데이터 과학자의 도움이 필요할 수도 있습니다. 많은 다른 변수와 함께.
통계 지식에 대한 강력한 기반을 갖는 것은 항상 플러스 포인트입니다!
데이터 과학자의 유형
경력을 시작하기 전에 모든 유형의 데이터 과학자가 있는지 알아봅시다.
데이터 과학은 전자 상거래 산업에서 제조 산업, 의료 산업에 이르기까지 거의 모든 삶의 영역을 침범했습니다. 데이터 사이언스의 인기가 높아짐에 따라 보험계리학자, 비즈니스 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 마이닝 전문가, 데이터 품질 분석가, 클라우드 컴퓨팅 전문가, 소프트웨어 프로그래밍 분석가 등.
데이터 과학자의 경력은 다음과 같습니다.
데이터 과학자가 되기 위해 필요한 추가 기술
통계 기술 외에도 성공적인 데이터 과학자가 되려면 다음과 같은 기술이 필요합니다.
- 프로그래밍 기술: 알아야 할 사항 Python, R 및 SQL 프로그래밍 언어 데이터 과학에서 가장 인기 있고 잘 사용되는 프로그래밍 언어이기 때문에 더 나은 명령을 사용할 수 있습니다.
- 비즈니스 지식: 비즈니스 전략에 대한 좋은 이해는 숙련된 데이터 과학자.
- 생명과학 혁신을 위한: 통계학자가 데이터를 컴퓨터에 저장하는 데 사용되는 방식과 달리 데이터 과학자는 데이터를 클라우드에 저장해야 합니다. 따라서 작동 방식에 대한 기본 원칙을 이해하는 것은 데이터 과학자에게 유용한 기술이 될 수 있습니다.
- 독창적인 사고: 데이터 과학자는 새로운 통찰력으로 이어질 수 있으므로 새로운 사고 방식에 개방적이어야 합니다.
데이터 과학자가 되기 위한 과정
다른 데이터 과학자보다 우위를 점하려면 다음 과정을 고려해야 합니다.
- IIT 마드라스 CCE 제공 고급 데이터 과학 인증 7개월 동안 Rs 5,500/-로 개인이 기계 학습, 딥 러닝, 인공 지능등
- AI 및 ML 소개 애널리틱스 Vidhya
- IIM Kozhikode도 제공합니다. 데이터 과학 인증 과정 자신의 경력을 발전시키려는 모든 분야의 전문가를 위해 71,750주 동안 Rs 12에.
- Analytics Vidhya도 제공합니다. AI & ML 블랙벨트 플러스 프로그램, 단돈 Rs 50/-에 일대일 멘토링을 받고 업계 수준의 기술, 64,999개 이상의 실제 프로젝트, 전담 면접 준비 및 배치 지원을 받을 수 있습니다.
- IBM은 또한 경력을 시작할 수 있도록 데이터 과학 직업 자격증 과정을 제공합니다. Python, SQL, 데이터 과학 기술 등을 배울 수 있는 5개월 무료 과정입니다.
- Harvard Data Science Certification 프로그램을 갖춘 Harvard University는 데이터 과학의 기초와 통계 개념을 가르치고 기계 학습 알고리즘을 구현하는 방법을 배웁니다. $792.8의 자기주도 프로그램입니다.
- Analytics Vidhya는 또한 데이터 과학 몰입형 부트캠프, 59,999개월 동안 Rs 8/-로 최고의 회사에서 꿈의 직업을 얻을 수 있도록 도와주는 직업 보장 교육 프로그램입니다. 12개 이상의 데이터 과학 도구를 배우고, 30개 이상의 모의 인터뷰와 20개 이상의 산업 프로젝트를 연습하게 됩니다.
- University of Michigan은 32주 동안 데이터 과학을 공부하기 위해 Python 프로그래밍 언어를 공부하는 방법을 가르칩니다.
기업이 통계학자가 아닌 데이터 과학자를 더 많이 고용하는 이유는 무엇입니까?
이제 경력 전환을 고려하기 전에 회사가 통계학자와 비교하여 데이터 과학자 일자리를 고용하는 이유에 대해 희망해야 합니다. 대답은 매우 간단합니다.
- 모든 사람이 끊임없이 휴대폰과 노트북을 사용하는 고도로 컴퓨터화된 세상에서 데이터 과학자는 엄청난 양의 데이터를 수집하고 이를 통해 해당 데이터를 관리하는 데 필요한 기술이 필요하며 위에서 읽은 것처럼 통계학자는 적은 양의 데이터로 작업합니다. 필요한 컴퓨팅 기술이 반드시 필요한 것은 아닙니다.
- 데이터 과학자는 또한 통계적 지식이 필요하므로 회사는 이를 XNUMX-in-XNUMX 제안으로 간주합니다.
- 데이터 과학자가 통계학자보다 더 나은 프로그래머인 경향이 있으므로 데이터가 체계화되지 않고 지저분한 대부분의 조직에 더 효과적이라는 것이 일반적인 합의입니다.
- 데이터 과학자는 비즈니스에 대한 심층적인 지식을 보유하고 있어 오늘날 세계에서 인기 있는 자산이 되었습니다.
- 데이터 과학자가 발견한 내용을 비즈니스 관리자, 이해관계자 등과 공유하려면 강력한 커뮤니케이션 기술이 필요합니다.
- 데이터 과학자는 매우 세분화된 수준에서 고객을 이해할 수 있으므로 회사가 고객 경험에 가장 적합한 정책을 만들어 판매 및 수익 증가로 이어지는 데 도움이 됩니다.
위의 사항을 다음 문장으로 단순화할 수 있습니다.
결론
데이터 과학은 오늘날 세계에서 급격한 성장을 보였고 곧 멈출 것 같지 않습니다. 도약하고 배우고 성장할 기회를 얻으십시오.
여기에 몇 가지 더 있습니다 도움말 장바구니에 추가할 수 있습니다.
- 온라인 리소스 활용 - 블로그, YouTube 비디오, 전자책, 오디오북 등과 같은 많은 리소스를 온라인에서 사용할 수 있어 데이터 과학자로서의 기술을 더욱 발전시킬 수 있습니다.
- 데이터 과학 커뮤니티에 머물기 - 이미 업계에 있는 다른 사람들로부터 배우는 것보다 더 좋은 것은 없으며, 경력에 도움이 되고 시야를 넓히는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 네트워킹 및 컨퍼런스 - 온라인에서 지식을 얻는 것은 인맥을 쌓고 새로운 것을 배우고 전문적인 인맥을 구축하기 위해 항상 열리는 컨퍼런스 및 이벤트에 참석하는 것만큼 중요합니다.
- 멘토 찾기 데이터 사이언티스트가 되기 위한 지식과 노하우를 가진 사람이 있으면 큰 도움이 된다.
이 기사를 통해 다음을 배웠을 것입니다.
- 통계학자와 데이터 과학자의 유사점과 차이점.
- 성공적인 데이터 과학자가 되기 위해 필요한 추가 기술 및 코스.
- 경력 변경에 대한 결정을 내립니다.
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- 출처: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/how-can-a-statistician-become-a-data-scientist/
