님이 촬영 한 사진 안나 네크 라세 비치 
 

최근 몇 년 동안 데이터 기술이 발전하면서 데이터 과학을 구현하는 기업이 급증했습니다. 이제 많은 기업이 경쟁 우위를 확보하기 위해 데이터 프로젝트에 가장 적합한 인재를 채용하려고 합니다. 그러한 재능 중 하나가 데이터 과학자입니다.

데이터 과학자들은 기업에 막대한 가치를 제공할 수 있음을 입증했습니다. 그러나 데이터 과학자 기술이 다른 기술과 다른 점은 무엇입니까? 데이터 과학자는 큰 우산이고, 회사마다 필요한 직무와 기술이 다르기 때문에 대답하기 쉬운 질문은 아닙니다. 그럼에도 불구하고, 데이터 과학자가 다른 사람들보다 눈에 띄기를 원한다면 필요한 기술이 있습니다.

이 기사에서는 2024년 데이터 과학자가 갖추어야 할 다섯 가지 필수 기술에 대해 논의할 것입니다. 프로그래밍 언어 or 기계 학습 항상 필요한 기술이기 때문입니다. 또한 생성적 AI 기술은 인기 기술이기 때문에 언급하지 않지만 데이터 과학은 그보다 더 큽니다. 저는 2024년 환경에 필수적인 추가 신흥 기술에 대해서만 논의하겠습니다. 

이 기술은 무엇입니까? 그것에 들어가 보자.

클라우드 컴퓨팅은 서버, 분석 소프트웨어, 네트워킹, 보안 등을 포함할 수 있는 인터넷("클라우드")을 통한 서비스입니다. 사용자의 선호도에 맞게 확장하고 필요에 따라 리소스를 제공하도록 설계되었습니다.

현재 데이터 과학 트렌드에서 많은 기업이 비즈니스를 확장하거나 인프라 비용을 최소화하기 위해 클라우드 컴퓨팅을 구현하기 시작했습니다. 소규모 스타트업부터 대기업까지 클라우드 컴퓨팅의 활용이 뚜렷해졌습니다. 그렇기 때문에 현재 데이터 과학 채용 공고에는 클라우드 컴퓨팅 경험이 필요하다는 것을 알 수 있습니다.

많은 클라우드 컴퓨팅 서비스가 있지만 모든 서비스를 배울 필요는 없습니다. 하나를 마스터하면 다른 플랫폼으로 더 쉽게 이동할 수 있기 때문입니다. 처음에 무엇을 배울지 결정하는 데 어려움이 있는 경우 AWS, GCP 또는 Azure 플랫폼과 같은 더 큰 것부터 시작할 수 있습니다.

여기를 통해 클라우드 컴퓨팅에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. Aryan Garg의 클라우드 컴퓨팅 초보자 가이드 기사.

기계 학습 작업(MLOps)은 프로덕션에 ML 모델을 배포하기 위한 기술 및 도구 모음입니다. MLOps는 다음을 방지하는 것을 목표로 합니다. 기술 부채 기계 학습 모델의 지속적인 모니터링을 통해 프로덕션에서 ML 모델 배포를 간소화하고, 모델 품질과 성능을 개선하는 동시에 CI/CD의 모범 사례를 구현하여 기계 학습 애플리케이션을 활용합니다.

MLOps는 데이터 과학자에게 가장 인기 있는 기술 중 하나가 되었으며 채용 공고에서 MLOps 요구 사항이 급증하는 것을 확인할 수 있습니다. 이전에는 MLOps 작업을 기계 학습 엔지니어에게 위임할 수 있었습니다. 그러나 데이터 과학자가 MLOps를 이해하기 위한 요구 사항은 그 어느 때보다 커졌습니다. 이는 데이터 과학자가 자신의 기계 학습 모델이 프로덕션 환경과 통합될 준비가 되어 있는지 확인해야 하기 때문입니다. 이는 모델 작성자만이 가장 잘 알고 있습니다.

그렇기 때문에 데이터 과학 경력을 발전시키려는 경우 2024년에 MLOps에 대해 배우는 것이 좋습니다. MLOps 주제에 대해 자세히 알아보려면 다음을 참조하세요. KDnuggets의 첫 번째 기술 개요, MLOps에 대한 모든 것을 논의합니다.

빅데이터는 3개의 V로 설명될 수 있습니다. 음량, 이는 생성된 데이터의 엄청난 양을 나타냅니다. 속도, 데이터가 얼마나 빨리 생성되고 처리되는지 설명합니다. 그리고 종류, 이는 다양한 데이터 유형(구조화된 데이터에서 구조화되지 않은 데이터까지)을 나타냅니다.

많은 통찰력과 제품이 보유하고 있는 빅 데이터로 어떻게 작업할 수 있는지에 의존하기 때문에 빅 데이터 기술은 많은 기업에서 중요해졌습니다. 빅 데이터를 보유하는 것과 이를 처리해야만 기업이 가치를 얻을 수 있습니다. 이것이 바로 많은 기업들이 빅데이터 기술 역량을 갖춘 데이터 사이언티스트를 채용하려는 이유입니다.

빅데이터 기술에 관해 이야기할 때 이러한 용어에는 많은 기술이 포함됩니다. 그러나 데이터 저장, 데이터 마이닝, 데이터 분석 및 데이터 시각화의 네 가지 유형으로 분류할 수 있습니다.

다음은 채용 공고에서 필요에 따라 자주 나열되는 몇 가지 인기 있는 도구입니다.

-아파치 하둡

-아파치 스파크

-몽고DB

- 타블로

-래피드마이너

사용 가능한 모든 도구를 마스터할 필요는 없지만 그 중 몇 가지를 이해하면 더 나은 경력을 쌓을 수 있을 것입니다. 빅 데이터 기술에 대해 자세히 알아보려면 Working with라는 소개 기사를 참조하세요. 빅 데이터: Nate Rosidi의 도구 및 기술 빅 데이터 여정을 시작할 수 있습니다.

데이터 과학자는 경력을 발전시키기 위해 기술적 능력과 강력한 도메인 전문 지식이 필요합니다. 후배 데이터 과학자는 최고의 기술 지표를 달성하기 위해 기계 학습을 모델링하고 싶어할 수도 있지만, 선배 데이터 과학자는 우리 모델이 다른 모든 것보다 비즈니스 가치를 높여야 한다는 것을 이해합니다.

도메인 전문성은 우리가 진행 중인 업계 비즈니스를 이해한다는 것을 의미합니다. 비즈니스를 이해함으로써 우리는 비즈니스 사용자와 더 잘 연계하고, 모델에 대해 더 나은 측정항목을 선택하고, 비즈니스에 영향을 미치는 방식으로 프로젝트를 구성할 수 있습니다. 2024년에는 기업이 데이터 과학이 어떻게 상당한 가치를 가져올 수 있는지 이해하기 시작하면서 특히 더 중요해졌습니다.

도메인 전문 지식을 습득할 때의 문제는 우리가 이미 해당 업계에서 데이터 과학자로 일하고 있는 경우에만 효과적으로 배울 수 있다는 것입니다. 그렇다면 우리가 원하는 업계에서 일하고 있지 않다면 어떻게 이 기술을 습득할 수 있겠습니까? 다음과 같은 몇 가지 방법이 있습니다.

– 관련 업계 온라인 강좌 수강 및 자격증 취득

– 소셜 미디어에서의 활발한 네트워킹

– 오픈소스 프로젝트에 기여

– 업계와 관련된 사이드 프로젝트가 있는 경우

– 멘토 찾기

– 인턴십을 해보세요

이는 도메인 전문 지식을 얻기 위해 제안된 방법이지만, 경험을 찾는 데에는 좀 더 창의적일 수 있습니다. 기사 “데이터 분야 경력을 시작하는 데 도메인 지식이 장애물인가요?” 바이샬리 램베(Vaishali Lambe) 도메인 전문 지식을 얻는 데도 도움이 될 수 있습니다.

어떤 사람들은 데이터가 설명하는 개인에 대한 관심 없이 데이터를 데이터베이스의 숫자나 단어로 볼 수도 있습니다. 그러나 이 데이터의 대부분은 잘못 처리할 경우 사용자와 비즈니스에 해를 끼칠 수 있는 개인 정보였습니다. 데이터 수집과 처리가 쉬워지는 현대 시대에 이 주제는 더욱 중요해지고 있습니다.

데이터 과학의 윤리는 데이터 과학자가 어떻게 작업해야 하는지 안내하는 도덕적 원칙과 관련이 있습니다. 이 분야는 우리의 데이터 과학 프로젝트가 개인과 사회에 미칠 수 있는 잠재적인 영향을 다루며, 이는 우리가 취할 수 있는 최선의 도덕적 결정을 따라야 합니다. 주제는 일반적으로 편견, 공정성, 설명 가능성 및 동의에 관한 것입니다. 

반면, 데이터 프라이버시는 데이터를 수집, 처리, 관리 및 공유하는 방법의 적법성과 관련된 분야입니다. 개인으로부터 나오는 개인정보를 보호하고 오용을 방지하는 것을 목표로 합니다. 각 영역에는 서로 다른 데이터 개인 정보 보호 프레임워크가 있을 수 있습니다. 예를 들어 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 일반적으로 유럽의 개인 데이터에만 적용됩니다.

윤리 및 데이터 개인 정보 보호 지식은 데이터 과학자에게 필수적인 기술이 되었습니다. 이를 어길 경우 그 결과는 심각하기 때문입니다. Nisha Arya의 기사 윤리학 과 데이터 개인 정보 이러한 주제를 더 깊이 이해하기 위한 출발점이 될 수 있습니다.

이 문서에서는 2024년에 모든 데이터 과학자에게 필요한 XNUMX가지 필수 기술에 대해 설명합니다. 해당 기술에는 다음이 포함됩니다.

1. 생명과학 혁신을 위한
2. MLOps
3. 빅 데이터 기술
4. 도메인 전문 지식
5. 윤리 및 데이터 개인정보 보호

도움이 되었으면 좋겠습니다! 여기에 나열된 기술에 대한 생각을 공유하고 아래에 의견을 추가하세요.
 
 

코넬리우스 유다 위자야 데이터 과학 보조 관리자 및 데이터 작성자입니다. Allianz Indonesia에서 풀타임으로 일하는 동안 그는 소셜 미디어와 글쓰기 미디어를 통해 Python 및 데이터 팁을 공유하는 것을 좋아합니다.

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• 출처: https://www.kdnuggets.com/5-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024