데이터 과학자의 모습은 회사마다 다를 수 있지만 일반적으로 가장 주목할만한 기능은 다음과 같습니다. 마지막으로 데이터를 검증하는 것을 목표로 다양한 분야가 작동합니다. 이 모든 것을 위해 통계 및 분석 기술 ! 전문 소프트웨어! 자동화 시스템! 기계 학습 도구 등을 사용할 수 있습니다.
데이터 시각화 . 결론과 정보가 모든 사람이 이해할 수 있도록 하려면 데이터 과학은 데이터를 효과적으로 표현하는 방법도 알아야 합니다.
데이터 사이언티스트는 어떤 지식과 기술을 갖추어야 하나요?
일반적으로 기업이 일반적으로 데이터 과학자 역할을 찾는 프로필은 컴퓨터 또는 통신 엔지니어 이지만 통계! 수학! 경제! 비즈니스 관리 또는 일부 전문 교육을 받은 사람이 필요할 수도 있습니다. 그리고 데이터 사이언티스트로 일하기 위해서는 프로그래밍 지식! 분석 능력! 비즈니스 비전을 갖추는 것이 중요합니다. 일반적으로 요구되는 기술적 지식과 능력에 대해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
프로그래밍 : Python! R! SQL 등의 텔레마케팅 데이터 구매 프로그래밍 언어에 능숙하여 데이터베이스 조작! 자동화된 학습 시스템 구현! 애플리케이션 및 웹 사이트와의 통합! 통계 분석 수행 등을 수행합니다.
통계 및 수학 – 특히 연구! 패턴 이해! 데이터 처리! 가설 형성을 위한 이론적 틀을 제공합니다. 데이터 과학자에게 일반적으로 요청되는 통계 기술 중 일부는 데이터 모델링! 클러스터링 및 예측 분석입니다.
데이터베이스 : 대량의 데이터를 추출 및 관리하고 이를 다른 정보 소스와 상호 참조하는 방법을 알고 있습니다.
기계 학습 및 딥 러닝 : 일반적으로 데이터
과학자는 컴퓨터가 데이터에서 패턴을 학습하고! 작업을 수행하고! 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 하는 알고리즘과 소셜 미디어 전략이 브랜드의 개성을 반영하는지 확인하는 방법 모델을 개발하는 방법을 이해하고! 숙달하고! 알아야 합니다.
빅 데이터 : 대용량 데이 데이터 과 터를 처리할 수 있는Hadoop또는Spark와 같은 도구에 익숙합니다
개인 정보 보호 및 데이터 처리 규정: 데이터 관리 및 보호와 관련된 윤리적 의미 및 규정을 숙지하십시오.
이 모든 것 외에도 데이터 BZB 목록 과학자는 프로세스를 식별하고 개선하여 보다 효율적이고 더 높은 품질의 데이터를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 비즈니스 분석가 또는 개발자와 같은 다른 팀과 협력할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 다음과 같은 기술이나 소프트 스킬도 필요합니다.
