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데이터 과학은 조직의 데이터에서 통찰력을 얻기 위해 알고리즘, 과학적 프로세스, 분석 및 인공 학습의 사용을 최적화하는 분야입니다. 해당 분야의 전문가로서 귀하의 임무는 데이터 시각화 및 분석에서 응용 프로그램 및 프로그래밍 언어용 데이터 배포에 이르기까지 다양할 수 있습니다.
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빠르게 성장하는 이 분야에서의 경력은 다가오는 디지털 혁명에 대비할 수 있는 엄청난 기회를 제공합니다. 결과적으로, 당신은 오늘 갈 수 있는 데이터 과학 분야 최고의 직업을 확인해야 합니다. 자세히 살펴보겠습니다.
1. 머신러닝 과학자
기계 학습 과학자는 알고리즘 구현과 관련된 알고리즘 및 소프트웨어 엔지니어링을 연구하고 개발하는 데 중점을 둡니다. 기계 학습 과학자의 책임에는 일반적으로 데이터 파이프라인 구축 및 A/B 작업 수행이 포함됩니다.
머신 러닝 과학자가 되려면 인공 지능과 AI 도구 , Unix, C++, C, Python 및 기타 프로그래밍 언어. 이는 일반적으로 더 나은 이해를 위해 데이터를 분석 및 시각화하고, 기계 학습 알고리즘을 연구하고, 기계 학습 시스템을 설계 및 개발하기 때문입니다. 페이스케일 수치에 따르면 기계 학습 과학자는 연간 약 99,747달러를 벌고 있습니다.
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2. 데이터 과학자
데이터 과학자는 데이터를 사용하여 조직이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 예측 모델을 이해하고 개발하는 전문가입니다. 데이터 과학자의 핵심 기술 세트에는 데이터 시각화, 대규모 데이터 세트 처리 및 프로그래밍이 포함됩니다.
또한 데이터 모델을 사용하여 기계 학습 기술을 사용하여 결과를 예측하고 데이터 또는 제품의 품질을 개선합니다. 에 따르면 급여 , 데이터 과학자는 일반적으로 연간 약 ,658를 집으로 가져갑니다.
3. 비즈니스 분석가
비즈니스 분석가의 역할에는 조직의 문제를 식별하기 위해 데이터를 조사, 대조 및 해석하는 것이 포함됩니다. 비즈니스 분석가로서 당신은 대부분 긍정적인 조직 변화를 도입하는 데 관심이 있습니다. 문제를 식별하고 지속적인 개선과 성장을 위해 필요한 솔루션과 전략을 제공함으로써 이를 달성할 수 있습니다.
Microsoft Excel, Jupyter 노트북 및 Python과 같은 핵심 영역에 능숙해야 합니다. 작업 설명에는 알려진 단계와 알려지지 않은 단계를 통해 비즈니스를 이끌고 SQL 데이터베이스에서 데이터를 가져오기 위해 데이터 수집, 정리, 해석 및 표시도 포함됩니다. 에 따르면 유리문 , 비즈니스 분석가의 수입은 일반적으로 ,158~5,978입니다.
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4. 애플리케이션 설계자
애플리케이션 설계자로 일하는 것은 소프트웨어 개발에서 가장 고위직 중 하나입니다. 이 역할의 전문가는 소프트웨어 응용 프로그램 및 프로젝트를 설계, 분석 및 구현하는 데 중요한 역할을 합니다. 응용 프로그램 아키텍처의 직업은 응용 프로그램 디자인 프로세스를 만들고 유지 관리하고 앱 개발을 위한 모범 사례를 강조하는 책임이 있음을 의미합니다.
따라서 Python과 같은 컴퓨터 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다. Python 개발자가 사용하는 일반적인 도구 , 쿼리 언어, 데이터베이스 관리 및 하이브리드 클라우드 플랫폼. 글라스도어의 데이터에 따르면 미국의 애플리케이션 설계자는 0,828의 연봉을 받습니다.
5. 비즈니스 인텔리전스 개발자
인텔리전스 개발자라는 직업은 데이터를 대조하고 해석해야 합니다. 데이터 시각화 도구 사용 대시보드 및 보고서를 생성합니다. 이 역할을 통해 지능형 소프트웨어 도구를 사용하여 조직의 연구 및 비즈니스 전략을 개선하는 데이터를 해석하고 제공할 수 있습니다.
이 분야에서 성공하려면 JavaScript, 코딩, 데이터베이스 설계 및 관리, Oracle BI에 정통해야 합니다. 비즈니스 문제에 대한 문제 해결 및 솔루션 제공이 조직의 주요 기능이기 때문입니다. 에 따르면 급여 , 비즈니스 인텔리전스 개발자가 받는 평균 급여는 ,031입니다.
6. 게임 AI 개발자
게임 AI 개발자는 게임에 두뇌, 생각, 감정을 부여할 책임이 있습니다. 게임 AI 개발자는 게임을 개발하고 플레이어별로 게임 플레이 반응을 동기화하는 알고리즘을 만듭니다. 즉, 각 플레이어의 고유한 선호도와 결정에 따라 각 게임 플레이어와 상호 작용하고 고유하게 반응하는 게임 캐릭터를 개발합니다.
이 분야의 전문가로서 게임 콘솔 역학을 이해하려면 프로그래밍 언어에 대한 매우 높은 지식을 보유해야 합니다. 또한 플레이어를 흥분시키고 도전적인 방식으로 게임플레이 캐릭터의 행동을 향상시키려면 강력한 수학적, 분석적, 문제 해결 기술이 필요합니다. 에 따르면 평균 급여는 ,842입니다. 유리문 .
7. 데이터베이스 관리자
데이터베이스 관리자는 조직 및 회사의 데이터베이스를 관리, 유지 관리, 설계 및 설치합니다. 이 분야의 전문가가 되려면 훌륭한 고객 서비스 지향, Microsoft SQL Server, IBM DB2, Oracle과 같은 언어에 대한 경험, 훌륭한 문제 해결 및 문제 해결 기술이 있어야 합니다.
또한 데이터베이스 백업 및 인프라를 유지 관리하고 데이터베이스의 일관성, 품질 및 보안을 보장하고 최대한 원활하고 효과적으로 작동하도록 데이터베이스를 프로그래밍할 수 있어야 합니다. 이렇게 하면 문제가 발생할 때까지 기다리지 않고 사용량에 따라 시스템을 사전에 조정할 수 있습니다. 급여 데이터베이스 관리자의 연간 수입은 약 ,732로 추정됩니다.
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8. 데이터 설계자
데이터 설계자는 회사의 데이터 인프라 및 아키텍처를 검색, 재평가 및 분석합니다. 데이터 설계자는 자원이 풍부하여 거의 모든 산업 분야에서 일할 수 있습니다. 필요한 기술에는 데이터 모델링 및 시각화, 분석 기술 및 프로그래밍 언어가 포함됩니다.
데이터 설계자는 새로운 데이터베이스 사양을 결정하고 기존 사양의 개선 영역을 식별하여 품질을 유지하고 주기적으로 시스템을 업데이트하여 데이터를 안전하게 보호합니다. 또한 데이터베이스 아키텍처와 애플리케이션을 분석하고 구현하는 일을 담당합니다. 최근 추정에서 급여 , 데이터 아키텍트의 평균 급여는 3,753입니다.
9. 엔터프라이즈 아키텍트
이 분야는 최신 기술 혁신을 적용하여 비즈니스 프로세스를 개선하려는 경우 이상적일 수 있습니다. 또한 회사의 비즈니스 전략이 조직의 운영을 지원하는 적절한 소프트웨어 또는 하드웨어 시스템을 포함하도록 하려면 강력한 분석 기술이 필요합니다.
엔터프라이즈 설계자로서 반드시 갖추어야 할 기술에는 프로젝트 관리, 데이터 아키텍처, 건전한 디자인 및 창의성이 포함됩니다. 그 외에도 조직의 비즈니스 개발 전략을 평가 및 분석하고 개선 방법을 제안하고 다른 전문가와 협력하여 회사의 네트워크 인프라 및 IT 네트워크를 유지 관리해야 합니다. 유리문 엔터프라이즈 설계자는 일반적으로 연간 약 130,483달러를 벌고 있습니다.
10. 통계학자
통계학자는 수학적 기술과 소프트웨어를 통해 실제 문제를 해결하기 위해 통계 및 수치 데이터를 적용합니다. 통계학자로서 귀하의 역할에는 조직의 문제를 식별하고 설문조사, 설문조사 및 설문지를 사용하여 실행 가능한 솔루션을 개발하기 위해 데이터를 수집, 분석 및 해석하는 것이 포함됩니다.
강력한 분석 기술, 비판적 사고 및 수학적 이해가 있어야 합니다. 에 따르면 급여 , 통계학자는 연간 ,147의 평균 급여를 받을 것으로 예상할 수 있습니다.
지금 데이터 과학 경력을 시작하십시오
다행히도 정보 기술이 매우 빠른 속도로 성장하고 있기 때문에 데이터 과학 분야의 직업에 대한 수요가 높습니다. 따라서 다양한 분야 중 하나를 선택하는 것은 흥미롭고 만족스러운 경험이 될 것입니다. 마지막으로 결정을 내릴 때 각 분야의 취업 가능성 수준, 급여 수준, 경력 목표에 맞는지 등을 고려해야 합니다.