데이터 과학의 10 가지 주문형 데이터 기술 역할 - 분석 Vidhya

소개

데이터 과학 기술의 다양성은 다양한 경력 경로로 문을 열어줍니다. 당신의 열정이 비즈니스 분석, 제품 관리 또는 윤리적 고려 사항에 있는지 여부에 관계없이 보람 있고 적절한 역할이 기다리고 있습니다. 빠르게 확장되는 데이터 과학 분야는 수많은 충실한 경력 옵션을 제공합니다. 이 기사는 데이터 과학 내에서 10 가지 대체 경력 경로를 탐구합니다.

개요 :

• 최고의 대체 데이터 과학 경력 경로를 발견하십시오.
• 각 역할에 대한 필수 기술을 이해하십시오.

목차

• 소개
• 최고의 데이터 과학 경력 경로
  • 1. 데이터 엔지니어링
  • 2. 비즈니스 인텔리전스 (BI) 분석가
  • 3. 기계 학습 엔지니어
  • 4. 데이터 아키텍트
  • 5. AI 제품 관리자
  • 6. 데이터 개인 정보 보호 및 윤리 전문가
  • 7. 정량 분석가 (Quant)
  • 8. 데이터 분석가
  • 9. 데이터 시각화 전문가
  • 10. 연구 과학자
• 결론
• 자주 묻는 질문

최고의 데이터 과학 경력 경로

1. 데이터 엔지니어링

데이터 엔지니어는 데이터 중심 조직에서 필수적입니다. 대규모 데이터 처리 시스템을 설계, 구축, 구현 및 유지 관리합니다. 그들의 주요 데이터 이니셔티브를 지원하는 데이터 접근성, 신뢰성 및 데이터 과학자 및 분석가의 준비 상태를 보장하는 데 중점을 둡니다.

핵심 기술 :

• 데이터웨어 하우스 도구의 숙련도 (BigQuery, Redshift, Kafka)
• ETL (추출, 변환,로드) 프로세스의 전문 지식.
• 클라우드 컴퓨팅 지식 (Google Cloud, Azure, Amazon).
• 프로그래밍 기술 (SQL, Python, Java).
• 빅 데이터 기술 (Hadoop, Spark).
• 강력한 문제 해결 및 세부 사항에 대한 관심.

샐러리:

데이터 엔지니어는 약 111,998 달러의 평균 연봉을 받고 있으며, 선임 역할은 상당히 높은 보상을 제공합니다.

교육 배경 :

컴퓨터 과학, 정보 시스템 또는 관련 분야의 학사 학위가 일반적으로 필요합니다.

또한 읽으십시오 : 2024 년에 데이터 엔지니어가되기위한 단계별 로드맵

2. 비즈니스 인텔리전스 (BI) 분석가

BI 분석가들은 데이터와 의사 결정 사이의 격차를 해소합니다. 그들은 데이터를 분석하여 전략적 비즈니스 결정을 알리는 실행 가능한 통찰력을 제공하고, 대시 보드, 보고서 및 시각화를 만들어 이해 관계자에게 결과를 효과적으로 전달합니다.

핵심 기술 :

• BI 도구의 숙련도 (Tableau, Power BI, Looker)
• 복잡한 데이터를 명확한 통찰력으로 변환하는 능력
• 데이터 쿼리 용 SQL
• 우수한 의사 소통 및 프리젠 테이션 기술
• 고급 Excel 기술.
• 데이터베이스 관리 시스템 친숙 함.

샐러리:

BI 분석가의 평균 연봉은 약 $ 87,560입니다. 급여는 경험에 따라 다릅니다.

교육 배경 :

데이터 과학, 수학, 통계, 컴퓨터 과학, 정보 기술, 비즈니스 인텔리전스 또는 관련 분야의 학사 학위가 일반적입니다.

3. 기계 학습 엔지니어

기계 학습 엔지니어는 기계 학습 알고리즘을 설계, 구현 및 관리하고 생산 시스템을위한 효율적인 알고리즘을 개발합니다.

핵심 기술 :

• 프로그래밍 숙련도 (Python, R, Java)
• 머신 러닝 알고리즘 및 프레임 워크에 대한 깊은 이해 (Tensorflow, Pytorch)
• 모델 배포 및 모니터링 경험
• 소프트웨어 엔지니어링 원칙
• 강력한 분석적이고 창의적 사고.
• 클라우드 서비스 친숙성 (AWS, Azure).
• Scikit-Learn, Keras 및 Jupyter 노트북과 같은 도구에 대한 경험.

샐러리:

머신 러닝 엔지니어의 평균 총 보상은 약 196,962 달러입니다.

교육 배경 :

컴퓨터 과학, 수학 또는 관련 분야의 학사 학위는 종종 최소 요구 사항입니다. 석사 또는 박사 학위 유리합니다.

또한 읽으십시오 : 10은 2024 년에 머신 러닝 엔지니어 기술이 있어야합니다.

4. 데이터 아키텍트

데이터 아키텍트는 조직의 데이터베이스 관리 시스템을 설계하고 구현할 책임이 있습니다. 데이터 저장, 처리 및 활용에 대한 기술적 기능과 비즈니스 요구를 모두 이해하는 데 탁월합니다.

핵심 기술 :

• 데이터 모델링 및 데이터베이스 설계에 대한 전문 지식
• 데이터 거버넌스 및 관리에 대한 지식
• 데이터 통합 ​​및 마이그레이션 기술
• 빅 데이터 기술 (Hadoop).
• 전략적 사고 및 프로젝트 관리 기술.
• Oracle, SQL Server 및 AWS와 같은 도구에 대한 경험.

샐러리:

데이터 아키텍트에 대한 평균 총 보상은 약 $ 187,907입니다.

교육 배경 :

컴퓨터 과학, 컴퓨터 공학 또는 관련 분야의 학사 학위가 일반적으로 필요합니다.

5. AI 제품 관리자

AI 제품 관리자는 AI 제품 및 솔루션의 개발 및 출시를 담당합니다. 그들은 기술 팀 및 비즈니스 리더와 협력하여 솔루션이 비즈니스 가치를 제공 할 수 있도록합니다.

핵심 기술 :

• AI 및 기계 학습에 대한 이해
• 제품 관리 및 민첩한 방법론 경험
• 기술 정보를 비 기술적 인 청중에게 전달하는 능력
• 전략적 사고 및 프로젝트 관리 기술
• 강력한 리더십과 전략적 사고.
• 커뮤니케이션 및 프로젝트 관리 능력.
• 제품 개발 및 민첩한 방법론 경험.
• Jira 및 Confluence와 같은 도구에 익숙합니다.

샐러리:

AI 제품 관리자의 평균 급여는 경험에 따라 $ 144,167 이상에 도달 할 수 있습니다.

교육 배경 :

컴퓨터 과학, 경영학 또는 관련 분야의 배경이 유리합니다. AI, 제품 관리 및 비즈니스 통찰력에 대한 강력한 이해가 필수적입니다.

또한 읽으십시오 : 2024 년에 제품 분석가가되는 방법?

6. 데이터 개인 정보 보호 및 윤리 전문가

빅 데이터의 중요성이 높아짐에 따라 데이터 개인 정보 및 윤리 전문가가 점점 중요 해지고 있습니다. 이 역할은 조직이 데이터를 윤리적으로 처리하고 데이터 보호 규정을 준수하도록합니다.

핵심 기술 :

• 데이터 개인 정보 보호법 및 규정에 대한 지식 (GDPR, CCPA)
• 윤리적 데이터 사용 문제에 대한 이해
• 데이터 거버넌스 정책을 개발하고 구현하는 능력
• 강력한 의사 소통 및 옹호 기술
• 암호화 도구 (Veracrypt, Axcrypt, Bitlocker)에 익숙합니다.

샐러리:

급여는 경험과 위치에 따라 매년 $ 80,000 ~ $ 150,000입니다.

교육 배경 :

법, 컴퓨터 과학, 정보 기술 또는 관련 분야의 학위가 일반적으로 필요합니다. CIPP (Certified Information Privacy Professional)와 같은 인증은 가치가 있습니다.

7. 정량 분석가 (Quant)

정량 분석가는 수학적 및 통계적 방법을 사용하여 최적의 투자 전략을 식별합니다. 이 역할은 데이터 중심 의사 결정 환경에서 널리 퍼져 있습니다.

핵심 기술 :

• 수학, 통계 및 금융에 대한 강력한 배경
• 프로그래밍 기술 (Python, R, Matlab)
• 재무 모델링 및 위험 관리 경험
• 분석적 사고와 세부 사항에 대한 관심
• Matlab, Excel 및 SQL과 같은 도구에 대한 경험.

샐러리:

정량 분석가의 평균 급여는 약 $ 110,659입니다.

교육 배경 :

수학, 통계, 컴퓨터 과학, 공학 또는 경제학 학사 학위가 일반적으로 필요합니다. 정량적 금융 또는 금융 공학 석사 학위가 종종 선호됩니다.

또한 읽으십시오 : 정량 분석가가되는 방법?

8. 데이터 분석가

데이터 분석가는 원시 데이터를 귀중한 통찰력으로 변환합니다. 통계 방법과 도구를 사용하여 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 조직에 실행 가능한 권장 사항을 제공합니다.

핵심 기술 :

• 데이터 분석 도구의 숙련도 (Excel, Tableau, Power Bi).
• 강력한 SQL 및 파이썬 기술
• 견고한 통계 지식 및 분석적 사고
• 자세한 보고서 및 데이터 시각화를 만들 수 있습니다
• 결과를 효과적으로 제시하기위한 강력한 의사 소통 기술.

샐러리:

데이터 분석가의 평균 총 보상은 약 $ 126,359입니다.

교육 배경 :

통계, 컴퓨터 과학, 경제학 또는 관련 분야의 학사 학위가 일반적으로 필요합니다.

또한 읽기 : 2024 년 데이터 분석가가되는 학습 경로

9. 데이터 시각화 전문가

데이터 시각화 전문가는 복잡한 데이터 분석 및 트렌드를 이해 관계자를위한 쉽게 이해할 수있는 비주얼 (대시 보드, 차트, 그래프)으로 변환합니다.

핵심 기술 :

• 데이터 시각화 도구의 전문 지식 (Tableau, Power BI, D3.JS)
• 강력한 디자인 및 스토리 텔링 기술
• 복잡한 데이터를 명확한 영상으로 변환하는 기능
• 사용자 경험 (UX) 원칙에 대한 이해
• 강력한 창의성과 의사 소통 기술.
• 세부 사항과 스토리 텔링 능력에 대한 관심.
• Tableau, Power BI 및 Google Data Studio와 같은 도구에 대한 경험.

샐러리:

데이터 시각화 전문가의 평균 급여는 약 $ 107,829입니다.

교육 배경 :

컴퓨터 과학, 통계, 그래픽 디자인 또는 관련 분야의 학사 학위가 일반적입니다.

10. 연구 과학자

학업 또는 산업 환경에서 종종 데이터 과학 연구원들은 인공 지능 및 기계 학습과 같은 분야를 발전시키는 새로운 방법, 알고리즘 및 모델을 개발합니다.

핵심 기술 :

• 머신 러닝 및 통계 모델링에 대한 깊은 지식
• 프로그래밍 기술 (Python, R, Matlab)
• 강력한 분석 및 문제 해결 기술
• 연구 결과를 발표하고 발표하는 능력
• Tensorflow, Pytorch 및 Matlab과 같은 도구에 익숙합니다.

샐러리:

연구 과학자의 평균 급여는 매년 약 130,000 달러입니다.

교육 배경 :

박사 학위 일반적으로 필요합니다. 석사 학위는 어떤 역할에 충분하지만, 박사는 특히 학계 또는 고급 산업 연구에서 일반적으로 선호됩니다.

결론

데이터 과학 기술의 다양한 응용은 수많은 경력 대안을 만듭니다. 귀하의 관심사에 관계없이,이 역동적 인 분야에는 충실한 경력 경로가 존재합니다. 이러한 다양한 길을 탐색하면 보람 있고 영향력있는 경력으로 이어질 수 있습니다. 데이터 과학 전문가는 기술을 적용하고 혁신을 육성하며 조직에 상당한 기여를하는 새로운 방법을 찾을 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Q1. 데이터 과학자를 대체하는 것은 무엇입니까? A. 자동화 및 AI 발전은 전통적인 데이터 과학자의 수요를 줄일 수 있습니다. 데이터 과학을 소프트웨어 엔지니어링 및 머신 러닝과 결합한 AI 엔지니어 및 데이터 엔지니어와 같은 역할이 점점 중요 해지고 있습니다.

Q2. 커리어를 데이터 과학으로 전환하는 것이 유리합니까? A. 예, 데이터 과학으로의 경력 전환은 높은 수요, 강력한 급여 및 다양한 산업에서 복잡한 문제를 해결할 수있는 기회로 인해 매우 유리할 수 있습니다. 강력한 분석 기술과 프로그래밍 능력이 필수적입니다.

Q3. 데이터 과학은 여전히 ​​커리어 분야가 증가하고 있습니까? A. 예, 데이터 과학은 빠르게 성장하는 분야로 남아 있습니다. 데이터 중심의 의사 결정 및 기술 발전에 대한 의존도가 높아짐에 따라 데이터 과학 전문가에 대한 수요가 계속해서 연료를 공급하고 있습니다.

Q4. 데이터 과학 내에서 가장 좋은 분야는 무엇입니까? A. 최적의 데이터 과학 분야는 개인의 관심사와 경력 목표에 따라 다릅니다. 인기있는 영역에는 기계 학습 엔지니어링, 데이터 엔지니어링 및 비즈니스 인텔리전스 분석이 포함됩니다. AI 엔지니어 및 데이터 아키텍트와 같은 새로운 역할도 상당한 기회를 제공합니다.

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