데이터 과학자로서의 일상
정보. 엄청난 힘을 가진 네 글자 단어 하나; 정확히 말해서 하루에 2.5조 바이트. 매일 생성되는 이 엄청난 양의 정보는 전 세계 조직에 활력을 불어넣어 광고와 수익, 회계 기록, 인적 자원 관리, 임원 의사 결정, 커뮤니티 계획 등을 운영할 수 있게 해줍니다. 데이터 과학자가 일하고 있습니다. 그래서 과학자의 삶은 평범하지 않습니다.
데이터 과학자의 일상 생활을 정의하는 몇 가지 포인터는 다음과 같습니다 부업추천.
꽤 표준적인 근무일이 아닙니다
데이터 분석가는 조직에 중요한 입력을 수집, 분류, 분석할 수 있는 정보와 정보를 사랑하는 전문가입니다. 데이터 과학 과정 외에도 통계 데이터, 빅 데이터, 프로그래밍 언어, SAS 및 Python 전문가여야 합니다.
고객과 사업주를 위해 예상치 못한 문제를 해결하는 것이 당신의 일이라면, 당신의 근무일은 일상과는 거리가 멉니다. 데이터 과학자들은 여유, 혁신적 사고, 적응력이 필요한 다양한 문제를 다룹니다.
수치적 문제와 과제, 그리고 해결책을 이해하려면 예상대로 상당한 시간이 걸립니다.
문제 확인
데이터 과학자의 첫 번째 단계는 비즈니스 문제 또는 데이터 과학 문제를 정확히 파악하는 것입니다. 이를 위해 다양한 관점을 고려하고 다양한 질문을 하여 고유한 통찰력을 얻을 수 있는 올바른 질의 집합에 도달해야 합니다. 데이터 과학자는 정확히 무엇을 합니까? 한 가지 추가 통찰력을 활용하여 문제를 해결하기 위한 정보 모델과 분석을 정리합니다. 비즈니스 또는 정보 문제는 실제로 데이터 과학자가 아닌 비즈니스 또는 주주 관점에서 구성됩니다.
원시 데이터 얻기
다음 단계는 모든 관련 정보를 얻을 수 있는 입력 소스를 식별하는 것입니다. 세부 파이프라인을 걸러내고, 다양한 주제를 조사하고, 모든 정보를 단일 위치로 동화해야 할 수도 있습니다. 그들이 찾는 정보가 조직 내에서 쉽게 구할 수 있는 경우 추가 정보를 수집할 필요가 없을 수도 있습니다.
데이터 과학자는 새로운 입력 세트를 만들기 위해 직접 정보를 수집하기 위해 사람들을 인터뷰하고 피드백 설문 조사를 할 수 있습니다. 조립, 정리 및 분류 기능이 가장 많은 시간을 소모하며, 때로는 하루의 70%까지 소모합니다.
문제를 해결하기 위한 접근 방식을 선택하세요.
정보 관리자가 무엇을 하는지 궁금하다면 더 이상 찾지 마세요. 입력을 수집하고 구성한 후 데이터 관리자는 문제를 해결하기 위해 연관된 이해 관계자 방법을 선택합니다. 그들은 조직 수단, 상호 분류, 회귀, 클러스터링, 강화 학습 알고리즘 등을 포함한 다양한 자동 생성, 수학적 및 통계적 접근 방식에 액세스할 수 있습니다.
심층적인 연구를 수행하다
위에 나열된 기능은 지루해 보일 수 있지만, 데이터 과학자만이 모든 기능을 수행하는 컴퓨터 모델과 프로그램을 만듭니다. 데이터 과학자의 주요 책임은 머신 러닝을 위한 맞춤형 제품과 자동화된 모델을 만들어 관련 세부 정보를 수집하고 구성하는 것입니다. 디지털화와 고급 알고리즘은 데이터 과학자가 비즈니스 문제를 해결하고 뛰어난 통찰력을 제공하여 더 나은 의사 결정을 촉진하는 데 도움이 됩니다.