데이터 과학 분야에서 경력을 쌓기 전에 데이터 과학의 장단점을 알아보세요
데이터 과학 소개
데이터 과학은 데이터를 연구하고 분석하는 것입니다. 직관을 창출하기 위해 데이터를 추출, 시각화, 분석, 관리, 저장하는 것입니다. 이러한 직관은 조직이 강력하고 올바른 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 이 필드에는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터가 모두 필요합니다.
이는 수학, 컴퓨터 과학, 통계에 뿌리를 둔 연관 분야입니다. 이는 많은 데이터 과학 직책과 보수 급여 규모로 인해 가장 수요가 높은 직업 중 하나입니다. 이상으로 이것이 전부였습니다. 이제 이 기술의 장단점을 자세히 살펴보겠습니다 팀빌딩게임.
그것은 거대한 분야이며 그 자체의 장점과 단점이 있습니다. 이 기사는 귀하가 자신을 평가하고 이 분야에 대한 올바른 교육을 받는 데 도움이 될 것입니다.
장점-
1. 수요가 많다
수요가 많은 정보기술 분야입니다. 접근하는 구직자에게는 다양한 기회가 있습니다. 이는 Linkedin 및 기타 취업 포털에서 가장 빠르게 성장하는 직업이며 2026년까지 1,150만 개의 일자리를 창출할 것으로 예상됩니다. 따라서 데이터 과학은 고용 가능성이 높은 직업 분야가 됩니다.
2. 풍부한 직위
이 직업에는 탄탄한 필수 기술 세트가 필요하며 완전하고 훌륭한 데이터 과학자가 되기 위해 필요한 기술 세트를 갖춘 소수의 사람들이 있습니다. 이로 인해 다른 IT 부문에 비해 포화도가 낮습니다.
그러므로 그것은 매우 자유분방하고 기회가 가득한 분야입니다. 요즘에는 숙련된 데이터 과학자에 대한 수요는 많지만 공급은 부족합니다.
3. 고임금 직업
가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나는 데이터 과학자입니다. Glassdoor에 따르면 이 분야 엔지니어의 연봉은 약 $116,100입니다. 그것은 돈을 많이 버는 직업 옵