데이터 과학자의 일상 생활을 정의하는 몇 가지 지침은 다음과 같습니다 부업추천.
꽤 표준적인 근무일이 아닙니다
데이터 분석가는 조직에 중요한 정보를 수집, 분류, 분석할 수 있는 정보 및 정보 애호가입니다. 데이터 과학 과정 외에도 통계 데이터, 빅데이터, 프로그래밍 언어, SAS, Python 등에 대한 전문가여야 합니다.
고객과 사업주를 위해 예상치 못한 문제를 해결하는 업무를 담당한다면, 당신의 업무는 결코 일상적인 것이 아닙니다. 데이터 과학자는 여유, 혁신적인 사고, 그리고 적응력을 필요로 하는 다양한 문제를 해결합니다.
수치적 문제와 과제, 그리고 해결책을 이해하는 데는 예상대로 상당한 시간이 걸립니다.
문제 파악
데이터 과학자의 첫 번째 단계는 비즈니스 문제 또는 데이터 과학 문제를 정확히 파악하는 것입니다. 이를 위해 다양한 관점을 고려하고 다양한 질문을 던지며, 고유한 통찰력을 얻을 수 있는 올바른 질문에 도달해야 합니다. 데이터 과학자는 정확히 무엇을 할까요? 한 가지 추가적인 통찰력을 활용하여 문제 해결을 위한 정보 모델과 분석을 구축합니다. 비즈니스 또는 정보 문제는 데이터 과학자의 관점이 아닌 기업이나 주주의 관점에서 구성됩니다.
원시 데이터 얻기
다음 단계는 모든 관련 정보를 얻을 수 있는 입력 소스를 파악하는 것입니다. 세부 파이프라인을 면밀히 살펴보고, 다양한 주제를 검토하고, 모든 정보를 한곳에 통합해야 할 수도 있습니다. 원하는 정보가 조직 내에서 쉽게 구할 수 있다면 추가 정보를 수집할 필요가 없을 수도 있습니다.
데이터 과학자는 새로운 입력 세트를 생성하기 위해 직접 정보를 수집하기 위해 사람들을 인터뷰하고 피드백 설문조사를 실시할 수 있습니다. 수집, 정리, 분류 작업에 가장 많은 시간이 소요되며, 때로는 하루의 최대 70%까지 소요될 수 있습니다.
문제를 해결하기 위한 접근 방식을 선택하세요.
정보 관리자가 무슨 일을 하는지 궁금하다면, 더 이상 찾지 마세요. 데이터 관리자는 입력 데이터를 수집하고 정리한 후, 관련 이해관계자가 제시하는 문제 해결 방법을 선택합니다. 조직 평균, 상호 분류, 회귀, 군집화, 강화 학습 알고리즘 등 다양한 자동 생성, 수학적 및 통계적 접근 방식을 활용할 수 있습니다.
심층적인 연구를 수행하다
위에 나열된 기능들은 지루해 보일 수 있지만, 데이터 과학자는 이러한 모든 기능을 수행하는 컴퓨터 모델과 프로그램을 개발합니다. 데이터 과학자의 주된 책임은 머신러닝을 위한 맞춤형 제품과 자동화된 모델을 개발하여 관련 정보를 수집하고 정리하는 것입니다. 디지털화와 고급 알고리즘은 데이터 과학자가 비즈니스 문제를 해결하고 탁월한 인사이트를 제공하여 더 나은 의사 결정을 촉진하도록 지원합니다.