CWN(CHANGE WITH NEWS) - 유능한 데이터 과학자가 되려면 상위 10가지 기술을 익혀라!

4차 산업혁명으로 데이터 과학자 수요는 빠른 속도로 증가하고 있다. 데이터 과학자는 다양한 유형의 비즈니스에서 수요가 많아 높은 연봉을 받는 등 몸값 높은 직업 중 하나다. 데이터를 읽고 합성하는 능력은 희소성 있는 능력으로 그만큼 훈련과 많은 노력을 필요로 한다. 유능한 데이터 과학자가 되려면 어떤 능력과 기술을 갖춰야 할까? 스타트업 스토리 전문기업 테크스토리(Techstory)가 유능한 데이터 과학자로 거듭나기 위한 상위 10가지 능력과 기술을 소개했다.

1. R 프로그래밍과 Python 프로그래밍 언어 배우기
데이터 과학자가 되려면 프로그래밍 경험이 기본적으로 필요하다. 이는 많은 경우에 프로덕션 시스템에 배포할 수 있는 솔루션과 알고리즘을 프로그래밍하거나 개발할 수 있어야 하기 때문이다. 현장에서 사용하는 프로그래밍 언어는 소수에 불과하다. 관심, 회사, 조직의 요구 사항에 따라 하나 또는 둘 다를 선택하는 것이 중요하다. 배워야 할 프로그래밍 언어 유형은 다음과 같다.

파이썬(Python): 파이썬은 데이터 마이닝에서 웹 사이트 개발, 임베디드 시스템 실행에 이르기까지 모든 것을 단일 언어로 처리할 수 있다. 팬더스(Pandas)는 엑설(Excel) 스프레드시트에서 데이터를 가져오는 것부터 히스토그램과 상자 그림을 사용해 데이터를 그리는 것까지 모든 작업을 수행할 수 있는 파이썬 데이터 분석 패키지다. 이 라이브러리를 사용하면 데이터를 매우 쉽게 처리, 읽기, 집계, 시각화할 수 있다.

R 프로그래밍: R은 데이터 조작, 계산, 그래픽 표시 기능을 포함하는 소프트웨어 패키지다. 파이썬과 비교해 R은 학업 환경에서 더 일반적으로 사용된다. 기계 학습 알고리즘은 빠르고 쉽게 구현할 수 있으며 소프트웨어에는 선형, 비선형 모델링, 고전적인 통계 테스트, 시계열 분석, 분류, 클러스터링과 같은 다양한 통계와 그래픽 접근 방식이 포함돼 있다.

2. 수학적, 통계적 지식
데이터 과학자에게 수학적, 통계적 기술은 매우 중요하다. 다양한 분야의 문제를 해결하기 위해 통계적 방법과 수학적 구성을 사용하는 방법을 이해하려면 수학과 통계에 대한 배경 지식이 필요하다. 반드시 수학이나 통계 천재일 필요는 없지만 최소한 이러한 분야 중 하나에 정통해야 한다. 수학적 지식은 패턴을 찾고 내부에서 일어나는 일을 이해하는 데 유용하다. 통계 지식은 개인이 데이터 수집 방법, 변수 측정 방법, 데이터 세트의 중요한 측면을 관찰할 수 있는 방법을 이해하는 데 도움이 된다.

3. 머신러닝 능숙도
머신 러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있도록 하는 인공지능의 고급 형태다. 최근 몇 년 동안 널리 사용돼 왔으며 소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학자, 개발자에게 빠르게 중요한 기술이 되고 있다.

이미 언급했듯이 데이터 과학자가 되려면 많은 기술이 필요하다. 그러나 가장 중요한 기술 중 하나는 기계 학습에 대한 숙련도다. 데이터 과학자는 사용할 수 있는 도구가 많지만 기계 학습만큼 강력하고 중요한 도구는 거의 없다. 머신 러닝은 다양한 산업에 침투했으며 시간이 지남에 따라 계속해서 인기를 끌 것이다.

4. 데이터베이스‧프로그래밍 기술
데이터가 폭발적으로 증가하는 세상에서 프로그래밍과 데이터베이스 기술에 대한 확실한 이해가 그 어느 때보다 중요다. 이것이 없으면 필요한 데이터 세트에 유용하지 않은 데이터 세트에 갇히게 될 것이다. 사용자와 의사소통하고 데이터를 관리하는 능력은 모든 데이터 과학자가 성공하는 데 필수적이다. 추세를 해석하고 알고리즘을 만들고 문제를 해결하려면 데이터의 의미를 이해하고 이해할 수 있어야 한다.

5. 데이터 추출, 변환, 로딩 경험
데이터 추출은 원시 데이터를 가져와 사용 가능한 구조화된 정보로 변환하는 프로세스다. 여기에는 스프레드시트, 데이터베이스, 텍스트 파일, 웹사이트 보고서 등 다양한 소스에서 데이터를 추출하는 데 사용할 수 있는 광범위한 기술과 도구가 포함된다.

데이터 변환은 한 유형의 데이터를 다른 형식으로 변환하는 프로세스다. 여기에는 한 형식에서 다른 형식으로 데이터를 구문 분석하거나 다른 소스의 필드나 키값을 결합해 한 유형의 데이터를 다른 형식으로 변환하는 것과 같은 작업이 포함될 수 있다. 이 프로세스의 목적은 일반적으로 워크플로의 다른 도구로 분석하거나 처리하기 위해 데이터를 보다 쉽게 ​​작업할 수 있도록 하는 것이다.

데이터 로드에는 수집된 모든 데이터를 워크플로의 다른 도구에서 분석하거나 처리할 준비가 된 형식으로 넣는 작업이 포함된다. 여기에는 데이터베이스나 스프레드시트 응용 프로그램으로 가져오기와 같은 작업이 포함된다.

데이터 변환과 데이터 로드 프로세스는 데이터베이스, ETL 도구, 프로그래밍 언어에 대한 심층적인 지식이 필요한 지루하고 시간 소모적인 작업이다. 데이터 추출, 변환, 로드 프로세스와 관련해 팀 성과의 품질은 이러한 작업을 처리하는 데 걸리는 시간에 직접적인 영향을 미친다.

6. 데이터 랭글링, 데이터 탐색에 대한 지식
데이터 랭글링은 수집한 원시 데이터를 재구성, 정리, 구성하는 프로세스다. 데이터가 대부분의 도구와 알고리즘에 적합한 형식인지 확인해야 하며 여기에는 데이터베이스가 아닌 플랫 파일에 저장되어 있는지 확인하는 것이 포함된다.

데이터 탐색은 엑설 또는 R과 같은 다양한 도구를 사용해 데이터를 탐색하는 프로세스다. 이를 통해 데이터의 서로 다른 부분이 서로 어떻게 관련돼 있는지 확인할 수 있으므로 예측 모델링에 사용할 수 있는 패턴을 식별하는 데 도움이 된다.

데이터 과학자가 되는 가장 좋은 방법은 데이터 랭글링과 탐색에 대해 배우는 것이다. 즉 나머지 팀에서 사용할 수 있도록 데이터를 구성, 정리, 조작하는 방법을 알아야 한다. 또한 자신의 분야에서 어떤 종류의 질문이 중요한지, 데이터를 보고 어떻게 답할 수 있는지 이해해야 한다.

7. 데이터 시각화에 대한 소수의 지식
데이터 시각화에는 사람들이 데이터 세트 내에서 패턴을 찾는 데 도움이 되는 그래프와 차트를 만들고 분석 결과를 시각적으로 표현하는 작업이 포함된다. 훌륭한 데이터 과학자는 이해하기 쉬운 차트와 그래프를 만드는 방법을 알고 있을 뿐만 아니라 표시되는 데이터에 대한 관련 정보가 포함된 차트와 그래프도 만들 수 있다.

8. 데이터 직관
데이터 직관은 데이터의 패턴을 인식하고 이해하는 능력이다. 변수가 서로 어떻게 영향을 미치는지, 다른 변수와 어떻게 관련되는지, 시간이 지남에 따라 어떻게 변할 수 있는지 이해하는 능력이다. 비즈니스 문제에 대한 더 나은 솔루션을 찾는 데 도움이 되기 때문에 데이터 과학자에게 필수적인 기술이다. 또한 기존 리소스를 보다 비용 효율적이고 효율적으로 사용할 수 있는 새로운 방법을 찾는 데 도움이 된다.

9. 커뮤니케이션 능력
커뮤니케이션 기술은 모든 데이터 과학자에게 필수 요소다. 데이터 과학자는 자신의 발견과 결과를 클라이언트와 팀의 다른 구성원 모두에게 전달할 수 있어야 한다. 또한 팀의 다른 구성원과 원활하게 의사소통해 프로젝트에서 효과적으로 협업할 수 있는 것도 중요하다. 이것은 대중 연설과 작문 과정을 수강하고 선택한 분야의 실습을 통해 수행할 수 있다. 또한 자신의 작업에 대해 공개적으로 연설하도록 요청받는 이벤트에 참석하는 것을 고려할 수 있다. 이렇게 하면 대중 앞에서 연설하는 능력을 개발하고 청중 앞에 서는 것이 더 편안해질 것이다.

10. 다변수 미적분과 선형 대수학
다변량 미적분학을 사용하면 변수 간의 관계를 모델링할 수 있고 선형 대수학을 사용하면 모델의 계수를 계산할 수 있다. 두 가지 기술 모두 최고의 데이터 과학자가 되는 데 도움이 되며 이러한 능력이 없는 다른 지원자보다 우위를 점할 수 있다.

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