최근 데이터 과학을 둘러싼 소문에도 불구하고 많은 기술 전문가에게 데이터 과학은 다른 기술 직업에 비해 복잡하고 불분명하며 알려지지 않은 내용이 너무 많습니다. 동시에, 이 분야에 뛰어든 소수의 사람들은 실망스러운 데이터 과학에 관한 오해와 아이디어를 계속 듣고 있습니다.
그러나 내 생각에는 이러한 이야기의 대부분이 일반적인 오해입니다. 사실 데이터 과학은 사람들이 생각하는 것만큼 무섭지 않습니다. 따라서 이 글에서는 가장 널리 알려진 데이터 과학에 관한 오해 10가지를 폭로하겠습니다.
데이터 과학에는 수학적 요소가 있지만 수학 전문가가 되어야 한다는 규칙은 없습니다. 표준 통계 및 확률 외에도 이 분야에는 기타 엄격하지 않은 수학적 측면이 많이 포함됩니다.
수학과 관련된 분야에서도 추상적인 이론이나 공식을 깊게 다시 배울 필요는 없습니다. 물론 이것이 데이터 과학에서 수학의 필요성을 완전히 없애는 것은 아닙니다.
대부분의 분석 직업 경로와 마찬가지로 데이터 과학에는 특정 수학 영역에 대한 기본 지식이 필요합니다. 이러한 영역에는 통계, 대수학, 미적분학이 포함됩니다. 따라서 수학이 데이터 과학의 주요 초점은 아니지만 숫자를 완전히 피할 수는 없습니다.
소프트웨어 개발 및 UI/UX 디자인과 같은 좀 더 확립된 기술 직업과 달리 데이터 과학은 여전히 인기가 높아지고 있습니다. 그러나 데이터 과학자에 대한 수요는 꾸준히 증가하고 있습니다.
예를 들어, 미국 노동통계국에서는 데이터 과학자에 대한 수요가 2021년까지 2,031% 증가할 것으로 추정합니다. 공무원, 금융, 의료 등 많은 산업에서 데이터 양의 증가로 인해 데이터 과학자의 필요성을 인식하기 시작했기 때문에 이러한 추정치는 놀라운 일이 아닙니다.
데이터 과학자가 없는 많은 기업의 경우 빅데이터로 인해 정확한 정보를 게시하기가 어렵습니다. 따라서 귀하의 기술이 다른 기술 분야만큼 인기가 없을 수도 있지만 꼭 필요한 것입니다.
오늘날 인공 지능은 모든 요구를 해결하는 것처럼 보입니다. 인공지능은 의학, 군대, 자율주행차, 프로그래밍, 에세이 작성, 심지어 숙제까지 활용됩니다. 요즘 모든 전문가들은 언젠가는 로봇이 자신의 직업을 대신하게 될 것이라고 두려워합니다.
그러나 데이터 과학에서는 이러한 두려움이 사실이 아닙니다. AI는 일부 기본 작업의 필요성을 줄일 수 있지만 여전히 데이터 과학자의 의사 결정 및 비판적 사고 기술이 필요합니다.
인공지능은 정보를 생성하고 더 큰 데이터를 수집하고 처리할 수 있지만 데이터 과학을 대체하지는 못했습니다. 이는 대부분의 인공지능과 머신러닝 알고리즘이 데이터에 의존하기 때문에 데이터 과학자가 필요하기 때문입니다.
데이터 과학에는 과거에 발생한 사건을 기반으로 미래를 예측하는 모델 구축이 포함될 수 있지만 예측 모델링만 중심으로 돌아가나요? 당연히 아니지!
예측 목적의 데이터 교육은 데이터 과학의 멋지고 재미있는 부분처럼 보일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 정리 및 데이터 변환과 같은 배후 작업도 그만큼 중요합니다.
대규모 데이터 세트를 수집한 후 데이터 과학자는 데이터 품질을 유지하기 위해 컬렉션에서 필요한 데이터를 선별해야 하므로 예측 모델링은 해당 분야에서 미션 크리티컬하고 필수적인 부분입니다.
이것은 가장 큰 데이터 과학 신화 중 하나입니다. 대학 전공에 관계없이 올바른 지식 기반, 강좌 및 멘토가 있으면 훌륭한 데이터 과학자가 될 수 있습니다. 당신이 컴퓨터 과학을 전공했든 철학을 전공했든 관계없이 데이터 과학은 당신의 손 안에 있습니다.
그러나 알아야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 이 직업 경로는 관심과 추진력이 있는 누구에게나 열려 있지만, 학습 과정에 따라 얼마나 쉽고 빠르게 배울 수 있는지가 결정됩니다. 예를 들어, 컴퓨터 과학이나 수학 졸업생은 관련 없는 분야의 졸업생보다 데이터 과학 개념을 더 빨리 마스터할 가능성이 더 높습니다.
경험이 있는 데이터 과학자라면 데이터 과학자가 코드만 작성한다는 개념이 완전히 잘못되었다고 말할 것입니다. 대부분의 데이터 과학자는 작업의 성격에 따라 일부 코드를 작성하지만 코딩은 데이터 과학 빙산의 일각에 불과합니다.
코드 작성은 작업의 일부만 완료합니다. 그러나 코드는 데이터 과학자가 예측 모델링, 분석 또는 프로토타입 제작에 사용하는 프로그램, 알고리즘을 구축하는 데 사용됩니다. 코딩은 워크플로를 촉진할 뿐이므로 이를 주요 업무라고 부르는 것은 오해의 소지가 있는 데이터 과학 신화입니다.
Microsoft의 Power BI는 강력한 기능과 분석 기능을 갖춘 스타 데이터 과학 및 분석 도구입니다. 그러나 대중적인 믿음과는 달리 Power BI 사용 방법을 배우는 것은 데이터 과학에서 성공하는 데 필요한 것의 일부일 뿐이며 이 단일 도구보다 훨씬 더 많은 것을 포함합니다.
예를 들어 코드 작성이 데이터 과학의 중심 초점은 아니지만 일반적으로 Python 및 R과 같은 일부 프로그래밍 언어를 배워야 합니다. 또한 Excel과 같은 소프트웨어 패키지를 이해하고 데이터베이스와 긴밀히 협력하여 해당 패키지에서 데이터를 추출하고 구성해야 합니다. Power BI를 익히는 데 도움이 되는 과정을 자유롭게 수강하세요. 하지만 이것이 끝이 아니라는 점을 기억하세요.
데이터 과학을 공부하면서 일반적인 인상은 어떤 업계에서든 대기업에서만 취업할 수 있다는 것입니다. 즉, Amazon이나 Meta와 같은 회사에 채용되지 않는다는 것은 데이터 과학자 직업을 구할 수 없다는 것과 같습니다.
그러나 특히 오늘날에는 자격을 갖춘 데이터 과학자를 위한 취업 기회가 많습니다. 스타트업이든 수백만 달러 규모의 기업이든 소비자 데이터를 직접 처리하는 모든 비즈니스에는 최적의 성능을 위해 데이터 과학자가 필요합니다.
이력서를 정리하고 데이터 과학 기술이 주변 회사에 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보세요.
이 진술은 종종 타당하지만 여전히 절반은 사실입니다. 대규모 데이터 세트는 작은 데이터 세트에 비해 오류 한계를 줄일 수 있지만 정확도는 데이터 크기 이상의 영향을 받습니다.
우선 데이터 품질이 중요합니다. 대규모 데이터 세트는 수집된 데이터가 문제 해결에 적합한 경우에만 도움이 됩니다. 또한, 인공지능 도구를 사용하면 일정 수준까지는 더 많은 볼륨이 유리합니다. 그 후에는 더 많은 데이터가 가치를 추가하지 않습니다.
스스로 데이터 과학을 가르치는 것은 불가능합니다. 이것은 가장 큰 데이터 과학 신화 중 하나입니다. 다른 기술 경로와 마찬가지로, 특히 현재 우리가 사용할 수 있는 풍부한 리소스를 통해 스스로 데이터 과학을 가르치는 것은 매우 가능합니다. Coursera, Udemy, LinkedIn Learning 및 기타 유용한 튜토리얼 사이트와 같은 플랫폼에는 데이터 과학 성장을 빠르게 추적할 수 있는 코스가 있습니다.
물론, 초보자, 중급 또는 전문가 수준은 중요하지 않습니다. 따라서 데이터 과학이 다소 복잡할 수 있지만 그렇다고 해서 데이터 과학을 가르치는 것이 너무 어렵거나 불가능하지는 않습니다.
이 분야에 대한 관심에도 불구하고 위의 데이터 과학 신화와 그 이상으로 인해 일부 기술 애호가는 이 역할을 기피하게 됩니다. 이제 올바른 정보를 얻었으니 무엇을 기다리고 계십니까? 지금 바로 데이터 과학 여정을 시작하기 위한 다양한 세부 과정을 살펴보세요.
원제: 지금 배워야 할 10가지 일반적인 데이터 과학 신화
원저자: JOSHUA ADEGOKE
위 내용은 데이터 과학에 대한 10가지 일반적인 오해는 잊어버리세요의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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