수익성 있는 데이터 과학의 세계

데이터 과학자란 무엇입니까? 기술 회사가 지난 10년 동안 정교한 분석 작업을 수행할 사람들을 찾기 위해 분주하게 움직이면서 직위가 갑자기 생겨났습니다.

 

비즈니스 교훈과 새로운 트렌드를 추구하기 위해 직원들이 데이터를 분석하기 위해 기업들이 경쟁하면서 6자리 급여에 대한 보고서가 넘쳐났습니다.

채용 회사인 페이지그룹(PageGroup)은 데이터 과학 작업의 연봉이 £60,000-150,000 사이라고 언급하면서 직책이 광범위한 분야와 책임을 포괄한다고 경고합니다.

데이터 과학과 데이터 분석과 같은 다른 작업 간의 경계가 모호해졌습니다. PageGroup의 기술 전문가인 James Hobson은 "데이터 과학자를 구성하는 요소에 대한 다양한 해석이 있습니다"라고 말합니다.

제목이 무엇이든, 직원에 대한 수요는 전통적으로 업무에 적합하다고 여겨지는 인력, 일반적으로 컴퓨터 공학 박사 학위 소지자의 공급을 능가했습니다.

LinkedIn 의 2020년 미국 신규 일자리 보고서에 따르면 데이터 과학 공석이 매년 37%씩 증가하고 있습니다.

 

따라서 새로운 참가자는 새로운 소프트웨어 패키지의 도움을 받아 비정통적인 경로에서 이 분야로 들어오고 있습니다. Edward Green과 Balraj Oates는 둘 다 데이터 과학자라는 레이블에 대해 주저하지만 그 중 두 사람입니다.

 

Mr Green의 데이터 과학 여정은 2년 반 동안 세 차례의 수술이 필요한 복잡한 의료 문제로 치료를 받으며 런던의 Great Ormond Street Hospital에 일련의 장기 체류를 시작했을 때 15세에 시작되었습니다.

우리 대부분은 그러한 시련을 잊고 싶어합니다. 그러나 Green씨는 그것을 기술 관련 경력을 쌓기 위한 관문으로 기억합니다. "제가 첫 수술을 받은 날은 아이패드가 출시된 날이었습니다."라고 그는 말합니다.

그는 병원의 환자 위원회에 합류하여 환자에게 표시할 수 있도록 iPad에서 의료 데이터를 캡처하기 시작했습니다. 이 실험을 통해 그는 학교에서 IT로 바로 향했습니다.

그의 외과의사는 McLaren과 함께 중환자실 안팎으로 환자의 움직임에 F1 피트 스톱 기술을 적용하는 방법을 연구했습니다. 그래서 자동차 경주와 자동차 데이터가 분석되는 런던 외곽의 McLaren 기술 센터에서 일하는 것이 그의 다음 단계였습니다.

 

McLaren에서 그는 사람들이 데이터 전문가가 되도록 도울 수 있는 자체 셀프 서비스 도구를 개발한 미국 회사 Alteryx의 데이터 과학 소프트웨어를 사용합니다.

Green은 방대한 양의 데이터를 다룰 수 있도록 훈련했습니다. McLaren의 경우 이는 모든 레이스에서 수집된 1.5테라바이트 가치를 의미합니다. "때때로 운전자는 이 데이터가 필요하지 않다고 생각하지만 실제로는 필요합니다."라고 그는 말합니다.

 

Euan Davis는 기술 서비스 그룹인 Cognizant에서 작업의 미래를 연구합니다. 현장에 대한 인식이 달라졌다고 한다.

"데이터 과학은 이전에는 매우 건조한 작업이었습니다. 그것은 괴상한 것으로 여겨졌지만 지금은 창의적입니다. 발견한 것을 팔아야 하고 데이터에 대한 이야기를 전하는 것을 의미하기 때문에 커뮤니케이션이 중요합니다."

미래는 하드 데이터 분석을 마스터하는 사람들만큼이나 소프트 스킬을 가진 사람들의 것입니다.

"데이터 과학 위치는 하이브리드 역할이 되고 있습니다. 이제 신뢰할 수 있는 조언자가 되는 것입니다. 데이터 과학자는 비즈니스 임원에게 중요한 것을 알려주는 방식으로 데이터를 읽을 수 있어야 합니다."

Davis는 복잡한 정보를 단순한 이미지로 변환하는 소프트웨어인 데이터 시각화 도구가 데이터 과학 게임을 변화시켰다고 말합니다.

 

Tableau 및 Cloudera와 같은 다양한 데이터 분석 비즈니스는 데이터 과학자 및 기타 사용자를 위해 정보를 간단한 차트 및 아이콘으로 변환하는 이러한 유형의 프로그램을 제공합니다.

이 접근 방식은 모든 사람이 큰 스프레드시트에 나타나는 어리둥절한 그림 열에서 명확한 정보를 추출하는 데 익숙하지 않다는 것을 인식합니다.

이 새로운 기술은 데이터 과학자와 데이터 분석가의 작업 사이에 회색 영역을 만들었습니다.

전통적으로 데이터 분석가는 일상적인 분석과 정기적인 보고서 제공에 더 많은 시간을 할애했습니다. 데이터 과학자는 데이터가 조작되는 방식에 대한 책임이 있습니다.

Davis는 이 기술이 "기계를 중심으로 직업이 바뀌고 데이터를 이해해야 하는" 시대에 안심할 수 있을 것이라고 생각합니다.

 

데이터 과학은 Balraj Oates에게 극적인 방향 전환을 나타냈습니다.

그녀는 선수들이 전염병의 지역적 비교를 생성하기 위해 전 세계 Covid 사례 데이터를 분석하는 경쟁 이벤트인 해커톤을 통해 이 분야에 소개되었습니다.

Alteryx 소프트웨어를 사용하면 사망률과 같은 데이터 세트를 나타내는 아이콘을 끌어다 놓을 수 있습니다.

중요한 것은 계산 페이지가 아닌 아이콘을 조작하여 팀의 통계 분석 속도에 맞출 수 있다는 것입니다. 그녀는 데이터 과학 도구 작업을 계산기 사용과 비교합니다.

그녀는 이것이 "내 데이터 여정을 시작했다"고 말합니다. 세 자녀를 키우며 12년을 쉬다가 다시 직장으로 복귀했습니다.

Oates 부인은 Women Returners 웹사이트에서 해커톤을 발견했습니다. 이 해커톤은 장기간의 경력 단절 후 직장으로 복귀하는 전문가를 돕습니다.

그녀는 데이터 개발 전문가를 찾는 것으로 밝혀진 자녀 학교의 다른 어머니에게 자신의 데이터 과학 경험을 언급했습니다.

Oates 여사는 이제 그녀의 큰 아이가 코딩을 공부하는 동안 금융 서비스 업계에서 새로 발견한 지식을 적용합니다.

Oates 여사는 자신을 마케팅하는 것이 얼마나 중요한지 덧붙이기 전에 "경력 개발에 대해 생각하기에 너무 늦은 때는 없으며 생각보다 접근하기 쉽습니다."라고 말합니다. "교문에서 대화를 통해 이 작품에 빠져들었어요!"