데이터 과학
구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터에서 지식과 통찰력을 추출하기 위해 과학적 방법, 프로세스, 알고리즘 및 다양한 시스템을 사용하는 분야를 말합니다. 전체 프로세스에는 데이터 추출, 처리 및 분석이 포함되어 다양한 목적으로 사용할 수 있는 통찰력을 얻습니다.
데이터 과학 수명 주기
이는 데이터 과학 프로젝트가 일반적으로 초기 시작부터 데이터 수집, 분석 및 해석을 거쳐 결과와 통찰력을 전달하는 다양한 단계를 의미합니다.
데이터 과학 프로젝트는 서로 다른 업계에 속해 있다는 점에서 독특함에도 불구하고 일반적으로 유사한 수명 주기를 따릅니다.
프로세스에는 다음이 포함됩니다.

1. 데이터 수집
2. 데이터 준비
3. 탐색 및 시각화
4. 실험과 예측
5. 데이터 스토리텔링 및 커뮤니케이션.

이 글에서는 데이터 과학 분야에서 성공적인 경력을 쌓는 방법을 설명합니다.
교육에 대한 조언
데이터사이언스에는 통계학, 정보기술, 수학, 데이터사이언스를 중심으로 다양한 전공이 있습니다. 계속해서 프로그래밍 언어, 데이터베이스 아키텍처를 배우고 "데이터 과학 할 일 목록"에 SQL/MySQL을 추가합니다. 이제 대학 커뮤니티 내에서 인맥을 찾고, 경력을 시작할 수 있는 인턴십 기회를 찾아 전문 네트워크 구축을 시작할 때입니다.
스킬
데이터 과학에서 기술은 다음과 같이 나뉩니다.
1.기술적 기술: 가장 일반적인 기술 데이터 과학 기술에는 통계, 데이터 시각화, 기계 학습, 통계 분석 및 컴퓨팅, 수학 및 프로그래밍이 포함됩니다.
2.비기술적 능력
이는 개인 및 대인 관계 기술을 나타냅니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

i) 커뮤니케이션: 데이터 과학 분야에서 업무 경험을 성공적으로 얻기 위해 고용주는 귀하가 데이터 추출 및 분석 내용을 팀원 및 고객과 소통하기를 기대합니다.

ii) 문제 해결: 주목받는 데이터 과학자에게는 강력한 비즈니스 통찰력을 표현하기 위해 이 기술이 필요합니다. 그들은 문제 해결을 통해 팀이나 조직의 성장을 방해하는 문제와 잠재적인 문제를 해결합니다.
구직 활동
데이터 과학 분야에서 첫 직장을 구하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 어디서부터 시작해야 할지 모르면 데이터 과학 분야에 취업하는 것이 혼란스러울 수 있습니다. 많은 분들이 지도를 요청하고 있습니다. 여러 IT 직업에서는 개인이 업무 경험을 쌓을 수 있는 연수생 직위를 제공합니다. 데이터 과학 분야는 그중 하나가 아닙니다. 동시에 여러 비즈니스 문제를 해결하는 데이터 과학 팀에 대한 일반적인 린 접근 방식이 있습니다. 데이터 과학자의 경우 처음부터 독립성을 기대하는 경우가 많습니다.