클래스: 데이터 과학 학습: 기본 이해

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다양한 의미가 있는 종합적 방식 규정

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그렇다면 데이터 과학자란 무엇일까요? 사실 대답하기 쉬운 질문은 아닙니다. 데이터 과학자를 정의하는 것은 다른 유형의 과학만큼 명확하지 않습니다. 정치 과학자나 기후 과학자라면 기존 프로그램에서 학위를 받았다는 뜻입니다. 데이터 과학자라는 용어는 데이터 과학이 확립된 분야가 되기 전에 널리 사용되었습니다. 지금도 사람들은 서로 다른 분야가 뒤섞인 출신의 데이터 과학자라고 부릅니다. 하나의 학문으로서 데이터 과학은 여전히 스스로를 분류하고 있습니다. 그것은 초기 고고학과 약간 비슷합니다. 삽을 들고 유물을 파기 시작하는 한 누구나 자신을 고고학자라고 부를 수 있습니다. 이제 고고학자가 되려면, 설립된 대학을 거쳐야 하고 연구를 위해 수년을 보내야 합니다. 초기 고고학과 마찬가지로 데이터 과학은 여전히 원칙이라기보다는 실천에 가깝습니다. 과학적인 방식으로 데이터를 사용하여 작업한다면 데이터 과학자입니다. 즉, 자신을 데이터 과학자라고 부를지 여부는 여전히 당신에게 달려 있습니다. 그럼에도 불구하고 다른 사람들보다 더 잘 맞는 특정 그룹의 사람들이 있습니다. 통계학자, 데이터 분석가 또는 생물학 분야에서 일하는 사람이라면 자신이 항상 데이터 과학자였다고 주장할 수 있습니다. 데이터나 과학에 더 집중했을 수도 있습니다. 자신을 데이터 과학자라고 부르는 최초의 사람들 중 일부는 실제로 수학자였습니다. 다른 사람들은 시스템 및 정보 공학에서 왔습니다. 비즈니스와 금융에서 온 사람들도 있었습니다. 숫자로 작업하고 데이터에 대해 조금 알고 있다면 자신을 데이터 과학자라고 쉽게 부를 수 있습니다. 데이터 과학자에 대한 수요가 증가함에 따라 표준화된 기술 세트를 만들기 위한 움직임이 더 커질 것입니다. 그렇게 함으로써 회사는 그들이 누구를 고용하고 있는지 알 수 있습니다. 지금은 그렇지 않습니다. 사실, 데이터 과학자가 데이터로 작업하고 두 개의 엄지손가락을 가진 사람으로 보일 위험이 여전히 존재합니다. 데이터 과학에 대해 생각하는 가장 좋은 방법은 데이터가 아닌 과학에…

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