데이터 과학은 데이터 마이닝과 유사하게 구조적이거나 구조화되지 않은 다양한 형태의 데이터에서 지식이나 통찰력을 추출하기 위해 알고리즘과 시스템을 처리하는 과학적 방법의 학제간 분야입니다. 빅 데이터 분석 또는 데이터 과학은 IT 업계에서 매우 일반적인 용어입니다. 요즘 생성되는 엄청난 양의 데이터를 처리하는 데 도움이 되는 멋진 용어라는 것을 모두가 알고 있기 때문입니다. 요구되는 역량이 무엇인지 알아보겠습니다.

데이터 과학은 통계 컴퓨터 과학과 도메인 전문 지식을 결합하여 데이터에서 통찰력과 지식을 추출하는 다학제적 분야입니다. 데이터 사이언스에 필요한 기술은 크게 기술 영역 전문성과 소프트 스킬로 분류할 수 있습니다.

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1. 기술적인 능력:
   데이터 과학에는 Python과 같은 프로그래밍 언어나 Tableau와 같은 R 데이터 시각화 도구, SQL과 기계 학습 알고리즘과 같은 Power BI 데이터베이스에 대한 숙련도가 필요합니다. 데이터 과학자는 데이터 정리 변환 및 기능 엔지니어링을 포함한 데이터 조작 및 분석 기술에 대해 확실하게 이해하고 있어야 합니다.
2. 도메인 전문 지식:
   데이터 과학자는 자신이 일하는 비즈니스 영역을 이해하고 있어야 합니다. 예를 들어 의료 분야의 데이터 과학자는 의료 용어 및 의료 워크플로우에 대한 지식을 가지고 있어야 합니다. 마찬가지로 금융 분야의 데이터 과학자는 금융 상품과 시장에 대해 이해하고 있어야 합니다.
3. 소프트 스킬:
   성공적인 데이터 과학자에게는 커뮤니케이션 협업 및 문제 해결과 같은 소프트 스킬이 필수적입니다. 데이터 과학자는 복잡한 기술 개념을 비기술적 이해관계자에게 명확하고 간결하게 전달할 수 있어야 합니다. 또한 팀 환경에서 협력하여 작업할 수 있어야 하며 복잡한 문제를 식별하고 해결할 수 있는 강력한 문제 해결 기술을 갖추고 있어야 합니다.

요약하면 데이터 과학에는 프로그래밍 언어, 데이터 분석 및 기계 학습 알고리즘에 대한 기술적 숙련도, 관련 분야의 도메인 전문 지식, 커뮤니케이션 협업 및 문제 해결과 같은 강력한 소프트 스킬이 필요합니다. 이러한 분야의 전문 지식을 갖춘 다재다능한 데이터 과학자는 데이터에서 통찰력과 지식을 추출하고 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다.

데이터 과학은 통계 및 계산 기술을 사용하여 데이터에서 통찰력을 추출하는 학제간 분야입니다. 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓는 데 필요한 주요 기술은 다음과 같습니다.

프로그래밍 기술:데이터 작업을 위해서는 Python R 또는 SQL과 같은 하나 이상의 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다.통계 및 확률:데이터 분석 및 모델링을 위해서는 확률분포 가설검정, 회귀분석 등 통계적 개념에 대한 이해가 필요합니다.기계 학습:예측 모델을 구축하기 위한 기계 학습 알고리즘과 기술에 대한 지식은 데이터 과학에 매우 중요합니다.데이터 랭글링:대규모 데이터 세트를 깔끔하게 구성하고 조작하는 능력은 데이터 준비에 중요한 기술입니다.데이터 시각화: 데이터를 명확하고 효과적으로 시각화하는 능력은 통찰력과 결과를 다른 사람에게 전달하는 데 중요합니다.의사소통 능력:기술적 지식이 없는 이해관계자에게 복잡한 데이터 개념을 설명할 수 있는 능력은 데이터 과학에 매우 중요합니다.

도메인 지식: 데이터가 분석되는 특정 산업 또는 비즈니스 맥락을 이해하는 것은 생성된 통찰력을 해석하고 적용하는 데 중요합니다.

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