데이터 과학의 미래

데이터 과학은 의사 결정을 최적화하고 비즈니스 프로세스를 간소화하는 데 사용할 수 있는 데이터에서 통찰력과 지식을 추출하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터의 미래 추세와 패턴을 예측하고 새로운 성장 기회와 영역을 식별하는 데 사용됩니다.

이 도메인은 또한 여러 산업에 걸쳐 수많은 응용 프로그램을 보유하고 있으며 금세기의 가장 섹시한 직업으로 불립니다. 숙련된 데이터 과학 전문가에 대한 수요가 증가함에 따라 데이터 과학의 미래는 밝아 보입니다. 데이터 과학은 많은 조직에서 필수적인 구성 요소가 되었으며, 그 중요성은 앞으로 더욱 커질 것입니다. 패턴을 인식하고 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 추출하는 기능은 점점 더 가치 있고 수요가 많아지고 있습니다.

하지만 이 유행하는 영역의 미래는 무엇을 준비하고 있을지 알아보겠습니다.

 

 

데이터 과학의 미래

첫째, 데이터는 소중하고, 비싸고, 중요합니다.

개인 정보 보호 문제, 데이터 리드, 데이터 다운타임 및 수익 극대화 메커니즘으로 데이터에 직면한 많은 사람들이 있습니다. 이러한 복잡성을 방지하기 위해 비즈니스 사용자, 데이터 분석가 및 데이터 과학자는 원시 데이터가 구조화되어 있지 않기 때문에 시간의 80%를 올바른 데이터를 찾고 준비하는 데 사용합니다. 데이터가 방대하기 때문에 예측은 사람을 위한 것이며, 이는 사람이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

지난 몇 년 동안 데이터는 데이터 과학, 데이터 생성 및 수집을 경제의 중요한 부분으로 만드는 귀중한 자산으로 여겨져 왔습니다.

방대한 데이터 예측 기능을 갖춘 데이터 과학 모델을 통해 기업은 과거 데이터를 기반으로 한 질문의 가능한 결과에 대해 정확한 추측을 할 수 있습니다.

 

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다양한 분야의 데이터 과학의 미래

교육

초기 문명에서부터 교육은 사람들의 삶을 변화시키는 중요한 측면이었습니다. 그것은 수많은 사람들이 그들의 경력을 형성하고 성공을 이루도록 도왔습니다. 교육은 이제 Data Science가 전반적인 시스템을 크게 개선하고 학생, 교사 및 기타 주요 관계자의 성과를 분석하는 분야 중 하나입니다.

그 후, 이전 결과, 현재 결과, 개별 과목의 점수 등 학생 데이터를 분석에 유용하게 사용할 수 있습니다. 먼저 데이터를 수집한 다음, 데이터 과학 도구를 사용하여 분석 및 시각화를 통해 중요한 정보를 추출하여 개선 범위를 이해하려고 합니다.

교육 분야에서 데이터 과학의 응용 분야는 다음과 같습니다:

• 적응형 학습 개선
• 강사의 성과 향상
• 학생들의 성적 향상
• 커리큘럼 업데이트
• 학생 모집
• 부모 참여

 

이것은 교육 기관들이 미래에 더 나은 결정을 내리는 것으로 이어집니다.

 

 

은행과 금융

은행과 금융 부문이 금융 사기와 절도에 취약하다는 것을 알고 있습니다. 이는 부적절한 고객 데이터 때문입니다. 데이터베이스에 방대한 고객 기록이 있기 때문에 모든 데이터를 식별하는 것은 복잡한 단계가 됩니다. 여기서 데이터 사이언스가 등장합니다. 이 시스템은 데이터를 처리하여 고객의 재무 이력, 대출, 소득 및 부채 청산을 분석할 수 있습니다.

또한 트랜잭션에서 실제 동작과 의심스러운 동작을 모두 탐지하는 데 도움이 됩니다. 또한 현재와 미래에 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 지원합니다. 이들은 잠재 고객에게 장기적인 고객 관계를 유지할 수 있는 구체적인 이점을 제공합니다.

 

 

디지털 마케팅 및 광고

디지털 마케팅과 광고는 모든 사업을 확장하는 데 필수적인 도구로 발전해 왔습니다. Data Science 없이는 이러한 대규모 확장이 불가능합니다. 디지털 마케팅의 데이터 사이언스 애플리케이션은 기업이 적절한 고객에게 제품을 광고하는 데 도움이 됩니다.

데이터 과학자는 검색 기록, 관심사 및 이전에 구입한 항목과 같은 고객 데이터를 분석하고 시각화하는 알고리즘을 만드는 데 도움이 됩니다. 또한 시스템은 관련 웹 사이트를 식별하여 마케팅 목적으로 광고를 게시합니다.

 

 

의료 산업

의료 과학의 발전은 의료 산업을 변화시켰습니다. 이 모든 것은 데이터 과학 때문입니다. 예를 들어, 거의 모든 질병은 빠르고 효과적인 치료법을 가지고 있습니다. 데이터 사이언스는 환자 진단, 약물 개발 및 생산, 의학의 이미지 분석 및 환자 데이터 관리에 도움이 됩니다. 이것은 의사들의 일을 더 쉽게 만듭니다.

 

 

배송 물류

많은 기업이 비즈니스 운영을 개선하기 위해 데이터를 사용합니다. 예를 들어, 수익 창출, 최적의 배송 경로, 소요 시간 및 개선 가능성을 분석하는 데 도움이 됩니다.

그 외에도, 배달 물류에서 데이터 과학을 사용하면 기업이 시장 동향을 분석하고 지능을 높일 수 있습니다.

또한, 노선 최적화는 배송 수를 증가시키는 동시에 화물 비용을 절감합니다. 결과적으로, 기업들은 이러한 방식으로 수익을 늘릴 수 있습니다. 이것이 데이터 사이언스가 물류에서 중요한 역할을 하는 방법입니다.

방대한 양의 데이터가 수집됨에 따라 이를 분석하고 이해할 수 있는 사람의 필요성이 증가합니다. 다양한 분야에서 업계의 이익을 창출함에 따라 데이터 과학 기여도도 증가합니다.

 

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이는 데이터 과학이 기업이 고객을 더 잘 이해하고 제품과 서비스에 대해 더 나은 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 것이기 때문입니다.

데이터 과학은 이미 통계, 컴퓨터 과학 및 수학의 개념을 기반으로 하는 매우 학제적인 분야입니다. 그러나 데이터 세트의 크기와 복잡성이 증가함에 따라 데이터 과학자들은 데이터를 이해하고 해석할 수 있도록 심리학 및 사회학과 같은 다른 분야의 아이디어에 더 많이 의존해야 합니다.

 

 

데이터 과학 전문가들의 미래

노동 통계국에 따르면, 컴퓨터와 정보 연구 과학자들과 데이터 과학자들의 직업은 2028년까지 14 퍼센트의 성장을 경험할 것이라고 합니다.

사이버 보안 분야의 데이터 과학자들은 수요가 많을 것입니다. 이 분야의 툴과 기술은 기업이 데이터를 보호하는 데 도움이 되기 때문에 현재와 미래에도 큰 수요가 있을 수 있습니다.

널리 우려되는 것처럼, 데이터 과학 전문가들은 인공지능으로 대체되지 않을 것입니다. 대신, 이러한 지능형 시스템을 활용하여 일상적인 기계 작업을 능률화하고 자동화할 수 있습니다. 인공지능은 또한 인간이 할 수 없는 매우 복잡한 데이터 시뮬레이션을 실행하는 데 사용될 수 있습니다.

미국 노동통계국은 2021년부터 2031년까지 데이터 과학자의 고용률이 36% 증가할 것으로 전망하고 있습니다.

글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장은 2020년 47억 달러에서 2030년 797억 달러로 2030년까지 연평균 33.6%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.

데이터 과학 및 기계 학습 직업의 평균 급여는 수요 증가로 인해 데이터 과학자의 경우 176,213달러, 데이터 엔지니어의 경우 166,992달러에 이르고 있습니다.

 

 

데이터 과학 분야의 경력이 중요한 이유

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데이터 과학 경력은 초기 및 중간 경력 전문가에게 유리하고 매우 선호됩니다. 실무형 데이터 과학 과정에 대한 헌신은 여러분의 경력 목표를 엄청나게 향상시킬 것입니다.

Data Science는 기술 및 비기술 분야의 전문가들이 자신의 경력을 전환하기 위해 선택하는 가장 인기 있는 분야 중 하나입니다. 이 분야는 세계에서 가장 높은 급여를 받는 분야 중 하나일 뿐만 아니라, 제한된 코딩 지식을 가지고 오는 사람들에게도 환영을 받고 있습니다. 데이터 과학자의 역할로 원활하게 전환하기 위해서는 필요한 모든 기술을 습득하고 실제 상황에서 연습해야 합니다.

사람들은 다양한 분야와 다년간의 경험에서 데이터 과학 산업으로 전환합니다. 오랜 시간 근무한 편안한 공간을 떠나기 어려울 수 있습니다. 반면에 올바른 학습 경로를 설정하는 것은 매우 간단할 수 있습니다.

 

 

결론

Data Science는 밝은 미래를 가지고 있으며, 도메인 전반에 걸쳐 애플리케이션이 증가함에 따라 그 전망은 엄청납니다. 그 결과, 국가 및 글로벌 비즈니스 운영을 위해 다양한 수준으로 통합되었습니다.

결론적으로, 데이터 사이언스는 엄격한 정의를 가진 용어가 아니므로 데이터 과학자에 대한 요구가 항상 존재합니다. 또한, 기술적 기술이나 통계를 갖춘 데이터 과학자 또는 마케팅 분야의 전문 지식을 갖춘 컴퓨터 과학자에 대한 수요가 증가할 것입니다.

인공지능 및 기계 학습과 함께 데이터 과학은 기업이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 것입니다. 데이터 기반 통찰력을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있는 방법을 제공하는 향후에도 필수 도구가 될 것입니다. 학업 프로그램과 데이터 사용 능력 이니셔티브의 보급은 학생들을 데이터 관련 분야에 노출시킵니다. 이것은 학생들이 경쟁에서 앞서 나갈 수 있도록 도와줍니다.

본질적으로, 데이터 사이언스를 자신의 진로로 생각하고 있다면, 지금이 바로 시작할 적기입니다.