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저는 4개국에 진출한 다국적 디지털 기업이자 8개 스타트업의 투자자 및 기술 공동 창업자인 Enterprise Monkey의 창립자 겸 CEO입니다. 저는 운이 좋게도 “올해의 호주 젊은 비즈니스 리더” 상을 받았습니다.
아마도 데이터 과학에 대해 이미 들어보셨을 것입니다. 하지만 정확히 무엇입니까?
데이터 과학은 원시 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하는 것을 목표로 하는 다양한 알고리즘, 도구 및 기계 학습 원리의 혼합입니다. 이것이 통계학자들이 하는 일이 아닌지 궁금하신가요? 사실 둘 사이에는 주요 차이점이 있습니다. 어떤 사람들은 설명하고 다른 사람들은 예측합니다.
데이터 분석가는 무엇을 하나요?
위에서 언급했듯이 데이터 분석가는 원시 데이터에서 발견한 패턴을 기반으로 미래와 어떤 일이 일어날지 예측하려고 합니다. 데이터 과학자는 새로운 통찰력을 얻기 위해 탐색적 분석을 수행할 뿐만 아니라 다양한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 미래의 특정 이벤트 발생을 식별한다는 점을 명심하는 것이 중요합니다.
데이터 과학자는 다양한 각도와 관점에서 데이터를 본다고 말할 수 있는데, 그 중 일부는 이전에 알려지지 않았을 수도 있습니다.
호주의 데이터 과학 채용
간단히 말해서, 데이터 과학은 주로 예측과 결정을 내리는 데 사용됩니다. 그렇게 하려면 데이터 과학자는 다음을 사용해야 합니다.
1: 예측적 인과 분석:
이는 미래에 특정 사건이 일어날 가능성을 예측하고 싶을 때 사용해야 하는 방법입니다. 예를 들어, 고객에게 크레딧을 제공한다고 가정해 보겠습니다. 예측 인과 분석을 사용하여 고객이 제때에 신용금을 지불할 가능성을 판단해야 합니다. 이 경우 고객이 상환할 수 있는 능력을 중심으로 모델을 구축해야 합니다. 이는 고객 지불 내역을 연구해야 함을 의미합니다.
2: 처방적 분석:
이는 점점 더 대중화되고 있는 데이터 과학의 새로운 분야입니다. 결국, 스스로 결정을 내릴 수 있는 모델을 원할 때 처방적 분석을 사용해야 합니다. 쉽게 상상할 수 있듯이 이 모델에는 필요할 때 쉽게 조정할 수 있는 동적 매개변수가 필요합니다.
아시다시피, 규범적 분석은 예측뿐 아니라 조치 제안도 포함합니다. 이에 대한 간단한 예는 자율주행차이다. 결국, 자율주행차는 계속해서 데이터를 수집한 후 알고리즘을 통해 자동차가 언제 속도를 높이고, 언제 감속하고, 어떤 경로를 택할지, 심지어 언제 회전할지 등 스스로 결정을 내릴 수 있도록 보장합니다.