직무

# 읽고 있는 도서의 p138 ~ 142 내용 참고 및 인용 데이터 리서처: 기업의 채용 공고에서 데이터 리서처는 최소 자격 요건으로 박사 학위를 제시합니다. 그만큼 데이터 리서처는 빅데이터 전문 인력 중에서도 좀 더 높은 수준의 빅데이터 전문 지식을 갖춘 연구 인력이라는 인식이 강합니다. 데이터 리서처의 업무: 1. 데이터 분석 관련 알고리즘 개발: 데이터 리서처는 데이터 분석을 위한 알고리즘을 개발합니다. 그리고 데이터 리서처의 연구 성과는 논문과 학회에서 활발하게 발표됩니다. 데이터 리서처가 개발한 알고리즘이 곧바로 실무에 적용 되는 경우도 있지만, 당장 적용되지 않더라도 미래에 중요한 가치를 창출할 수 있습니다. 2. 최신 연구 공부 및 알고리즘 구현: 빅데이터를 활용하려면 새로운 알고리즘을 파악..

# 읽고 있는 도서의 p86 ~ 93 내용 참고 및 인용 데이터 엔지니어: 데이터 엔지니어는 조직 내 데이터의 운용을 담당합니다. 데이터 엔지니어가 데이터를 활용하기 위해 환경을 어떻게 구성하는지, 정확히 어떤 업무를 맡는지 알아보겠습니다. 데이터 엔지니어의 업무: 1. 요구사항 분석: 데이터 엔지니어의 업무는 최종 데이터 사용자의 요구사항을 분석하는 것에서 시작 최종 데이터 사용자 예시: 같은 회사 내에서 데이터를 활용한 서비스를 운영하고 관리하는 부서 회사의 고객 등 데이터 사용자의 요구사항을 잘 분석하기 위해 최종 데이터 사용자와 함께 필요한 기능과 요건을 구체적으로 정리 2. 파이프라인 구축, 관리 및 유지 보수: '물의 순환'과 같이 데이터도 여러 과정을 거쳐 순환하며, 데이터가 흐르는 과정을 ..

# 읽고 있는 도서의 p120 ~ 127 내용 참고 및 인용 데이터 사이언티스트: 방대한양의 데이터에 다양한 분석 기법을 적용함으로써 가치 있는 인사이트를 찾아내고 제공합니다. 회사의 현재 상황을 정량적이고 과학적인 방법으로 분석 머신러닝 등의 기법으로 미래의 상황을 예측 데이터 사이언티스트의 업무: 1. 포뮬레이션: 포뮬레이션(Formulation)은 해결하고자하는 비즈니스 문제를 데이터 분석 문제로 바꾸는 과정 비즈니스 문제에 따라 분석의 목표, 사용 기법, 필요한 데이터가 완전히 달라짐 보유한 데이터에서 통계치를 내거나 여러 종류의 데이터 간 관계를 파악하기 위해 회귀분석 등의 기법을 적용 머신러닝 또는 딥러닝 기반의 예측 모델을 활용 2. 전처리, EDA 데이터 분석 문제를 세웠다면 다음 작업은 ..