데이터 마이너의 역할과 임무
그만큼 데이터 마이너, 또는 데이터 탐사자는 데이터와 인공 지능의 세계에서 중요한 역할을 합니다. 기업 내 의사결정과 전략적 관리를 촉진하는 필수적인 그림자 행위자입니다. 우리는 그 임무와 그 역할의 중요성을 자세히 설명할 것입니다.
데이터 마이너란 무엇입니까?
그만큼 데이터 마이너 대용량 데이터(빅데이터)에서 인사이트를 추출하는 데이터 전문가입니다. 통계, 컴퓨터 과학 및 비즈니스 분석 분야의 기술을 갖춘 그는 비즈니스에 가치가 있는 것으로 입증될 수 있는 패턴, 추세 및 상관 관계를 찾는 데 중점을 둡니다. 그 노하우를 통해 원시 데이터를 전략적 정보로 변환할 수 있습니다.
데이터 수집 및 준비
첫 번째 미션은 데이터 마이너 다양한 소스로부터 데이터를 수집하는 것으로 구성됩니다. 여기에는 회사 내부 데이터베이스, 웹상의 행동 데이터, 소셜 네트워크 또는 특수한 외부 소스가 포함될 수 있습니다. 그런 다음 그는 이 데이터를 정리하고 준비해야 합니다. 즉, 표준화하고 구조화하고 익명화하여 후속 분석에 사용할 수 있도록 해야 합니다.
데이터 수집
데이터가 준비되면, 데이터 마이너 데이터 마이닝을 통해 문제의 핵심을 파악하거나 데이터 수집. 이 단계는 통계적 방법 적용, 머신러닝(기계 학습) 및 데이터 시각화를 통해 대규모 데이터 세트에서 패턴이나 숨겨진 모티프를 감지합니다. 이러한 조사를 통해 시장 기회, 수정해야 할 오작동, 이해해야 할 고객 행동을 밝힐 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.
모델링 및 예측 분석
그만큼 데이터 마이너 또한 미래 추세나 행동을 예측하기 위해 모델링 기술을 사용합니다. 여기에는 통계 모델이나 알고리즘을 만드는 것이 포함됩니다. 기계 학습 이는 과거 및 현재 데이터를 기반으로 미래 판매, 사기 위험, 유망 시장 부문 식별 등 비즈니스의 다양한 측면에 대해 신뢰할 수 있는 예측을 할 수 있습니다.
결과 전달
데이터 추출과 분석을 넘어, 데이터 마이너 또한 연구 결과를 명확하고 이해하기 쉬운 방식으로 전달하는 사명도 있습니다. 여기에는 보고서 작성, 대화형 대시보드 작성, 심지어 의사결정자에게 결과 제시까지 포함됩니다. 이 단계는 매우 중요합니다. 복잡한 정보를 비전문가도 쉽게 이해할 수 있는 전략 및 운영 결정으로 변환해야 합니다.
기술적, 윤리적 모니터링
전문가 데이터 수집 자신의 분야에서 기술 및 방법론적 발전을 지속적으로 최신 상태로 유지해야 합니다. 또한 그는 개인 데이터를 취급할 때 데이터 윤리에 대해 경계하고 개인 정보 보호, 보안 표준 및 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 규정을 존중해야 합니다.
그만큼 데이터 마이너 따라서 회사 내에서 데이터 활용에 주도적인 역할을 합니다. 그는 기술적 능력, 비즈니스 분석 및 의사소통의 결합 덕분에 고품질 데이터를 기반으로 한 전략 개발과 정보에 입각한 의사 결정에 적극적으로 기여하고 있습니다. 정보를 기회로 전환하는 것이 사명의 핵심입니다.
데이터 마이닝에 탁월한 핵심 기술
그만큼 데이터 수집데이터 마이닝(Data Mining)은 대량의 데이터에서 유용한 지식을 추출하는 데이터 과학의 핵심 분야이다. 생성되는 데이터의 양이 지속적으로 증가함에 따라 데이터 마이닝 기술에 대한 수요가 점점 더 늘어나고 있습니다.
이 분야에서 탁월해지기를 원하는 모든 전문가가 숙달해야 할 핵심 기술은 다음과 같습니다.
데이터베이스 및 데이터 스토리지에 대한 이해
데이터베이스 관리 시스템에 대한 이해가 높으신 분(DBMS) 필수적이다. 여기에는 다음과 같은 관계형 데이터베이스에 대한 지식이 포함됩니다. MySQL 또는 포스트그레SQL, 다음과 같은 비관계형 데이터베이스도 마찬가지입니다. 몽고DB. 데이터를 쿼리하고 조작하는 SQL 언어에 대한 숙달도 필수적입니다.
통계 및 수학에 대한 지식
통계와 수학은 데이터 마이닝의 핵심입니다. 확률, 추론통계, 미분과 적분, 선형대수학에 대한 이해가 필수적입니다. 이러한 지식을 통해 다양한 데이터 마이닝 알고리즘을 이해하고 구현할 수 있습니다.
기계 학습 알고리즘 및 모델 숙달
데이터 마이닝은 다음에 크게 의존합니다. 기계 학습 예측 분석 및 분류를 위한 것입니다. 의사결정 트리, 신경망, 지원 벡터 머신, 클러스터링과 같은 머신러닝 알고리즘에 대한 지식이 중요합니다. 딥러닝의 원리를 이해하는 것도 중요한 자산입니다.
프로그래밍 기술
다음과 같은 프로그래밍 언어 파이썬 그리고 아르 자형 데이터 마이닝 분야에서 널리 사용됩니다. Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn 및 Tensorflow와 같은 단순성과 광범위한 라이브러리를 갖춘 Python에 대한 능숙도가 특히 중요합니다.
데이터 처리 및 정리에 대한 전문 지식
데이터 마이닝에서 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 데이터 품질이 필수적입니다. 따라서 정리, 정규화, 강화 및 변환과 같은 데이터 처리 기술이 필수적입니다. 여기에는 누락된 값 처리, 오류 감지 및 수정, 분석 모델에서 더 나은 사용을 위한 데이터 변환이 포함됩니다.
데이터 시각화 도구에 대한 지식
데이터 시각화는 데이터 마이닝 결과를 이해하고 제시하는 데 필수적인 요소입니다. 다음과 같은 도구를 능숙하게 다룰 수 있습니다. 그림, 파워BI, 또는 Matplotlib 및 Seaborn과 같은 Python 라이브러리는 데이터에서 감지된 패턴을 효과적으로 설명하는 데 필요한 기술입니다.
데이터 마이너가 되기 위한 교육
대학 훈련
대학에서는 데이터 마이너로서의 경력을 목표로 하는 사람들을 위해 전문 과정을 제공하는 경우가 많습니다. 다음은 훈련의 몇 가지 예입니다.
- 데이터 과학 석사(데이터 과학)
- 응용 수학, 통계학 석사
- 비즈니스 인텔리전스 석사
이 석사 과정을 마치면 학생은 일반적으로 데이터 마이닝 분야를 시작할 준비가 잘 됩니다.
공과대학
공과대학은 또한 이론과 실습을 결합하기 위해 종종 회사와 협력하여 적합한 과정을 제공합니다. 이러한 교육 과정에는 일반적으로 상당한 전문적 경험을 얻을 수 있는 인턴십과 구체적인 프로젝트가 포함됩니다. 이를 통해 데이터 과학 또는 빅 데이터 전문 분야의 엔지니어링 학위를 취득할 수 있습니다.
전문 교육 및 인증
이미 취업 중이고 기술을 재교육하거나 개선하려는 사람들을 위해 데이터 마이닝에 초점을 맞춘 단기 전문 교육 과정이 있습니다. 여러 조직에서 인정받는 인증을 제공합니다.
- 공인 분석 전문가 (캡)
- EMC 데이터 과학 준회원 (EMCDSA)
- SAS 분석 자격증
이러한 인증은 학문적 훈련을 보완하거나 전문가의 기술을 검증하는 방법이 될 수 있습니다.
온라인 강좌 및 MOOC
온라인 학습은 대학 전체 과정을 이수할 수 없는 사람들을 위한 유연한 대안입니다. 다음과 같은 플랫폼 코세라, edX 또는 유다시티 유명 대학 및 기업에서 데이터 마이닝 및 데이터 과학 과정을 수강할 수 있는 기회를 제공하며 수료증을 받을 수도 있습니다.
실무 경험의 중요성
미래의 Data Miner에게는 이론적 교육과 더불어 실무 경험을 쌓는 것이 중요합니다. 실제 프로젝트에 참여하거나, 인턴십을 완료하거나, 다음과 같은 대회의 일환으로 데이터 작업을 해보세요. 캐글 대회는 정식 훈련만큼 유익할 수 있습니다.
데이터 마이닝의 급여 및 경력 전망
데이터 마이닝 분야의 채용 기회
데이터 마이닝 분야의 경력은 다양하며 다양한 산업에 적응할 수 있습니다. 경력 프로필의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
- 데이터 분석가
- 데이터 과학자
- 머신러닝 엔지니어
- 데이터 마이닝 전문가
- 비즈니스 인텔리전스 분석가
- 빅데이터 엔지니어
데이터 마이닝 급여
데이터 마이닝 분야의 급여는 경험, 위치, 교육 및 전문 기술을 포함한 여러 요소에 따라 다릅니다. 시장 조사에 따르면 해당 분야에서 관찰된 평균 연봉 범위는 다음과 같습니다.
| 경력 프로필 | 평균연봉 |
| 데이터 분석가 | €45,000 – €65,000 |
| 데이터 과학자 | €55,000 – €80,000 |
| 머신러닝 엔지니어 | €50,000 – €75,000 |
| 데이터 마이닝 전문가 | €50,000 – €70,000 |
| 비즈니스 인텔리전스 분석가 | €45,000 – €68,000 |
| 빅데이터 엔지니어 | €55,000 – €85,000 |
데이터 마이닝은 매력적인 급여와 상당한 성장 전망을 지닌 유망한 직업입니다. 자격을 갖춘 전문가에 대한 수요가 지속적으로 증가함에 따라 이 분야는 전문적인 기회 측면에서 가장 역동적이고 유리한 분야 중 하나가 되었습니다.
데이터 마이닝 경력에 관심이 있는 개인은 디지털 진화가 제공하는 기회를 활용하기 위해 분석 및 기술 기술을 지속적으로 개발하는 데 집중해야 합니다.
