디지털 기술의 발전은 모든 분야에 걸쳐 세상을 변화시켰습니다. 그리고 활용하고 관리해야 할 데이터의 양은 엄청나게 증가했습니다.
바로 이 지점에서 데이터 과학의 역할이 중요해집니다. 데이터 과학은 수학, 과학, 예술이 융합된 학제 간 분야로 설명할 수 있습니다. 특히 데이터 과학은 조직의 기술적인 부분을 지원하는 IT 분야에 속합니다. 데이터 과학자는 뛰어난 의사소통 능력과 더불어 정량적 추론, 데이터 분석, 통계, 컴퓨터 프로그래밍 능력을 갖추어야 합니다.
시대의 흐름과 산업의 요구에 따라 데이터 과학은 매력적인 연봉과 다양한 보상 및 인센티브를 제공하는 유망한 직업으로 떠오르고 있습니다. 데이터 과학자는 최근 10년 동안 가장 매력적인 직업으로 꼽히며, 이는 이 유망한 분야의 시작에 불과합니다. 기업들이 관리해야 할 데이터, 즉 사업의 모든 가치를 담고 있는 정보에 대한 중요성을 인식함에 따라 데이터 과학자에 대한 수요는 앞으로 더욱 증가할 것입니다.
여기에 제시된 데이터 과학 직무 설명은 기술 팀에 필요한 가장 중요한 직무에 대한 기본적인 아이디어를 제공하기 위한 것입니다. 조직 구성 및 전략적 목표에 따라 다소 차이가 있을 수 있음을 유념하십시오.
일부 기업에서는 모든 직무에 필요한 모든 역량을 갖추도록 요구하지만, 회사가 성장함에 따라 특정 구성원은 데이터 과학과 관련된 가장 중요하고 기본적인 문제를 해결하는 데 특화하여 아래와 같은 직무를 수행하게 될 수 있습니다.
2017년 링크드인은 데이터 과학이 가장 빠르게 성장하는 직업이라고 발표했습니다. 또 다른 주요 채용 정보 회사인 글래스도어는 데이터 과학자를 미국에서 가장 높은 연봉을 받는 직종으로 꼽았습니다. 데이터 과학자는 2012년 이후 미국에서 평균 650%의 성장률을 기록했습니다. 이 직업의 매력은 여기서 끝나지 않습니다. 미국 노동통계국에 따르면 데이터 과학자의 고용 성장률은 31.4%에 달할 것으로 예상됩니다. 헤드헌팅 회사인 스미스 핸리 어소시에이츠에 따르면 2021년은 데이터 과학자 채용에 있어 최고의 한 해였으며, 이러한 추세는 2022년, 2023년 등에도 지속될 것으로 전망됩니다. 페이스케일(PayScale)에 따르면 미국에서 Azure 데이터 과학자의 평균 연봉은 95,102달러이며, 경력과 기술에 따라 최대 110,000달러까지 오를 수 있습니다. 인도에서 Azure 데이터 과학자의 평균 초봉은 약 1,180,000 INR이지만, 경력과 연공서열이 쌓이면 2,000,000 INR까지 오를 수 있습니다.
데이터 과학자 채용의 이점은 명확합니다. 데이터 과학자는 이제 모든 기업에 필수적인 인력입니다. 숙련되고 경험이 풍부한 데이터 과학자는 기업에 다음과 같은 도움을 줍니다.
원시 데이터를 활용 가능한 형태로 구조화 및 관리
매출 증대 지원
비용 절감 지원
고객 경험 개선 및 기업 이미지 향상
비즈니스 민첩성 향상
데이터 수집 및 저장
코딩 및 기타 프로그래밍 기술을 활용한 모델 구축
다양한 비즈니스 문제 해결 지원
데이터 세트 및 데이터베이스 구축을 위해 다른 부서와 협업
데이터 세트 분석을 통해 가치 있는 인사이트를 제공하여 비즈니스 개선에 기여
기술 분야에 진출하고 싶다면 데이터 과학은 고려해 볼 만한 좋은 선택지 중 하나이며, 기대에 부응하는 결과를 얻을 수 있을 것입니다. 데이터 과학자는 업무를 수행하기 위해 다양한 도구, 제품, 소프트웨어 또는 애플리케이션을 사용합니다. Azure는 데이터 과학자의 모든 요구 사항을 충족하는 플랫폼으로, 최근 인기를 얻고 있습니다. Azure Blob Storage, 다양한 유형의 Azure 가상 머신, 그리고 기타 머신 러닝 플랫폼 등이 여기에 포함됩니다.
Azure 데이터 과학자의 정의는 광범위합니다. IT 업계에서 이 분야에 진출하고자 한다면, Azure 플랫폼에서 머신 러닝 워크로드를 구현하고 활용하기 위해 데이터 과학 및 머신 러닝에 대한 탄탄한 지식이 필요합니다. 다시 말해, Microsoft Azure 머신 러닝 프로그램에 대한 지식이나 경험이 있다면 Azure 데이터 과학자 역할에 적합합니다. 구체적으로 말하자면, Azure 데이터 과학자 팀은 회사의 발전과 이익을 위해 활용될 수 있는 중요한 데이터 자산을 식별하는 업무를 수행합니다.
Microsoft Azure에서 데이터 과학 운영을 위한 기능적인 환경을 계획하고 구축할 수 있는 전문가를 Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate라고 합니다. 이들은 데이터 실험을 수행하고, 예측 모델을 학습시키고, 머신 러닝 모델을 관리, 최적화 및 배포할 수 있습니다. 이 자격증은 인지 컴퓨팅 기술을 사용하여 Azure에서 머신 러닝 프로젝트를 배포하고 실행할 수 있는 사람들을 위한 것입니다.
네, 물론입니다. Microsoft의 데이터 과학 자격증은 매우 가치가 있습니다. "Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate" 자격증은 데이터 과학 분야에서 상위 15위 안에 드는 자격증입니다. 이 자격증은 머신 러닝, 인공지능, 예측 분석, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전에 대한 응시자의 지식을 평가합니다. 미화 165달러의 등록비가 있는 이 자격증을 취득하려면 ID 및 거버넌스 관리, 가상 네트워크 설계 및 관리, 리소스 배포 및 관리, 스토리지 구현 및 관리와 같은 기술을 숙달해야 합니다. 데이터 과학의 심도 있는 내용을 배우려면 업계 수준의 데이터 과학 교육 과정에 등록하세요.
Azure 데이터 과학자가 되기로 결심하셨다면, 다음과 같은 과정을 따라야 합니다. Microsoft는 세 가지 범주로 나뉘는 다양한 관련 자격증을 제공합니다.
이 세 가지 자격증은 모두 중요하며, 목표 달성을 위해서는 각 단계에 맞는 과정을 따라야 합니다. 자격증 시험을 보기 전에 알아두어야 할 몇 가지 필수 요건이 있습니다.
데이터 과학의 기초, 다양한 도구, 관련 용어에 대한 기본 지식
데이터 분석, 데이터 마이닝, 데이터 시각화, 데이터 모델링 및 기타 인지 능력
Java, Python, SQL, R 등의 주요 프로그래밍 언어에 대한 지식과 C++, Tableau, Perl, MATLAB, 보고 도구 소프트웨어에 대한 전문 지식
데이터에서 트렌드를 파악하고 연관성을 찾아내는 데 필요한 심층 학습 능력, 창의성 및 열린 사고방식
데이터 과학자는 선형 대수, 통계 모델링, 알고리즘 식별 등과 같은 수학적 역량도 갖춰야 합니다.
Azure 데이터 과학 자격증을 취득하면 보람 있는 직업을 얻는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 초보자에게 가장 편리하고 유익한 자격증은 Azure 데이터 과학자 어소시에이트입니다. 이 자격증을 취득하려면 DP-100 시험에 합격해야 합니다. DP-100: Azure에서 데이터 과학 솔루션 설계 및 구현 시험부터 시작하는 것이 좋습니다. 위에서 언급한 시험 외에도 DP-200 및 DP-201 자격증 시험에 응시하여 Azure 데이터 엔지니어로서의 전문성을 향상시킬 수 있습니다.
DP-100 시험은 응시자의 Azure 데이터 과학자로서의 잠재력을 평가하고 모든 데이터 과학자가 수행해야 하는 다양한 기술적 작업을 완료하는 능력을 측정합니다. Azure DP-100 시험에 합격하는 가장 좋은 방법은 다음 네 가지 주요 영역을 기준으로 자신의 역량을 평가하는 것입니다. 각 영역의 가중치는 다음과 같습니다.
이 자격증은 IT, 컴퓨터 과학, 수학, 물리학 또는 기타 관련 분야의 배경 지식을 갖추고 데이터 과학자로 자리매김하고자 하는 분들에게 적합합니다.
Microsoft는 "DP-100 시험"을 Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate 시험이라고 부릅니다. 이 시험은 온라인으로 진행되며 전 세계 어디에서든 응시할 수 있습니다. 응시료는 미화 165달러이며, 국가에 따라 요금이 다를 수 있습니다. 인도의 경우 4,800루피를 지불해야 합니다.
시험은 2시간 안에 40~60문항을 풀어야 합니다. 정해진 문제 형식은 없지만, 모든 문제는 객관식으로 출제되며, 사례 연구, 단답형, 객관식, 마크 검토, 드래그 앤 드롭 등 다양한 유형이 포함됩니다.
객관식 또는 복수 정답 문제가 출제될 수 있습니다. 시험에 합격하려면 100점 만점에 700점 이상을 획득해야 합니다.
Microsoft Azure 사용 경험이 있거나 관련 교육을 이수했다면 이 시험은 어렵지 않을 것입니다. 대리 시험을 활용하면 합격 가능성을 높일 수 있습니다.
첫 번째 시험에서 불합격하더라도 24시간 후에 재시험을 볼 수 있습니다. 두 번째 시험에서도 불합격할 경우, 세 번째 시험 응시는 최소 14일 후에 가능합니다. 첫 번째 시험에서 불합격하더라도 24시간 후에 재시험을 볼 수 있습니다. 마이크로소프트 지침에 따라 연간 총 5번까지 시험에 응시할 수 있습니다.
성공을 위해 다음 사항들을 유념하시기 바랍니다.
시험에는 건너뛸 수 없는 실습 문제가 2개 출제됩니다. 실습 관련 문제 또는 사례 연구 관련 문제가 출제될 수 있습니다.
시험은 감독관 입회 하에 진행되므로 시험 전에 충분히 준비하는 것이 좋습니다.
마이크로소프트 시험 패턴은 1년에 두 번 업데이트되므로 공식 웹사이트에서 최신 버전을 확인하세요.
이론 문제뿐 아니라 실습 관련 문제에도 집중하는 것이 좋습니다.
이론 문제는 마이크로소프트 공식 웹사이트에 게시되어 있으니 꼼꼼히 복습하세요. 각 모듈에 집중하여 학습하세요. 이론 학습은 학습 효율에 따라 1~3주 정도 소요됩니다.
'머신 러닝 솔루션 구축 및 운영', 'Azure 머신 러닝' 등의 모듈이 가장 높은 비중을 차지합니다.
Microsoft는 DP-100 시험 합격을 위한 공식 유료 강사 주도 교육 과정도 제공합니다.
시험 중 혼란을 방지하려면 복습이 필수적입니다.
Microsoft의 기타 Azure 데이터 과학 자격증 Azure 데이터 과학 어소시에이트 자격증 외에도 Microsoft는 필요에 따라 취득할 수 있는 다양한 자격증을 제공합니다.
Microsoft Azure Data Fundamentals 시험은 Microsoft Azure Data Fundamentals 자격증 취득을 위한 준비 과정입니다. 이 자격증의 주요 목표는 Azure 데이터 처리 서비스에 대한 실무 경험과 심층적인 이해를 돕는 것입니다. 핵심 데이터 개념을 설명하고 Azure 활동을 수행하는 방법을 알고 있는지 평가합니다.
시험 응시료는 750루피에서 12,000루피 사이입니다. 이 자격증을 취득하려면 DP-900 시험에 합격해야 합니다. 시험 개요에는 관계형 및 비관계형 데이터의 개념, 트랜잭션 또는 분석 작업을 포함한 다양한 데이터 관련 활동과 같은 모듈이 포함됩니다. 이 자격증을 취득하면 주요 기업에서 데이터베이스 관리자, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어 또는 개발자로 근무할 수 있습니다.
데이터 엔지니어와 같은 직종을 희망하는 사람들은 이 자격증을 취득하여 고액 연봉을 받는 직업을 얻는 데 성공할 수 있습니다. Microsoft 공인 Azure Data Engineer Associate는 Python, SQL, Scala 등의 데이터 처리 언어에 대한 전문성을 인정받고 있습니다. 이 자격증 취득 과정을 통해 학습자는 데이터 통합, 데이터 변환, 시스템 데이터를 구조화된 형태로 통합하여 모델 및 분석 솔루션을 구축하는 등의 데이터 관련 활동을 배우게 됩니다.
이 자격증의 주요 목표는 응시자에게 데이터 아키텍처 패턴을 이해시키고 동시에 이를 처리하는 방법을 가르치는 것입니다. 시험 등록 비용은 12,354루피입니다. 이 자격증을 취득하려면 DP-203 시험에 합격해야 합니다.
전 세계 500개 이상의 선도적인 기업들이 Azure 서비스를 사용하고 있으며, 그 만족도는 매우 높습니다. Azure는 이미 다양한 산업 분야에 상당한 영향을 미치고 있습니다. Azure에서 제공하는 서비스와 도구는 IT 전문가들에게 큰 도움이 되고 있습니다. 데이터 과학자들에게도 Azure는 인기 있는 플랫폼입니다. Azure를 다른 경쟁 플랫폼과 차별화하고 가치 있게 만드는 주요 기능으로는 Azure Machine Learning Studio, Azure Machine Learning Services, 그리고 Azure Data Science Virtual Machine이 있습니다.
MS Azure는 데이터 과학 파이프라인에서 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다. 가장 일반적인 선택은 AzureML을 사용하는 것이며, 다양한 기능을 제공하기 때문에 다른 플랫폼보다 선호도가 높습니다. 데이터 과학자는 Azure의 이 도구를 사용하여 프로그램을 직접 작성하지 않고도 복잡한 머신 러닝 실험을 설계할 수 있습니다(실험 캔버스에 다양한 모듈을 드래그 앤 드롭하는 것만으로 가능). 이는 학습 알고리즘을 시각화하고 실행하는 방법입니다. 또한 데이터 조작 및 특징 엔지니어링을 위해 R, Python, SQL을 활용할 수도 있습니다. Azure ML은 방대한 사전 학습된 머신 러닝 알고리즘 라이브러리입니다.
최근 Azure ML에 Jupiter Notebook(이전의 IPython)이 추가되었습니다. 덕분에 메모장에서 Python 코드를 작성하고 통계 데이터를 쉽게 추가하여 Anaconda와 유사한 사용 경험을 누리면서도 클라우드의 유연성을 유지할 수 있습니다. 간단히 말해, Azure는 가장 편리하고 사용하기 쉬운 데이터 과학 솔루션 플랫폼입니다.
클라우드에는 다양한 데이터 과학 솔루션이 있습니다. 이러한 서비스 간의 차이점은 알고리즘, 기능, 가격 및 프로그래밍 언어에 있습니다.
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