데이터 광부가 되려면 어떻게해야합니까?

data 광부가 되려면 우수한 컴퓨터 프로그래밍 및 데이터 분석 기술이 있어야합니다.공식 교육을 통해 이러한 기술을 개발하는 것은 학사 학위, 석사 학위 또는 둘 다를 통해 공식 교육을 통해 대량의 데이터를 분석하는 데 필요한 지식 기반을 구축하는 데 필수적입니다.특수한 소프트웨어를 시작하기 위해 다양한 컴퓨터 프로그래밍 언어를 조작하는 방법을 배우는 것도 중요합니다. data 데이터 광부가 되려면 학부 기간 동안 엔지니어링 또는 컴퓨터 과학을 공부하는 데 관심이 있어야합니다.이러한 연구 프로그램은 도전적인 수학적 딜레마를 해결함으로써 비판적이고 분석적인 사고를 강조합니다.특히 운영 엔지니어링은 최적화 이론과 필요한 결과를 얻기 위해 최적화 이론을 이해하는 방법과 필요한 결과를 얻는 데 도움이됩니다.또한 확률 및 통계에 대해 더 많이 배울 것입니다. 두 가지 모두 수치 데이터 및 분석 트렌드를 기반으로 예측 모델을 구축 할 사람을위한 중요한 개념입니다.복잡한 컴퓨터 프로그래밍 언어를 활용하는 기술을 향상시킵니다.VBA (Visual Basic for Applications), 구조화 된 쿼리 언어 (SQL) 및 C ++의 변형과 같은 소수의 소프트웨어 언어를 확실하게 이해하고 기능하고 실질적인 데이터 모델을 설계하고 실행해야합니다.컴퓨터 과학, 방법 및 적용에 대한 깊은 이해가 없으면 데이터 광부가 되려고하는 사람은 특히 금융 산업 내에서 많은 흥미로운 일자리를 얻기가 어렵다는 것을 알게 될 것입니다.회사의 최고 정보 책임자 (CIO)가되거나 데이터 마이닝에서 임원 수준의 직책을 확보하기 위해보다 진보 된 학위가 순서대로 진행됩니다.정량적 개념을 발견하고 이러한 문제에 대해 더 많이 탐구하고자하는 사람들에게는 고급 분석 또는 운영 엔지니어링의 석사 학위가 적합합니다.이 프로그램을 사용하면 데이터 분석의 세계를 더 깊이 탐색 할 수 있습니다.회귀 진단, 관계형 데이터베이스, 클러스터 분석 및 데이터 쿼리 및보고와 같이 비즈니스 영역에 적용 할 수있는 주제를 밝혀냅니다.경영학 석사 (MBA) 학위가 순서대로있을 수 있습니다.MBA 프로그램에서는 최상의 결과를 얻기 위해 사람들을 효과적으로 관리하는 방법에 대해 훨씬 더 많이 배울 것입니다.이러한 프로그램은 또한 시장 조사, 수익 분석 및 직원 유지와 같은 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위해 데이터 마이닝에서 얻은 결과를 활용하는 방법을 가르쳐줍니다.