데이터 과학자의 '이전 이름'은 무엇입니까?

'데이터 과학'및 '데이터 과학자'와 같은 용어가 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 많은 회사들이 '데이터 과학자'를 고용하고 있습니다. 그러나 나는 그것이 완전히 새로운 직업이라고 생각하지 않습니다. 과거의 데이터가 존재했으며 누군가 데이터를 처리해야했습니다. '데이터 과학자'라는 용어가 더 화려하고 '섹시하게'들리기 때문에 인기가 높아진 것 같습니다. 과거에 데이터 과학자들은 어떻게 불려왔습니까?

역순으로 : 데이터 마이너, 통계 학자, (적용된) 수학자.

오늘날 Data Science에서 다루는 것과 거의 동일한 주제를 다루는 용어 :

• 패턴 인식
• 기계 학습
• 데이터 수집
• 정량적 방법

나는 그것이 새로운 직업이라고 생각한다. 기본적으로 데이터 과학자는 1) 응용 프로그램의 실행 시간 2) 응용 프로그램의 리소스 사용이라는 용어로 상당한 제약이있는 데이터에 수학 알고리즘을 적용해야한다. 이러한 제약 조건이 없으면 작업 데이터 과학을 호출하지 않습니다. 또한 이러한 알고리즘은 종종 문제의 또 다른 차원 인 분산 시스템에서 실행되어야합니다.

물론 이것은 통계, 수학 및 프로그래밍의 일부 조합에서 이루어졌지만 새로운 용어를 만들어내는 것은 널리 퍼지지 않았습니다. 데이터 과학의 실질적인 발전은 많은 양의 데이터를 수집 할 수있는 능력에서 비롯된 것이므로 처리해야합니다.

또한 : "비즈니스 인텔리전스 개발자"

정말 좋은 답변이 있습니다. 그러나 데이터 과학자의 작업을 실제로 누가 그렇게했는지에 대한 전체 프로세스를 깰 것입니다.

1. 데이터베이스 및 기타 소스에서 데이터 가져 오기 : 일반적으로 DB에서 데이터를 가져 오는 DBA 였으며 다른 소스에서 데이터를 수집하는 사람을 data guys 라고하며 실제로는 특정 이름이 없습니다. 인도). 스크랩 핑 및 크롤링 스크립트는 특히 해당 목적으로 고용 된 소프트웨어 엔지니어 가 작성합니다 .
2. 분석 및 예측 : 통계 학자 또는 수학 자라고하는 사람들이 수행했습니다 .
3. 시각화 및보고 : 비즈니스 분석가 또는 회사의 MBA 담당자라고하는 사람들 이 수행합니다.
4. 빅 데이터 및 파이프 라인 관련 자료 : 특히 특정 목적을 위해 고용 된 소프트웨어 엔지니어 가 수행했습니다 .

이상적인 데이터 과학자는 통계 학자 60-70 %, 컴퓨터 과학자 30-40 %이므로 "데이터 과학자"라는 옛 이름은 통계 학자이자 컴퓨터 과학가였습니다.

여러 하위 필드에서 일부는 단순히 분석 가라고했습니다 . 과학 이전의 시대에 일찍 돌아 가면, 점술 이나 점성술에 관련된 사람들 ( 심지어 과학보다 훨씬 더 많은 돈을 지불했기 때문에 그들 중 몇 명은)이 선구자 라고 생각하는 경향이 있습니다.

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