최고의 기술 데이터 과학자들은 2025 년에 배워야합니다

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틀 소개

데이터 과학이 증가하는 속도로 데이터 과학자들이 모든 새로운 기술, 요구 및 트렌드를 따라 잡기가 점점 어려워지고 있음을 이해합니다. 파이썬과 기계 학습을 아는 것이 2025 년에 당신을 위해 일을 할 것이라고 생각한다면, 당신에게 그것을 깨뜨려서 죄송합니다.

이 경쟁 시장에서 좋은 기회를 얻으려면 기본 기술을 뛰어 넘어야합니다.

저는 기술 기술뿐만 아니라 부드러운 기술과 비즈니스 이해도 언급하고 있습니다. 당신은 전에 그런 기사를 발견했을지 모르지만 이것은 Clickbait 기사가 아닙니다. 나는 종종 간과되는 영역을 강조하기 위해 실제로 연구를 수행했습니다. 이러한 권장 사항은 순전히 업계 트렌드, 연구 논문 및 몇몇 전문가와 대화하면서 수집 한 통찰력을 기반으로합니다. 그래서 시작합시다.

틀 기술 기술

// 1. 그래프 분석

그래프 분석은 과소 평가되었지만 매우 유용합니다. 데이터를 노드와 가장자리로 전환하여 데이터의 관계를 이해하는 데 도움이됩니다. 사기 탐지, 추천 시스템, 소셜 네트워크 또는 연결된 곳이 어디든, 그래프를 적용 할 수 있습니다. 대부분의 전통적인 기계 학습 모델은 관계형 데이터로 어려움을 겪지 만 그래프 기술은 패턴과 특이 치를 쉽게 포착 할 수 있도록합니다. PayPal과 같은 회사는이를 사용하여 계정 간의 관계를 분석하여 사기 거래를 식별합니다. Neo4J, NetworkX 및 Apache Age와 같은 도구는 이러한 종류의 데이터를 시각화하고 작업하는 데 도움이 될 수 있습니다. 금융, 사이버 보안 및 전자 상거래와 같은 영역에 더 깊이 들어가는 것이 진지하다면, 이것은 당신을 눈에 띄게 만드는 기술 중 하나입니다.

// 2. Edge AI 구현

Edge AI는 기본적으로 클라우드 서버에 의존하지 않고 장치에서 직접 머신 러닝 모델을 실행하는 것입니다. 시계에서 트랙터에 이르기까지 모든 것이 똑똑해지고 있기 때문에 이제는 매우 관련이 있습니다. 이것이 왜 중요합니까? 그것은 더 빠른 처리, 더 많은 개인 정보 및 인터넷 속도에 대한 의존성을 의미합니다. 예를 들어, 제조에서 기계의 센서는 실패가 발생하기 전에 장애를 예측할 수 있습니다. John Deere는이를 사용하여 작물 질병을 실시간으로 감지합니다. 건강 관리에서 웨어러블은 클라우드 서버가 필요없이 데이터를 즉시 처리합니다. Edge AI에 관심이 있으시면 Tensorflow Lite, Onnx 런타임 및 MQTT 및 COAP와 같은 프로토콜을 살펴보십시오. 또한 Raspberry Pi 및 저전력 최적화에 대해 생각해보십시오. Fortune Business Insights에 따르면 Edge AI Market은 2024 년에 27.01 억 달러에서 2032 년까지 269.82 억 달러로 증가 할 것입니다. 그렇습니다. 단지 과대 광고가 아닙니다.

// 3. 알고리즘 해석 가능성

진짜, 강력한 모델을 구축하는 것이 멋지지만 그것이 어떻게 작동하는지 설명 할 수 없다면? 더 이상 시원하지 않습니다. 특히 의료 또는 금융과 같은 고지대 산업에서는 설명이 필수적입니다. Shap 및 Lime과 같은 도구는 복잡한 모델의 결정을 무너 뜨리는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 건강 관리에서 해석 가능성은 AI 시스템이 환자를 고위험으로 표시 한 이유를 강조 할 수 있으며, 이는 윤리적 AI 사용 및 규제 준수에 중요합니다. 때로는 의사 결정 트리 나 규칙 기반 시스템과 같이 본질적으로 해석 할 수있는 것을 구축하는 것이 좋습니다. Duke University의 AI 연구원 인 Cynthia Rudin이 다음과 같이 말합니다. “높은 스테이크 결정을위한 블랙 박스 머신 러닝 모델 설명을 중단하고 해석 가능한 모델을 사용하십시오.” 요컨대, 모델이 실제 사람에게 영향을 미치는 경우 해석 가능성이 선택 사항이 아니므로 필수적입니다.

// 4. 데이터 개인 정보 보호, 윤리 및 보안

이 물건은 더 이상 법률 팀을위한 것이 아닙니다. 데이터 과학자들도 그것을 이해해야합니다. 민감한 데이터에 대한 잘못된 이동은 소송이나 벌금으로 이어질 수 있습니다. CCPA 및 GDPR과 같은 개인 정보 보호법을 통해 차등 프라이버시, 동종 암호화 및 연합 학습과 같은 기술에 대해 알고있을 것으로 예상됩니다. 윤리적 AI도 심각한 관심을 받고 있습니다. 실제로 설문 조사에 응한 소비자의 78%가 회사가 윤리적 AI 표준에 전념해야한다고 생각하고 75%는 회사의 데이터 관행에 대한 신뢰가 구매 결정에 직접적인 영향을 미칩니다. IBM의 Fairness 360과 같은 도구는 데이터 세트 및 모델의 편향을 테스트하는 데 도움이 될 수 있습니다. TL; DR : 개인 데이터를 사용하는 모든 것을 구축하는 경우 보호 방법을 알고 있으며 어떻게 수행하는지 설명하는 것이 좋습니다.

// 5. 자동

Automl 도구는 모든 데이터 과학자에게 견고한 자산이되고 있습니다. 모델 선택, 교육 및 하이퍼 파라미터 튜닝과 같은 작업을 자동화하므로 반복적 인 작업에서 잃어버린 대신 실제 문제에 더 집중할 수 있습니다. h2o.ai, datarobot 및 Google Automl과 같은 도구는 속도를 높이는 데 도움이됩니다. 그러나 왜곡하지 마십시오. Automl은 당신을 교체하는 것이 아니라 워크 플로우를 향상시키는 것입니다. Automl은 조종사가 아닌 Copilot입니다. 당신은 여전히 두뇌와 맥락이 필요하지만, 이것은 거친 작업을 처리 할 수 있습니다.

틀 부드러운 기술

// 1. 환경 인식

이것은 일부를 놀라게 할 수도 있지만 AI에는 탄소 발자국이 있습니다. 대규모 모델을 훈련하면 많은 양의 에너지와 물을 차지합니다. 데이터 과학자로서 기술을보다 지속 가능하게 만드는 역할이 있습니다. 코드 최적화, 효율적인 모델 선택 또는 녹색 AI 프로젝트 작업에 관계없이 기술이 목적을 충족시키는 공간입니다. Microsoft의 “Planetary Computer”는 환경 이익을 위해 AI를 사용하는 훌륭한 예입니다. MIT 기술 리뷰가 말한 것처럼 “AI의 탄소 발자국은 데이터 과학자들에게 모닝콜입니다.” 2025 년에 책임있는 데이터 과학자는 환경 영향에 대한 생각도 포함됩니다.

// 2. 갈등 해결

데이터 프로젝트에는 종종 엔지니어, 제품 담당자, 비즈니스 헤드 및 나를 신뢰하는 사람이 혼합되어 있습니다. 모든 사람이 항상 동의하지는 않습니다. 그것이 갈등 해결이 시작되는 곳입니다. 진보없이 의견 불일치를 처리 할 수 있다는 것은 큰 문제입니다. 그것은 팀이 집중력을 유지하고 통합 그룹으로 앞으로 나아갈 수 있도록합니다. 갈등을 효율적으로 해결할 수있는 팀은 단순히 더 생산적입니다. 민첩한 사고, 공감 및 솔루션 지향이 여기에서 거대합니다.

// 3. 프리젠 테이션 기술

당신은 세상에서 가장 정확한 모델을 구축 할 수 있지만, 그것을 명확하게 설명 할 수 없다면, 그것은 아무데도 가지 않습니다. 프레젠테이션 기술, 특히 간단한 용어로 복잡한 아이디어를 설명하는 것은 훌륭한 데이터 과학자들과 나머지와 다른 것들입니다. CEO 나 제품 관리자와 대화하든 통찰력을 전달하는 방법이 중요합니다. 2025 년에 이것은 단순히 “좋은”것이 아니라 직업의 핵심 부분입니다.

틀 산업별 기술

// 1. 도메인 지식

당신의 산업을 이해하는 것이 중요합니다. 재무 전문가 나 의사 일 필요는 없지만 일이 어떻게 작동하는지에 대한 기본 사항을 얻어야합니다. 이를 통해 더 나은 질문을하고 실제로 문제를 해결하는 모델을 구축하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 의료에서 의료 용어 및 HIPAA와 같은 규정에 대해 아는 것은 신뢰할 수있는 모델을 구축하는 데 큰 차이가 있습니다. 소매에서 고객 행동 및 재고주기가 중요합니다. 기본적으로 도메인 지식은 기술 기술을 실제 영향과 연결합니다.

// 2. 규제 준수 지식

데이터 과학은 더 이상 무료가 아닙니다. GDPR, HIPAA 및 현재 EU의 AI ACT를 통해 규정 준수는 핵심 기술이되고 있습니다. 프로젝트가 라이브로 유지되기를 원한다면 이러한 규정을 염두에두고 구축하는 방법을 이해해야합니다. 처음부터 규정 준수에 대해 아무도 생각하지 않았기 때문에 많은 AI 프로젝트가 지연되거나 차단됩니다. AI 프로젝트의 80%가 규정 준수 지연에 직면 한 금융 지연으로 인해 시스템을 감사하고 규제 친화적으로 만드는 방법을 알면 심각한 우위를 점할 수 있습니다.

틀 마무리

이것은 내가 최근에하고있는 연구에 근거한 나의 고장이었습니다. 더 많은 기술을 염두에두고 추가 할 통찰력이 있다면 솔직히 듣는 것을 좋아합니다. 아래 의견에 떨어 뜨립니다. 서로에게서 배우자.

Kanwal Mehreen 기계 학습 엔지니어이자 데이터 과학에 대한 열정과 AI의 의학 교차점을 가진 기술 작가입니다. 그녀는 eBook “Chatgpt의 생산성을 극대화하는 것”을 공동 저술했습니다. APAC의 Google Generation Scholar 2022로서 그녀는 다양성과 학업 우수성을 챔피언시킵니다. 그녀는 또한 Tech Scholar, Mitacs Globalink Research Scholar 및 Harvard Wecode Scholar의 Teradata 다양성으로 인정 받고 있습니다. Kanwal은 STEM 분야의 여성에게 힘을 실어주기 위해 펨코드를 설립 한 변화에 대한 열렬한 옹호자입니다.