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작성일 : 13-08-09 18:44
데이터 과학자의 상세 분류 에관한 글
 글쓴이 : 데스노트
조회 : 1,656  
   http://prefiles.com/df9347j20j7z/Oreilly.Analyzing.the.Analyzers.Jun.2… [333]
안녕하세요

매일 정보를 얻어가다가 좋은 정보 같아서 이곳에 올립니다.

약 40 페이지 정도의 책(영문)이구요

내용은 데이터 과학자인력의 상세 분류입니다.

요약

데이터 과학자 라는 말은 너무 광범위한 의미를  가지고 있다
닥터들이 각자 전문 분야가 있듯이 
데이터 과학자 들도 전문 분야를 지칭하는 무언가가 필요하다
해서 미국의 250여명의 데이터 과학자들이 설문을 합니다.
그 결과로 총 4가지 전문 분야로 분류 합니다.

Data Businesspeople
Data Creatives
Data Developer
Data Researchers

전문 분야에 따라 필요한 전문 지식도 설명합니다.
(통계, 비지니스기술, 빅데이터/머신러닝, 프로그래밍, 수학 등)

파일을 올리면 저작권에 걸릴거 같아.. 웹사이트 연결 합니다.

60초 기다리셔야 되고요 해당 페이지 다운 버튼 
밑에 보시면 캡차 있는대 해당 캡챠 적으시고 다운 누르셔야지 다운 됩니다.!
(캡챠 안적으시면 다시 60초 기다라고 합니다. ....)

다운 prefiles.com/df9347j20j7z/Oreilly.Analyzing.the.Analyzers.Jun.2013.rar


책소개

BOOK DEscRIPTION 

There has been intense excitement in recent years around activities labeled “data science,” “big data,” and “analytics.” However, the lack of clarity around these terms and, particularly, around the skill sets and capabilities of their practitioners has led to inefficient communication between “data scientists” and the organizations requiring their services. This lack of clarity has frequently led to missed opportunities. To address this issue, we surveyed several hundred practitioners via the Web to explore the varieties of skills, experiences, and viewpoints in the emerging data science community. We used dimensionality reduction techniques to divide potential data scientists into five categories based on their self-ranked skill sets (Statistics, Math/Operations Research, Business, Programming, and Machine Learning/Big Data), and four categories based on their self-identification (Data Researchers, Data Businesspeople, Data Engineers, and Data Creatives). Further examining the respondents based on their division into these categories provided additional insights into the types of professional activities, educational background, and even scale of data used by different types of Data Scientists. In this report, we combine our results with insights and data from others to provide a better understanding of the diversity of practitioners, and to argue for the value of clearer communication around roles, teams, and careers.

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데굴데굴 13-08-09 20:42
답변  
읽어보니 Dara Researcher 를 목표로 잡고 있었네요 ㅎㅎ
좋은자료 감사합니다.

개인적으로 데이터가 peta니 zeta니 하면서 빅데이터로 서론을 띄우지 않은 점이 맘에 듭니다.
풍림화산 13-08-15 19:16
답변  
외국사람들은 분류를 참 열심히 하는것 같습니다..
네드츠키 13-08-16 15:37
답변  
좋은정보 감사합니다.
ssoo 13-08-25 06:59
답변 삭제  
자료 감사합니다^^
쀼리쀼리 14-02-06 16:48
답변  
감사합니다~~
Kyoum 14-04-13 03:43
답변  
감사합니다~
비가온다 16-04-25 14:48
답변  
좋은 자료 감사합니다.
 
 

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