데이터 분석 이외에 다른 것들도 공부해야하는 이유

Chat GPT 가 말해줌

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먼저, AI가 데이터 사이언티스트의 일을 완전히 대체할 가능성은 낮습니다. AI는 데이터 분석의 일부 작업을 수행할 수 있지만, 데이터 사이언티스트가 해야 할 일은 매우 복잡하며, 상호작용이 많습니다. 이러한 이유로 데이터 사이언티스트의 필요성은 앞으로도 계속 될 것입니다.

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하지만, 기술은 계속 발전하기 때문에 데이터 사이언티스트도 계속해서 새로운 기술과 트렌드를 배우고 적용해야 합니다. 데이터 사이언티스트가 할 수 있는 것은 최신 기술과 도구를 학습하고 데이터 분석 및 문제 해결 능력을 향상시키는 것입니다.

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데이터 사이언스를 계속해서 공부하는 것은 좋은 선택입니다. 통계학 전공이 데이터 분석과 머신러닝에서 사용되는 통계 이론을 이해하는 데 도움이 되기 때문입니다. 하지만, 미래를 위해 데이터 사이언스 이외의 기술도 배우는 것이 중요합니다. 예를 들어, 소프트웨어 엔지니어링, 데이터베이스 설계 및 관리, 프로그래밍 언어 등 다양한 기술을 습득하면 데이터 사이언스에 대한 이해력을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

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또한, 데이터 사이언티스트로서 중요한 능력 중 하나는 비즈니스 이해력입니다. 데이터 분석 결과를 적절하게 해석하고 의사 결정에 활용하기 위해서는 비즈니스 관점에서 문제를 바라볼 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 경영학, 마케팅, 경제학 등과 같은 분야에 대한 이해도 필요합니다.

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따라서, 데이터 사이언스를 계속해서 공부하면서 다른 기술 및 분야에 대해서도 학습하고 이해하는 것이 중요합니다. 이를 통해 미래에 대비할 수 있으며, 더욱 다양한 분야에서 활동할 수 있는 기회를 창출할 수 있습니다.

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