데이터 사이언티스트의 조건

이 글에 의하면;

- 처음 보는 데이터를 갖고 이해 당사자들이 눈 부릅뜨고 주시하는 가운데 분석과 시각화를 할 수 있으면,
- "loss function"과 "regularization term"을 25글자 이내에서 설명하고, 그 개념을 알고리즘/모델에 따라 transparency(이해/설명 용이성), 예측 능력, 리소스 요구조건 측면에서 예를 들어 비교 설명할 수 있으면,
- 그 결과로 누가 해고될 수 있는 있는 구조 조정안을 사장단에게 제출할 수 있으면,
- 프로젝트에 적대적인 34개의 다른 부서에서 데이터를 구해 적절한 메타 데이터를 만들 수 있으면,
- 1000개가 넘는 노드에서 효율적으로 돌아가는 mission-critical 어플리케이션을 실시간 SLA를 충족하면서 만들고, 시험하고, deploy 할 수 있으면,
- 도움없이 다른 사람이 만든 2000+ 라인의 코드에서 간헐적으로 나타나는 버그를 잡을 수 있으면,
- 앙상블 기법을 사용해 모델의 예측 성능을 높일 수 있으면,
- 지금까지 해 본 것과 전혀 다른 일을 서로 다른 34 필드에서 온 사람들과 데드라인을 앞두고 함께 프로그래밍할 수 있으면,

그러면, 너에게 데이터 사이언티스트가 맞는 캐리어일 수 있다