탭, 스와이프, 로그인, 구매, 검색 등 모든 디지털 동작은 데이터를 생성합니다. 이러한 데이터는 구매자와 비즈니스에 대한 이해도를 높이려는 조직에 유용합니다. 하지만 데이터는 순식간에 쌓이기 마련이며, 머지않아 기업들은 제대로 활용하지 못하는 수 테라바이트의 방대한 정보를 방치하게 될 수도 있습니다. 그들도 고객 행동, 제품 성능, 위험, 성장 기회, 운영 효율성과 관련된 질문에 대한 답이 거기에 있다는 사실은 잘 알고 있습니다. 하지만 적절한 전문 지식이 없으면, 모든 데이터는 소음에 불과합니다.
이러한 소음을 의미 있는 것으로 바꾸려면 쿼리를 실행하거나 보고서를 생성하는 것 이상의 작업을 수행할 수 있는 사람이 필요합니다. 올바른 질문을 던지고, 아이디어를 테스트하며, 숫자가 실제로 무엇을 의미하는지 드러내는 모델을 빌드하는 방법에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 데이터 과학자는 이러한 요구를 충족하며, 복잡한 데이터를 전략적 인사이트로 변환하기 위해 필요한 분석 기술과 비즈니스 컨텍스트를 제공합니다.
다음은 데이터 과학자가 일상 업무에서 관리하는 핵심적인 책임 중 일부입니다.
- 데이터 수집 및 정리
데이터 과학자는 다양한 소스로부터 정보를 수집 및 통합하고, 정보의 정확성과 일관성, 사용성을 확보해야 합니다. 이는 보통 불완전하거나 구조화되지 않았거나 일관성이 없는 데이터를 처리하고, 전처리 단계를 적용하여 오류를 제거하며, 전체 데이터 세트에 걸쳐 서식을 표준화하는 것을 의미합니다. - 데이터 분석
데이터 과학자는 데이터 세트를 살펴보고 추세, 이상치 및 패턴을 식별합니다. 여기에는 더 심도 있는 평가가 이루어질 수 있도록 정보를 준비하기 위한 EDA(탐색적 데이터 분석), 통계적 검사 및 데이터 정리가 포함되는 경우가 많습니다. - 알고리즘 생성
이러한 전문가는 데이터를 효율적으로 처리하고 관련 정보를 추출하는 알고리즘을 설계하고 구현합니다. 해결되는 문제의 복잡성에 따라 기본적인 분류 규칙에서 더 발전된 ML(머신 러닝) 모델까지 다양할 수 있습니다. - 예측 모델 개발
데이터 과학자는 과거 데이터를 사용하여 결과를 예측하거나 시나리오를 시뮬레이션하는 모델을 만듭니다. 이러한 모델은 조직이 고객 행동을 예측하거나, 사기를 탐지하거나, 정확한 시장 예측을 하거나, 기타 방식으로 비즈니스 운영을 최적화하는 데 도움이 됩니다. - 이해 관계자에게 인사이트 전달
분석은 데이터 과학의 한 측면일 뿐입니다. 유능한 데이터 과학자는 시각화, 대시보드, 보고서를 통해 결과를 설명할 수 있어야 합니다. 강력한 커뮤니케이션 기술을 갖추면 기술적 결과를 기술 및 비기술 담당자 모두를 위한 분명하고 실행 가능한 권장 사항으로 변환할 수 있습니다.
데이터는 현대 비즈니스에서 전기만큼이나 도처에 존재하고, 끊임없이 흐르고 있으며, 모든 분야의 운영에 필수적입니다. 또한 데이터가 상거래의 거의 모든 측면을 만들어 가면서 해당 데이터에서 인사이트를 추출할 수 있는 전문가에 대한 수요가 널리 확산되고 있습니다. 전 세계 조직들은 데이터를 더 유용하게 활용하기 위해 데이터 과학자를 채용합니다. 이 목록에 포함된 산업이 전부는 아니지만 데이터 과학자를 적극적으로 채용하는 여러 산업을 꼽아보면 다음과 같습니다.
- 정보 기술
IT 기업은 보통 앞장서서 데이터 과학자를 고용하며, 이들을 통해 소프트웨어 성능을 개선하고, AI 기능을 구동하고, 사용자 경험을 개인화하고, 사용 패턴을 파악하여 제품 개발에 활용하고 로드맵 계획을 수립합니다. - 금융
금융기관은 데이터 과학자를 통해 사기 탐지 시스템을 지원하고 신용 점수 산정 모델을 빌드합니다. 또한 시장 데이터를 분석하고 위험을 실시간으로 평가하여 투자 기업이 예측 전략을 개선하는 데도 도움을 줍니다. - 의료
의료 분야에서 데이터 과학자는 환자 기록, 치료 결과 및 운영 메트릭을 활용하여 의료 서비스를 개선합니다. 또한 이들의 업무는 질환을 조기에 발견하기 위해 예측 분석을 활용하는 데도 도움이 됩니다. - 연구
학술 및 과학 연구 분야에서는 대규모 데이터 세트를 관리하고 해석하기 위해 데이터 과학자에게 크게 의존합니다. 임상 시험부터 사회적 행동 분석에 이르기까지 모든 분야에서 연구자들은 데이터 전문가를 통해 가설을 지지하거나 반박하는 증거를 발견합니다. - 생명 과학
제약 및 생명공학 기업은 데이터 과학자와 협력하여 약물 시험 중 데이터 및 환자 반응을 분석합니다. 이러한 연구 결과는 약물 개발을 가속화하고 개별 환자 프로파일을 기반으로 한 표적 치료 생성을 지원합니다. - 보험
보험 업계에서 데이터 과학자는 보험 상품의 가격 책정 방식과 위험 평가 방법을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 이들의 업무는 의심스러운 청구 활동의 탐지를 지원하기도 합니다. - 소매
데이터 과학자는 소매업에서도 핵심적인 역할을 하며, 온라인 및 오프라인 매장 채널 모두에서 고객에 대한 이해도를 높이기 위해 노력합니다. 기업은 판매 추세를 분석하고 인벤토리 이동을 추적하여 프로모션, 가격 책정, 재고 수준 등에 대한 보다 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. - 통신
통신사는 데이터 과학자를 통해 통화 및 데이터 사용 패턴을 모니터링하여 네트워크 문제를 신속하게 파악하고 고객 이탈을 줄일 수 있습니다. 또한 데이터는 서비스 업그레이드를 안내하고 인프라 투자를 최적화하는 데서도 중요한 역할을 합니다. - 정부
공공 부문에서 데이터 과학자는 예산 계획부터 사기 탐지까지 모든 분야에 기여하고 있습니다. 공공 보건, 국가 보안 및 교통과 관련된 대규모 데이터 프로젝트를 지원하므로 기관들이 자원을 보다 효과적으로 할당하는 데 도움이 됩니다.
분석은 데이터 과학자가 수행하는 업무의 주된 부분이며, 데이터 과학자와 데이터 분석자의 직무는 한데 묶이는 경향이 있습니다. 이러한 용어가 서로 바꿔서 쓰이기도 하지만, 실제로 데이터 과학자와 데이터 분석가는 다음과 같이 서로 다른 기능을 수행합니다.
데이터 과학자는 일반적으로 프로그래밍, 통계 모델링, 머신 러닝을 조합해 정답이 정해져 있지 않은 문제를 해결하는 역할을 맡습니다. 실험을 설계하고, 예측 모델을 만들고, 복잡하며 종종 비구조화된 데이터에서 인사이트를 얻기 위해 맞춤형 알고리즘을 개발합니다. 이들의 업무는 일반적으로 구체적인 요구를 해결하기 위해 어떤 질문을 해야 하는지 파악한 다음, 데이터를 사용하여 이러한 질문에 대답하는 방법을 판단하는 데서 시작됩니다.
데이터 분석가는 기존 데이터 집합을 조사하여 추세를 파악하고 보고서를 생성하고 사전 정의된 비즈니스 질문에 답변하는 데 더욱 중점을 둡니다. 이들은 기본적으로 구조화된 데이터를 활용하며 쿼리, 집계 및 데이터 시각화를 사용하여 운영 및 전략적 결정을 지원합니다. 이들의 분석은 운영 인사이트에 매우 중요한 요소이지만, 이들은 일반적으로 모델을 빌드하거나 더 고도화된 머신 러닝 솔루션을 배포하지는 않습니다.
간단히 말하자면 데이터 분석가는 과거의 데이터를 분석하여 어떤 일이 일어났는지 설명하고, 데이터 과학자는 데이터를 사용하여 미래에 일어날 일을 예측합니다.
데이터 과학자는 여러 분야를 결합하여 원시 데이터를 전략적 인사이트로 전환시킵니다. 다시 말해, 유능한 데이터 과학자에게는 커뮤니케이션, 문제 해결 및 비즈니스 조정 능력과 함께 기술적 숙련도가 필요합니다. 이와 같이 하드 스킬과 소프트 스킬이 조합되면 데이터 과학자는 정보를 분석하고 비즈니스 컨텍스트 내에서 그 유용성을 보장할 수 있습니다.
기술적 역량(또는 하드 스킬)은 데이터를 수집, 처리, 분석 및 모델링하는 데 필요한 실무 능력을 의미합니다. 이는 데이터 과학자의 워크플로우에서 기본이 되며, 채용 관리자가 후보자를 평가할 때 우선시하는 경우가 많습니다. 하드 스킬에는 다음이 포함됩니다.
- 프로그래밍
대부분의 데이터 과학자는 다양한 프로그래밍 언어(예: Python, R 또는 SQL)에 능숙합니다. 이를 통해 데이터 과학자는 애플리케이션 백엔드 내에서 데이터 파이프라인의 다양한 단계에 걸쳐 모델을 빌드하고 작업을 자동화할 수 있습니다. - 통계 분석
통계적 개념을 이해하면 데이터 과학자는 가정을 테스트하고 결과를 확인할 수 있습니다. 이러한 기술을 통해 모델은 우연이나 편견이 아닌 건전한 데이터 패턴에 기반을 둘 수 있습니다. - 머신 러닝
데이터 과학자는 종종 과거 데이터로부터 학습할 수 있는 예측 도구를 빌드합니다. 지도 학습 및 비지도 학습 방식을 적용할 줄 알면 시간이 지남에 따라 적응하고 더 정확한 결과를 제공하는 솔루션을 개발할 수 있습니다. - 데이터 시각화
데이터를 시각적으로 표현하는 능력은 인사이트를 쉽게 이해하고 활용할 수 있게 하는 데 필수적입니다. 명확한 차트와 대시보드는 비기술 이해 관계자가 데이터가 표시하는 내용과 그것이 중요한 이유를 이해하는 데 도움이 됩니다. - 데이터 관리
분석을 시작하기 전에 데이터를 정리하고 서식을 지정한 다음 구성해야 합니다. 데이터 과학자는 데이터 세트가 완전하고 사용 준비가 되어 있는지 확인하는 데 상당한 시간을 할애합니다. - 빅 데이터 도구
많은 양의 데이터나 빠르게 움직이는 데이터가 있는 환경에서는 기존의 도구로 충분하지 않을 수 있습니다. Hadoop 및 Apache Spark와 같은 플랫폼은 대규모 처리를 지원하며 대규모 데이터 세트 작업 시 자주 사용됩니다.
소프트 스킬은 데이터 과학자가 비즈니스 컨텍스트 내에서 사람들과 효과적으로 협력할 수 있는 역량을 제공합니다. 이러한 역량을 활용하면 기술적 업무가 조직 전체에 실질적인 영향을 미칠 수 있습니다.
- 비즈니스 감각
기업의 목표와 운영 과제를 이해하면 데이터 과학자는 가치가 높은 기회에 집중할 수 있습니다. 이러한 맥락은 의미 있는 질문을 정의하고, 데이터 과학자가 도출한 인사이트의 영향을 측정하는 데 필요합니다. - 커뮤니케이션
결과를 평이한 언어로 설명하면 비전문가 동료들로부터 신뢰와 지지를 얻는 데 도움이 됩니다. 데이터 과학자는 복잡한 결과를 의사 결정에 도움이 되는 방식으로 제시해야 합니다. - 비판적 사고
우수한 데이터 과학자는 자신의 가정을 평가하고 데이터에 대한 심도 있는 질문을 합니다. 이러한 마음가짐은 잘못된 결론을 피하고 더 깊이 있는 인사이트를 발견하는 데 도움이 됩니다. - 호기심
데이터를 탐색하려는 강한 욕망은 종종 다른 사람은 간과할 수 있는 발견으로 이어집니다. 호기심은 실험을 촉진하고 추가적이거나 예상치 못한 발견을 이끌어 냅니다. - 공동 작업
대부분의 프로젝트에는 여러 부서의 팀원들 간 협력이 필요합니다. 데이터 과학자는 자신의 업무가 더 광범위한 목표를 뒷받침할 수 있도록 엔지니어, 비즈니스 리드 및 기타 이해 관계자와 원활하게 협력해야 합니다. - 적응력
기술은 빠르게 변화하며, 비즈니스 요구에 따라 우선 순위가 달라질 수 있습니다. 데이터 과학자는 새로운 도구를 기꺼이 익히고 필요에 따라 접근 방식을 조정할 수 있어야 합니다.
데이터 과학 분야의 경력으로 이어지는 경로는 누구에게나 똑같지 않습니다. 어떤 사람들은 전통적인 학술 프로그램을 통해 이 분야에 들어오지만, 다른 방법을 통해 기술을 쌓거나 인접한 분야에서 일하면서 경험을 쌓는 경우도 있습니다. 경로에 상관없이 가장 중요한 것은 데이터를 효과적으로 처리하고 실무에서 그러한 기술을 적용할 수 있다는 것을 고용주에게 보여줄 수 있는 능력입니다.
많은 데이터 과학자가 기술 또는 정량적 분야에서 공식적인 학위를 보유하고 있습니다. 컴퓨터 과학, 통계, 수학 또는 데이터 과학에서 학사 학위를 취득하면 강력한 기반을 얻을 수 있습니다. 이러한 프로그램에서는 일반적으로 필수 프로그래밍 경험과 함께 데이터 구조, 확률, 선형 대수학, 통계 분석 등의 핵심 개념을 다룹니다.
데이터 과학, 분석 또는 밀접하게 관련된 분야에서 석사 학위를 보유한 전문가는 머신 러닝, 빅 데이터 시스템 및 고급 모델링에 대한 지식을 더욱 심화할 수 있습니다. 모든 직무에 필수는 아니지만, 대학원 학위는 특정 분야를 전문으로 하거나 더 높은 직급을 목표로 하는 지원자에게 유용할 수 있습니다.
전통적인 학위가 이 분야에 진입하는 유일한 방법은 아닙니다. 부트캠프, 온라인 강좌, 전문 인증 프로그램은 목표 지향적인 교육과 실용적인 교육을 제공할 수 있습니다. 이러한 프로그램은 직무에 대비한 기술을 습득하는 데 도움이 되도록 구성되어 있으며, 기존의 교육보다 더 집중적이고 빠르게 진행되는 경우가 많습니다.
많은 대체 경로에는 실제 비즈니스 과제를 시뮬레이션하는 실습 프로젝트가 포함되어 있습니다. 이는 경력 전환을 원하는 사람이나 관련 경험을 빠르게 얻고자 하는 사람들에게 특히 유용합니다. 이 프로그램을 통해 기존 학위를 보완합니다.
데이터 과학 분야에서 고용주는 이력서나 학위 이상을 원하며, 지원자가 어떻게 사고하고 무엇을 빌드할 수 있는지 보고 싶어 합니다. 탄탄한 포트폴리오는 완료된 프로젝트를 통해 문제 해결 접근 방식과 기술 능력을 보여줄 수 있는 기회를 제공합니다.
포트폴리오에는 데이터 과학 기술을 사용하여 해결한 개인 프로젝트, 사례 연구 또는 과제를 포함할 수 있습니다. GitHub와 같은 플랫폼에서 작업을 호스팅하면 다른 사용자가 코드를 보고 분석 결과를 확인할 수 있습니다. 훌륭한 포트폴리오는 명확한 문서화와 시각적 자료는 물론이고 해결하고자 하는 문제에 대한 컨텍스트를 제공하는 경우가 많습니다.
데이터 과학 분야의 직무를 구할 때는 보통 기술 및 행동적 평가를 포함한 다단계 면접 과정을 거쳐야 합니다. 지원자는 프로그래밍 문제를 풀거나, 통계 개념을 설명하거나, 제공된 데이터 세트의 데이터를 해석해야 할 수 있습니다. 많은 고용주가 특히 접근 방식의 상충이나 한계를 논의할 때, 자신의 생각을 얼마나 잘 전달하는지 평가합니다.
자주 출제되는 코딩 과제를 연습하고 통계 및 머신 러닝의 기초 개념을 복습하는 것은 면접에 대비하는 좋은 방법입니다. 집에 가져가서 푸는 과제 또는 실시간 문제 해결 세션을 포함하는 기업도 있습니다. 과거 프로젝트의 사례를 준비하고, 자신의 역할과 추론 과정을 설명할 준비를 해두면 지원자들 사이에서 단연 두각을 나타낼 수 있습니다.
원시 데이터의 수집 및 관리부터 예측 모델 개발 및 결과 전달에 이르기까지 데이터 과학자의 업무는 사용하는 도구에 직접 연결되어 있으며, 이 프로세스의 모든 단계가 신뢰할 수 있는 기술에 의존합니다. 다음은 데이터 과학자가 업무에 사용하는 가장 중요한 기술 몇 가지입니다.
프로그래밍은 데이터 과학 워크플로우의 기반이 되며, 서로 다른 작업에는 다른 프로그래밍 언어가 적합합니다.
- Python
Python은 가독성과 광범위한 에코시스템 덕분에 널리 사용되며, pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow와 같은 라이브러리를 통해 데이터 분석, 머신 러닝, 자동화를 지원합니다. - R
많은 학술 및 연구 환경에서 선호되며, R은 통계 분석 및 데이터 시각화에 탁월합니다. - SQL
SQL은 관계형 데이터베이스에서 구조화된 데이터를 검색하고 관리하는 데 필수적입니다. 이 기술은 프로덕션 데이터에 액세스하고 분석을 준비하기 위한 핵심 기술입니다. - SAS
레거시 시스템에서 가장 일반적인 SAS는 의료 및 금융 분야에서 여전히 널리 사용되고 있습니다. SAS는 신뢰성과 대규모 통계 모델링에 대한 지원으로 인해 높은 평가를 받습니다. - Scala와 Java
이러한 언어는 주로 빅 데이터 환경에서 가장 효과적인데, 특히 분산 데이터 처리를 위한 Apache Spark와 같은 플랫폼을 사용할 때 더욱 그렇습니다.
데이터 과학자는 도출한 결과를 이해 가능하고 실행 가능하게 만들기 위해 시각화를 활용합니다. 잘 설계된 시각 자료는 원시 데이터만으로는 알 수 없는 패턴을 드러내고, 추세를 명확히 하며, 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.
데이터 시각화를 만드는 데 일반적으로 사용되는 도구는 다음과 같습니다.
- 생성형 AI
- Tableau
- Power BI
- Plotly
- Matplotlib
- Seaborn
- ggplot2
최근의 발전에 힘입어 ML과 AI(인공 지능)가 데이터 과학에서 수행하는 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 기능을 지원하는 프레임워크와 라이브러리는 데이터 과학자가 더 효율적이고 정확하게 모델을 빌드해서 학습시키고 배포하는 데 도움이 됩니다.
데이터 과학자로서 탁월한 성과를 거두기 위해서는 고급 AI 과정을 통해 데이터 분석 방법을 배우고 다음과 같은 프레임워크를 익혀 두세요.
- Scikit-learn
- TensorFlow
- PyTorch
- XGBoost
- LightGBM
- Keras
강력한 도구를 사용할 수 있더라도 데이터 과학 업무는 결코 간단하지 않습니다. 데이터 과학자가 직면하는 많은 장애물은 기술적 문제가 아니라 운영, 전략 또는 커뮤니케이션과 관련된 문제입니다. 이러한 과제를 해결하기 위해서는 기술적 역량과 비즈니스 인식의 결합이 필요합니다. 데이터 과학자가 가장 흔히 직면하는 걸림돌 중 두 가지를 아래에서 소개합니다.
깔끔한 데이터는 신뢰할 수 있는 결과를 위해 필수적이지만 실제로는 데이터가 일관되지 않거나 불완전한 경우가 많습니다. 누락된 값 또는 중복 항목과 같은 작은 오류도 분석을 왜곡하고 모델의 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 과학자는 사전 처리 방법을 사용하여 모델링을 시작하기 전에 문제를 식별하고 수정합니다. Python의 pandas 또는 R의 tidyr과 같은 도구를 사용하면 이러한 단계를 자동화할 수 있습니다. 입력 시점에 데이터 유효성 검사 규칙을 표준화하면 시간이 지남에 따라 문제가 더 복잡해지는 것을 방지할 수 있습니다. 많은 조직에서 이 업무는 정보가 수집되고 유지관리되는 방식을 조율하기 위해 데이터 엔지니어 또는 시스템 소유자와 협력하는 과정을 수반합니다.
최적의 분석 결과라도 분명하게 전달되지 않으면 영향을 미치지 못할 수 있습니다. 데이터 과학자는 기술 모델 및 통계 결과를 비기술 이해 관계자(기본 수학을 이해하지 못하거나 이해할 필요가 없는 사람)에게 설명해야 하는 경우가 많습니다.
의도한 대상에게 유용한 정보를 제공하기 위해 메시지는 명확하고 간결해야 합니다. 시각 보조 자료 및 평어 요약이 의사 결정자가 결과의 의미를 이해하는 데 도움이 됩니다. 데이터 과학자가 방법론보다는 시사점에 집중하면, 그 작업은 더 쉽게 실행되고 전략에 영향을 미칠 가능성이 높아집니다.
데이터 과학자는 앞으로도 오늘날의 비즈니스 환경에서 가장 수요가 많은 전문가 중 하나일 것입니다. AI 기반 솔루션을 도입하는 조직이 증가하면서 데이터를 해석하고 모델을 빌드하며 인사이트를 행동으로 변환할 수 있는 숙련된 인력의 필요성은 계속 늘고 있습니다. 이러한 수요에 부응하려면 데이터 과학자를 지망하는 사람들은 새로운 기술의 흐름을 따라가고 자신을 차별화할 역량을 연마해야 합니다.
ServiceNow University는 ServiceNow AI Platform®을 최대한 활용하는 방법에 대한 심층적인 이해를 중심으로, 학습자에게 분석, 자동화 및 AI 분야의 전문성을 쌓을 수 있는 유연하고 접근성 높은 방법을 제공합니다. ServiceNow University는 현직 및 예비 데이터 과학자가 필수 인증을 취득하고 성공에 필요한 기술을 습득할 수 있도록 설계된 무료 온디맨드 교육 및 강사 주도형 과정과 함께 추가적인 지원을 제공합니다. 전도유망한 데이터 과학자에게는 다음 과정이 특히 유용할 수 있습니다.
- Platform Analytics Fundamentals
이 과정에서는 KPI 모니터링, 수식 지표 구성 및 대시보드 빌드 방법 등 ServiceNow의 핵심 분석 기능을 소개합니다. 필수적인 요소도 다룹니다. - Platform Analytics Advanced
기초 과정에서 한 걸음 더 나아간 이 과정은 고급 데이터 모델링과 대시보드 설계에 중점을 둡니다. 주제에는 스크립트 기반 분석, 대화형 대시보드, 외부 메트릭 등이 포함됩니다. 또한 학습자는 Certified Implementation Specialist - 플랫폼 분석 시험을 대비할 수도 있습니다. - 퍼포먼스 분석 고급(온디맨드)
퍼포먼스 분석 고급 과정의 유연한 디지털 버전인 이 옵션을 사용하면 학습자가 자신의 속도로 심층 추세 분석 및 시각화 기술을 구축할 수 있습니다. - 플로우에서 데이터 필 및 데이터 스트림 이해
이 마이크로 학습 과정에서는 플로우 액션 간에 정보를 전달하기 위해 데이터 알약이 어떻게 사용되는지, 그리고 데이터 스트림이 기록 수집을 어떻게 관리하는지 설명합니다. 학습자는 이러한 도구를 사용하여 플로우 내의 데이터 이동을 식별, 구성 및 해결하는 방법을 연습합니다. - 워크플로우 데이터 패브릭(학습 경로)
워크플로우 데이터 패브릭 학습 경로는 ServiceNow의 통합 플랫폼을 사용하여 워크플로 내에서 데이터를 연결, 이해 및 활용하는 방법을 탐구합니다. 여기에서는 AI, 데이터 및 워크플로우를 결합하여 실시간 의사 결정을 지원하고 전략적 영향을 유도하는 데 중점을 둡니다.
ServiceNow는 데이터 과학자가 영향력을 촉진할 수 있도록 지원합니다. 회사 및 자신을 위해 기술을 극대화하고 더 나은 결과를 얻는 방법을 알아보세요. 사용 가능한 과정을 탐색하려면 여기를 클릭하세요.
