Big Data (빅 데이터), 단순히 직역하면 "많은 데이터" 라고 할 수 있습니다.
요즘 새로운 일을 한다거나 무언가를 개선하려고 할 때마다 "Big Data 해야한다.", "Big Data 필수다." 하는 말을 들어보셨을 겁니다. 많은 데이터, 도대체 그것이 무엇이길래 사람들이 이렇게 말을 하는 것일까요?
그냥 많은 데이터라는 뜻이 아닌 Big Data 가 무엇을 의미하는지, 근본이 무엇인지, 왜 중요한지, 어떤 분야에, 어떻게 활용하는지 등등 Big Data 에 대해 알아가 보도록 하겠습니다.
이번 시간에는 Big Data 와 관련 직업에 대해서 알아가보도록 하겠습니다.
목차
오늘은 빅 데이터와 관련된 직종들에 대해 알아보고, 미래 직업 선택을 위한 정보를 공유하고자 합니다. Big Data 는 현대 사회에서 매우 중요한 역할을 하고 있기에 함께 알아보면서 어떤 직업들이 있고 어떻게 준비해야 좋은지 등등에 대해서 알아가 보도록 하겠습니다.
Big Data 주요 직무
Big Data 분야에는 다양한 직무가 존재합니다.
그 중에서도 주요 직무로는 다음 3가지를 들 수 있겠는데요. Big Data 분석가, 데이터 사이언티스트, Big Data 시스템 엔지니어 등이 바로 그것 입니다.
Big Data 분석가
먼저 Big Data 분석가는 데이터를 비즈니스에 이용할 수 있는 정보로 변환해, 소속 조직의 현 상태를 설명하는 역할을 합니다. 비즈니스모델에 적합하게 데이터를 수집하고 분석하며, 새로운 데이터 소스를 비롯, 수집, 분석,보고 과정을 개선할 방법을 찾는것들도 Big Data 분석가의 역할 입니다. 주로 조직이 보유한 정형 데이터를 처리, 고객, 비즈니스 프로세스, 경제와 관련된 데이터를 바탕으로 보고서, 대시보드 생성, 시각화 작업 등을 수행하는 역할을 합니다. Python, R, SQL 등의 프로그래밍 언어와 데이터 시각화 도구인 Tableau 등에 대한 숙련도가 필요 합니다.
데이터 사이언티스트
데이터 사이언티스트는 데이터의 다각적 분석을 통해 조직의 전략 방향을 제시하는 기획자이자 전략가 입니다. 한 마디로 ‘데이터를 잘 다루는 사람’을 말하며, 데이터 엔지니어링과 수학, 통계학, 고급 컴퓨팅 등 다방면에 걸쳐 복합적이고 고도화된 지식과 능력을 갖춰야 하는 직업 입니다. Big Data 활용이 늘어나며 이제 ‘빅’ 보다 ‘데이터’ 에 집중해야 한다는 주장도 나오고 있어서 데이터 규모에 매달리지 말고 데이터 자체의 가치와 활용을 생각하자는 것이 데이터 사이언티스트 직업이 중요하다는 의견 입니다. 양보다 질에 초점이 맞춰지면서 데이터 정제 · 분석 기술과 이를 다루는 사람의 역할이 더욱 강조되고 있으며 데이터에서 새로운 가치를 만들어내는 것은 결국 ‘사람’이라는 인식이 확대되면서 데이터 사이언티스트에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이를 위해 데이터 사이언티스트는 통계학, 수학, 머신러닝, 딥러닝 등에 대한 깊은 이해와 프로그래밍 및 알고리즘 개발 능력이 요구됩니다. 데이터 사이언티스트에게는 Python, R, TensorFlow 등과 같은 도구와 기술을 숙지하는 것이 중요합니다.
Big Data 시스템 엔지니어
마지막으로 Big Data 시스템 엔지니어 입니다. 시스템 엔지니어의 하는 일은 클라우드 환경에서 인프라르 설계, 구축, 관리하는 역할을 총괄로 담당하고 있으며, 클라우드 서비스 제공 업체와 협력하여 필요한 리소스들을 프로비저닝하고 네트워크 구성 보안 설정 데이터 관리 등을 담당하고 있습니다. 또한 성능 모니터링, 장애 대응, 스케일링 등을 담당하여 시스템의 안정성과 가용성을 유지하는 역할도 하고 있습니다. 이를 위해 빅 데이터 시스템 엔지니어는 대용량 데이터베이스, 분산 시스템, 클라우드 컴퓨팅 등에 대한 지식과 경험이 필요하며, Hadoop, Spark 등의 빅 데이터 처리 도구에 대한 숙련도 및 리눅스나 윈도우 같은 서버 개념에 대해서 잘 알고 있어야 하며 클라우드 컴퓨팅과 네트워크 지식도 필요한 직업 입니다.
Big Data 직업 관련 정보
Big Data 에 대한 학문적인 배경을 갖기 위해서는 컴퓨터 공학, 통계학, 경영학 등과 같은 학과가 도움이 됩니다.
자격증은 CDA (Cloudera Certified Data Analyst), MCSE (Microsoft Certified Solutions Expert), AWS Certified Big Data 등이 Big Data 업계에서 인정받고 있습니다.
Big Data 학습 자원
Big Data 직종을 위해 필요한 도구와 학습 자원은 다양하게 제공되고 있습니다. 예를 들어, 온라인 강의 플랫폼인 Coursera, Udemy, edX에서는 Big Data 분석, 데이터 사이언스 등과 관련된 다양한 강의를 수강할 수 있습니다. 또한, Python, R 등의 프로그래밍 언어와 Hadoop, Spark 등의 빅 데이터 처리 도구를 학습하는 것이 중요합니다.
Big Data 관련 직종
Big Data 직종은 현재 많은 기업에서 수요가 높고 채용 공고도 많이 게시되고 있습니다. 실제로 채용 공고를 분석해보면, 대부분의 기업에서는 빅 데이터 분석 경력이나 관련 분야의 학위를 요구하고 있으며, 프로그래밍 언어나 데이터베이스에 대한 숙련도도 요구되는 경향이 있습니다.
Big Data 직무에서 강점을 높이기 위해서는 지속적인 학습과 실전 경험이 필요합니다. 자신의 전문 분야에 대한 지식을 꾸준히 업데이트하고 최신 동향을 파악하는 것이 중요합니다. 또한, 프로젝트나 공모전 등을 통해 실전 경험을 쌓고 자신의 업무 능력을 증명하는 것이 도움이 됩니다. 그리고 커뮤니케이션과 문제 해결 능력도 Big Data 직무에서 중요한 요소이므로 이러한 능력을 함양하는 것도 중요합니다.
Big Data 분야 커리어 패스
Big Data 분야는 현재와 앞으로 많은 기회와 성장 가능성을 가진 분야입니다. 초기에는 데이터 분석가나 시스템 엔지니어로 시작하여 경험과 전문성을 쌓아가면서 데이터 사이언티스트, 데이터 아키텍트, Big Data 전문가 등으로 진출할 수 있습니다. 향후에는 인공지능과의 융합 등 더욱 발전된 분야로 진출할 수 있는 가능성도 열려 있습니다.
Big Data 빅 데이터의 관련 직업에 대해서 알아보았습니다.
다음에는 Big Data 분석가에 대해서 상세히 알아가 보도록 하겠습니다.