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데이터 사이언티스트

by Jeff Hardy 2024. 2. 15.

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 관련 직업 중 하나인 " 데이터 사이언티스트 "에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

 

 

목차

     

    데이터 사이언티스트란?

     

    최근들어 Big Data 중요서이 커지고, 그에 따라 데이터의 중요성이 더욱 커지면서 데이터 사이언티스트라는 직업이 주목받고 있습니다. 오늘은 데이터를 분석하고 가치있는 인사이트를 도출하는 일을 하는 전문가, 데이터 사이언티스트라는 직업에 대해서 알아보고자 합니다.

     

    데이터 사이언티스트

     

    데이터 사이언티스트는 최근 몇 년 사이에 새롭게 등장한 직업으로 데이터를 분석하고 해석하여 의사 결정에 활용하는 전문가를 말합니다. 데이터 사이언티스트는 다양한 분야에서 데이터를 수집하고, 분석하며, 모델링하여 비즈니스에 가치를 창출하는 역할을 합니다. 이러한 역할은 기업의 성장과 개선에 있어서 중요한 역할을 수행하며, 기업 성장에 필수인 역할 수행자로 빠르게 성장 중인 직업 분야입니다.

     

    데이터 사이언티스트 역사

     

    데이터 사이언스의 역사는 오래되었습니다만, 정작 화두에 오르게 된 것은 얼마되지 않습니다.  Big Data 의 등장과 함께 데이터 사이언티스트라는 직업이 부상하게 되었고, 이 직업이 등장한 이유는 Big Data 에서도 중요한 데이터의 부상과 데이터를 통한 인사이트 도출의 필요성 때문입니다. 기업들은 많은 양의 데이터를 보유하고 있지만, 이 데이터를 활용하여 비즈니스 성과를 창출하기 위해서는 전문가의 도움이 필요했습니다. 그리하여 데이터 사이언티스트는 데이터 분석과 모델링을 통해 기업이 가지고 있는 데이터에서 가치를 찾아내었고 이를 기업에서 적극적으로 활용하게 되었습니다.

     

    데이터 사이언티스트의 역할

     

    1) 데이터 수집과 전처리 담당

      - 데이터를 수집하는 과정에서는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 이를 정제하여 모델링에 적합한 형태로 가공

    2) 데이터 분석을 통해 인사이트 도출 수행

      - 통계적인 분석 기법과 머신러닝 알고리즘 등을 활용하여 데이터를 분석하고, 예측 모델이나 분류 모델을 개발

    3) 결과를 시각화하고, 비즈니스 의사 결정자에게 전달

      - 기업은 데이터로부터 통찰력을 얻고, 이를 기반으로 전략적인 의사 결정 진행

     

    데이터 사이언티스트 적용 분야

     

    데이터 사이언스는 다양한 분야에서 적용됩니다. 예를 들어, 마케팅 분야에서는 고객의 행동 패턴을 분석하여 개인 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 금융 분야에서는 사기 탐지 모델을 개발하여 금융 위험을 최소화할 수 있습니다. 의료 분야에서는 환자 데이터를 분석하여 질병 예측 모델을 개발하여 조기 진단과 예방에 활용할 수 있습니다. 이처럼 데이터 사이언스는 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 기업과 조직의 경쟁력 향상에 기여합니다.

     

    데이터  사이언티스트 취업 전망

     

    데이터 사이언티스트는 기업의 데이터 분석팀에서 일할 수도 있고, 데이터 분석 전문 기관에서 일할 수도 있습니다. 또한, 스타트업을 창업하거나, 자문 및 교육 활동을 수행할 수도 있습니다. Big Data 분석가와 마찬가지로 Big Data 가 기업들에게 중요하게 여겨지면서 채용 시장에서는 데이터 사이언티스트 역시 수요가 계속해서 증가하고 있으며, 데이터 사이언티스트로서의 경력과 기술을 갖춘 사람들은 많은 기회를 얻을 수 있습니다.

     

     

     

    데이터 사이언티스트 추가 정보

     

    데이터 사이언티스트 기본 태도

     

    데이터 사이언티스트에게 가장 중요한 태도는 열정과 호기심입니다. 데이터 사이언스는 끊임없이 발전하는 분야이기 때문에 열정과 호기심을 가지고 새로운 기술과 도구를 탐구하고 익히는 것이 중요합니다. 또한, 문제에 대한 호기심과 해결하고자 하는 강한 의지를 가지고 있어야 합니다. 이러한 태도를 가지고 데이터 사이언티스트는 지속적인 성장과 발전을 이룰 수 있을 것입니다.

     

    데이터 사이언티스트 필수 역량

     

    데이터 사이언티스트가 가져야 할 필수 역량은 다양합니다.

     

    첫째로, 문제 해결 능력이 필요합니다. 데이터 사이언티스트는 복잡한 문제를 해결하기 위해 분석적인 사고와 창의적인 해결책을 제시할 수 있어야 합니다.

    둘째로, 커뮤니케이션 능력이 필요합니다. 데이터 사이언티스트는 복잡한 분석 결과를 이해하기 쉽게 비즈니스 의사 결정자에게 전달해야 합니다. 따라서 명확하고 효과적인 커뮤니케이션 능력이 필요합니다.

    마지막으로, 학습과 성장에 대한 열린 마음이 필요합니다. 데이터 사이언티스트는 끊임없이 새로운 기술과 도구를 배우고 적용해야 하므로, 학습에 대한 열린 마음과 지속적인 업데이트가 필요합니다.

     

    데이터 사이언티스트 필요 자질

     

    데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 기술을 살펴보면 몇 가지가 있습니다.

     

    1) 프로그래밍 언어에 대한 이해와 숙련 필요

      - 파이썬, R, SQL 등의 프로그래밍 언어를 이용하여 데이터 처리와 분석을 수행할 수 있어야 합니다.

    2) 통계학과 선형대수학에 대한 이해가 필요

      - 통계적인 분석 기법과 선형대수학을 활용하여 데이터를 분석하고 모델링하는 능력이 필요합니다. 

    3) 머신러닝과 딥러닝 알고리즘에 대한 지식도 필요

      - 기술과 지식은 데이터 사이언티스트가 데이터를 다루고 모델을 개발하는 데 중요한 역할을 합니다.

     

    데이터 사이언티스트가 되고 싶다?!

     

    데이터 사이언티스트가 되기 위해서는 끊임없는 학습과 실전 경험이 필요합니다.

    데이터 사이언티스트가 되고 싶다면, 다양한 분야의 데이터 사이언스 관련 자료와 강의를 찾아보고 학습해야 합니다. 실제 예제 데이터를 확보하여 핸들링해보는 것 역시 매우 중요합니다. 프로젝트를 진행하거나 대회에 참여하여 실제 데이터와 문제를 다루는 것도 하나의 방법일 수 있겠습니다. 이러한 경험을 통해 데이터 사이언티스트로서의 역량을 키울 수 있을 것입니다.

     

    데이터 사이언티스트는 빅 데이터 시대에서 기업과 조직의 성장과 발전에 큰 역할을 담당하는 직업입니다. 데이터 사이언티스트로서의 업무는 다양하고 흥미로우며, 성장 가능성도 매우 큽니다. 데이터 사이언티스트가 되고 싶은 당신에게는 열정과 호기심을 가지고 계속해서 학습하고 성장하는 것을 추천합니다. 

     

     

     

    Big Data 빅 데이터 관련 직업인 데이터 사이언티스트에 대해서 알아보았습니다.

    다음에는 세번째 직업인 Big Data 시스템 엔지니어에 대해서 상세히 알아가 보도록 하겠습니다.