[직업소개하기]데이터 사이언티스트란? (정의, 역할, 역량, 그리고 미래 전망)

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📚 데이터 사이언티스트 (목차 펼치기)

• 1. 정의
• 2. 일과 업무
• 3. 필요한 능력 및 역량
• 4. 데이터 분석가 vs 데이터 사이언티스트
• 5. 데이터 사이언티스트가 되기 위한 6단계
• 6. 현재 데이터 사이언티스트가 일을 할 수 있는 8가지 산업 분야
• 7. 밝은 미래 전망과 그 이유

정의

데이터 사이언티스트는 데이터를 수집하고 분석한 뒤에 비즈니스 문제를 해결하는 동시에 데이터 분석에 대한 의사 결정을 지원하는 전문가 입니다. 

 

구체적으로 데이터 사이언티스트는 통계학을 비롯해서 컴퓨터 과학과 그리고 비즈니스 지식을 활용해서 데이터를 바탕으로 이끌어낸 분석 결과를 의로인에게 알려줌으로써 좀 더 효율적인 의사결정을 할 수 있도록 돕습니다. 

<정의>

데이터 수집 및 분석 후 비즈니스 문제 해결 및 의사 결정을 내리는 전문가.

 

 

 일과 업무

데이터 사이언티스트는 데이터 수집 및 정제, 데이터 분석, 모델링 및 알고리즘 개발, 그리고 데이터 분석 결과를 표나 그래프를 이용해서 좀 더 알기 쉽게 시각화 한 다음 보고서를 작성하고 정리한 정보들에 대해서  의뢰인과 커뮤니케이션 합니다.

 

데이터 사이언티스트는 데이터 분석가보다 좀 더 복잡하고 수준 높은 모델링 및 알고리즘 개발 업무를 담당합니다. 

<하는 일>	<상세한 설명>
1. 데이터 수집 및 정제	1)다양한 곳에서 데이터를 수집합니다. 2)후에 수집한 데이터를 분석 가능한 형태로 변환하는 업무를 합니다.
2. 데이터 분석	1)데이터에서 일정한 패턴(형식)을 발견합니다. 2)후에 수준 높은 예측 모델을 개발합니다. 3)마지막으로 의뢰인에게 비즈니스 전략을 세우는 데에 도움을 줍니다.
3. 모델링 및 알고리즘 개발	1)머신러닝 및 통계적 기법을 사용해서 예측 모델을 구축합니다. 2)이를 통하여 사용자 경험을 개선 또는 수익을 증대 시킬 수 있는 방안을 모색합니다.
4. 결과 시각화 및 커뮤니케이션	복잡한 데이터 분석 결과를 이해하기 쉽도록 시각화(예: 그래프, 표)함, 복잡한 과제에 대해서 의뢰인에게 정리된 데이터(자료)를 효과적으로 전달하여 의뢰인의 의사 결정을 지원하는 일을 합니다.

 

 

필요한 능력 및 역량

 

• 문제해결능력
• 데이터 시각화 능력
• 데이터베이스 관리 역량
• 비즈니스 이해 역량
• 통계학적 지식 역량
• 프로그래밍 언어 역량
• 머신 러닝 및 통계 기법에 대한 이해력

 

데이터 분석가 VS 데이터 사이언티스트

 

데이터 분석가와 데이터 사이언티스트의 가장 큰 차이점은 데이터 분석가는 데이터 분석을 위한 기본적인 모델 개발 및 데이터 분석에 중점을 둡니다.  반면에 데이터 사이언티스트는 모은 데이터(자료)를 바탕으로 데이터를 읽기에 좀 더 높은 수준의 모델 개발을 합니다.

<차이점 및 *공통점>	<데이터 분석가>	<데이터 사이언티스트>
1. 역할	데이터 분석, 데이터 정리 및 쿼리 작성, 데이터 시각화(예 :그래프, 표), 비즈니즈 문제에 대한 해결책을 제공합니다.	좀 더 심도 있는 데이터 분석,복잡하고 정교한 모델 개발 및 알고리즘 구축, 기계 학습을 활용한 예측 및 통찰, 궁극적으로 데이터의 패턴 발견 및 모델 최적화에 집중합니다.
2. 기술	통계적 기법과 시각화를 사용한여 인사이트를 도출합니다.	데이터 분석 도구 활용, 프로그래밍 지식 활용, 수학적 모델링 활용, 기계 학습 알고리즘을 활용합니다.
3. 성격	데이터 집합, 시각화를 위한 보고서 및 대시보드 작업, 기본적인 통계 분석 및 모델 개발,기존 데이터에서 인사이트 도출, 의사결정을 지원합니다.	더 복잡한 데이터의 모음.>데이터를 일기 위한 좀 더 복잡한 새 모델 개발(예:분류 모델, 예측 모델, 추천 시스템)>기계 학습(예:지도 학습,비지도 학습,강화 학습)을 수행합니다.
4. 목표	정리한 데이터를 바탕으로 의뢰인에게 현상 분석 및 의사 결정에 도움을 줍니다.	좀 더 복잡한 예측 모델링을 통한 미래 예측으로 데이터(자료)결과를 정리, 의뢰인의 의사결정에 도움을 줌. 결론적으로 의뢰인에게 좀 더 복잡한 문제를 해결하기 위한 데이터 기반 솔루션을 제공합니다.
*공통점	두 직종 모두 데이터 관련 직무입니다.

 

 

데이터 사이언티스트가 되기 위한  6단계 

현재 데이터 사이언티스트가 되기 위해서는 6단계의 과정을 밟습니다. 그리고 6단계 과정을 밟는 각각의 이유가 있습니다. 그리고 이 과정에서 데이터 사이언티스트가 되기 위한 기본적인 경험을 쌓아 갑니다. 

<단계>	<내용>	<상세한 설명>
1단계	데이터베이스, 프로그래밍 언어, 통계 및 확률에 대한 기본 지식 학습합니다	1)데이터(자료) 처리 및 분석에 도움을 줍니다. 2)복잡한 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.
2단계	데이터(자료) 시각화 도구 및 탐색적 데이터 분석 기법 학습합니다.	데이터(자료)의 결론, 즉, 인사이트를 도출하는 능력을 키우기 위해서 필요한 단계입니다.
3단계	군집화, 분류, 회귀 등의 데이터 분석을 위한 머신러닝 알고리즘 및 딥러닝 기법 공부합니다.	데이터의 분석을 위한 예측 모델의 구축하는 동시에 복잡한 데이터 문제를 해결하기 위해서 필요한 단계입니다..
4단계	프로젝트 참여로 실제 경험 쌓습니다.	개인의 프로젝트 경험은 데이터 사이언티스트의 문제 해결 능력 및 스스로의 직무에 대한 이해도를 높일 수 있는 단계입니다.
5단계	온라인 전문 과정 밟기, 관련 자격증 취득 하기, 석사 과정 등을 밟습니다.	자격증 취득과 같은 활동은 데이터 사이언티스트의 전문성 강화를 위해 필요한 단계로 더 나은 직업 기회를 가질 수 있는 기회를 제공합니다.
6단계	데이터(자료) 분석을 위한 도구 습득, 최신 기술 트렌드에 대한 지속적인 학습, 최신 연구 및 알고리즘에 관심을 갖습니다.	데이터 과학에 대한 최신 정보를 유지하는 것은 스스로의 경쟁력 유지 및 강화에 도움을 줍니다.

 

현재 데이터 사이언티스트가 일을 할 수 있는 8가지 산업 분야

 

데이터 사이언티스트가 일할 수 있는 산업 분야에는 차례대로 IT(정보통신기술), 금융기관, 의료 및 바이오 관련 기관, 방송 및 광고 회사, 컨설팅 업체, 공공기관, 벤처 창업, 대학원 연구소 같은 학계 등이 있습니다. 

 

그리고 대부분 위와 같은 산업 분야에서는 데이터(자료)의 중요성이 증가하고 있는 것으로 파악되고 있습니다. 그렇기 때문에 데이터 사이언티스트의 필요성도 데이터의 중요성과 함께 같이 높아지고 있는 중입니다.

<산업 분야>	<기업>	<상세한 설명>
IT기업	네이버, 삼성, 아마존	데이터 분석, 머신러닝 개발 및 서비스 최적화에 매우 중요한 역할을 합니다.
금융기관	금융감독원, 은행금융	금융 데이터 분석 및 리스크 관리와 함께 고객의 행동 분석 등을 통해서 의뢰인의 의사결정을 지원하는 업무를 수행합니다.
의료 및 바이오	병원, 제약회사	임상 시험 결과을 분석, 환자에 대한 데이터 분석 및 연구 개발 하는 역할을 담당합니다.
방송 및 광고 회사	KBS, 제일기획	광고 효과를 극대화 하는 데 기여함, 방송 시청자의 데이터를 분석 후 마케팅 전략을 세웁니다.
컨설팅 업체	맥킨지, 딜로이트	다양한 산업 의뢰인에게 데이터를 바탕으로 한 인사이트 제공 및 전략적 결정을 지원하는 역할을 합니다.
공공기관	대검찰청, 한국전력	공공 기관의 공공 정책 수립 및 행정 효율성을 높이기 위한 데이터 분석 작업을 수행합니다.
벤처 창업	스타트업 CEO, CTO(최고기술책임자)	벤처 기업의 비즈니스에 데이터를 활용하여 새로운 제품 및 서비스를 개발에 도움을 줍니다.
학계	대학원 연구소 등 대	데이터 과학과 관련된 연구를 진행, 교육 및 학술 활동에 대한 참여로 후진 양성에 기여합니다.

 

 

밝은 미래 전망과 그 이유

• 정보의 디지털화 영향.
• 기업의 데이터 활용 증가.
• 그에 따른 일자리 수요 증가.
• 기업 경쟁력 강화에 도움을 줌. 
• 기업의 혁신에 필수적 역할을 함.

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작성자: 본인(나의 보험 이야기)/AI정보사이트(쳇지피티, 퍼플렉시티)

 

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