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뜨는 직종 '데이터 과학자'··· 미래의 직업으로 어떨까?

2012.06.07 Sandra Gittlen  |  Network World


예를 들어, 그의 학생들뿐만이 아니라 동대학의 일리노이 정보공학 연구소 소속원들은 다양한 기계 학습 알고리즘, 자연어 처리, 지식 검색 알고리즘에 대한 교육을 받고 있다. 또한 그들은 이런 알고리즘을 건강 관리 등 다양한 영역에 적용하는 방법을 배우고 있다.

라파와 마찬가지로 혼도 자신의 프로그램에 대한 관심이 증가하는 것을 실감하고 있지만 지금 당장은 등록자수를 늘릴 수 없다고 전했다.

데이터 과학자 선발하기
이베이(eBay)의 거래를 담당하고 있는 페이팔의 수석 과학자 목 오는 꿈의 데이터 과학자 팀을 꾸리고 있는 인물이다. 그는 향후에도 혼이나 라파의 기관에서 프로그램을 이수한 사람들 같은 지원자를 발굴한다는 계획이다.

페이팔은 고객과 협력사들이 생성하는 수십 테라바이트의 데이터를 연구하여 구매 추이를 예측하기 위한 계획을 세우고 있다. 오는 지출 및 행태 데이터를 세심하게 혼합하여 페이팔과 협력사 생태계로 새로운 고객을 끌어들일 수 있는데 도움이 되는 프로필을 개발하고 추이를 파악하길 희망하고 있다.

오가 원하는 이상적인 지원자는 비즈니스, 애널리틱스, 컴퓨터 공학 등 모든 기술을 갖춘 인물이다. 그러나 충분한 자질을 갖춘 사람이 드물다는 것이 문제다. 그는 "이 세 가지를 모두 갖춘 사람을 만나는 것은 쉽지 않다"면서, 따라서 3가지 훈련을 조합하여 데이터 공학팀을 꾸리고 있다고 전했다.

* 다수(80%)는 기계 학습, 자연어 처리, 데이터 마이닝에 초점을 맞춘 박사 학위 소지자들일 것이다.

* 10%는 핵심 성과 지표를 개발하기 위한 데이터 모델링과 분석기술을 갖춘 통계학자들일 것이다.

* 나머지 10%는 "왜 사람들이 페이팔 사용을 멈추고 있는가?" 등 적절한 질문을 던질 수 있는 MBA 학위 소지자들이 될 것이다.

오는 자신의 전문 팀이 페이팔을 다음 세대로 발전시키고 고객들에게 더 나은 서비스를 제공할 것이라 확신하고 있다.

비즈니스 인텔리전트(Business Intelligent) 소프트웨어 제조사 클릭 뷰의 제품 관리 부사장 도날드 파머는 대부분의 기업들이 데이터 공학을 활용하여 프로세스를 향상시키고 새로운 비즈니스 기회를 발견할 수 있다고 말했다. 예를 들어, 투자정보 서비스 기관에서 데이터 과학자들은 거래 및 위험 관리를 위한 알고리즘을 개발할 수 있으며, 제약 분야에서는 약제 시험 결과를 연구할 수 있다.

하지만 파머는 데이터 과학자를 영입하는 기업들이 감안해야 할 점은 실패에 관대할 수 있어야 한다는 것이라고 말했다.

그는 "데이터 공학은 전적으로 경험적인 학문이다. 기업들은 실패할 가능성이 있을 뿐 아니라 실패할 것으로 예상되는 구조를 세워야만 한다. 그렇지 않으면 데이터 과학자들은 충분히 노력하지 않을 것"이라고 말했다.

자금이 부족한 기관에 있어서는 쉽지 않은 결정이다. 데이터 과학자가 되기까지 자신의 일상을 게시한 블로그 "데이터 싸이언스 101(Data Science 101)"의 운영자 라이언 스완스트롬은 "이따금 모델에서 적절한 아이디어를 다시 얻기 위해 실패해야 한다. 물론 위험이 따르며 비용도 발생한다”라고 말했다.

적절한 환경에서 데이터 과학자는 기업에 노다지를 캐줄 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 특히 페이팔 등 새로운 고객을 찾고 기존의 고객에 대한 서비스 향상에 초점을 맞춘 기관들에는 그 효과가 더욱 클 것이다. 스완스트롬은 컴퓨터 공학, 비즈니스, 분석 등을 물리학 또는 심리학 등 주변 학문들과 연계함으로써 결과를 향상시킬 수 있을 것으로 생각하고 있다.

모디스의 켈리는 데이터 과학자의 역할을 "진행 중인 작업"으로 명명하고 있다. 그녀는 "1년 전과 지금 기업들이 생각하는 데이터 과학자는 완전히 다르다"라고 평가했다.

혼은 분명 수요가 존재한다며 다음과 같이 말했다. "데이터를 사용할 수 있게 되면서 데이터 과학자 훈련을 원하는 사람들의 수가 점차 늘어날 것이다." ciokr@idg.co.kr

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