Offcanvas

How To / HR / 경력관리 / 리더십|조직관리 / 빅데이터 | 애널리틱스 / 소프트스킬

어떤 데이터 과학자를 뽑을까? 살펴봐야 할 4가지 자질

2014.04.17 Jonathan Hassell  |  CIO

받아들일 용의가 있고, 올바르게 활용할 수만 있다면 빅 데이터가 주는 장점은 거부하기 힘든 수준이다. 빅 데이터를 이용해 기업을 변화시킬 수 있고, 고객에게 좀 더 다가갈 수 있으며, 시장에서의 타깃 효율성과 이윤을 증가시킬 수도 있다. 이미 손 안에 있는 데이터를, 단지 알아보고 활용할 안목이 없어서 아깝게 버리고 있는 것이다.

데이터 과학자의 역할은 여기서 중요해진다. 데이터 과학자는 현재 시장에서 가장 ‘뜨거운’ 직종 중 하나다. 데이터 과학자에 적합한 인재는 숫자에 능숙하고, 기업 상황에 능하며 통계 컴퓨팅 언어를 마치 숙련된 피아니스트가 연주를 하듯 다룰 수 있는 사람일 것이다. 하지만 이런 이상적 인재상을 실제 직무 기술서와 채용 기준으로 치환하기란 쉽지 않다.

이 글에서는 팀에 알맞은 데이터 과학자의 자질이 무엇인지 살펴보는 한편, 데이터 과학자의 보수 문제에 대해서도 이야기할 것이다.

“데이터 과학자” 자체가 비교적 새로운 개념인데다가 아직 직업에 필요한 자질이 명확히 규정되지 않았다. 따라서, 데이터 과학자 이력서를 심사하거나 면접을 시행할 때는 세세한 평가 항목이나 기준을 정하는 데 있어 인사과와 협력하는 것이 좋다. 다음은 데이터 과학자의 역할에 알맞은 지원자를 가려내는 데 도움이 될 5가지 특징이다.

1. 훌륭한 데이터 과학자는 통계와 숫자 속 트렌드를 이해한다
모든 트렌드는 데이터로 나타난다. 예를 들어, 훌륭한 데이터 과학자라면 “이만큼의 고객이 이런 방식으로 행동한다”거나 “이 만큼이 고객이 이러이러한 부분에서 다른 고객들과 중복되는 행동을 보여주고 있다”를 파악할 수 있어야 한다. 방대한 양의 데이터 속에서, 트렌드는 숫자로 나타나기 때문이다.

훌륭한 데이터 과학자는 큰 숫자 속에 나타난 트렌드를 이해하고 그 트렌드를 예측 분석으로 옮길 수 있는 역량을 갖추고 있다. 또한 막대한 양의 데이터를 분석해 그 속에서 트렌드를 뽑아내고, 예측 모델링(predictive modelling) 테크닉을 이용해 총체적 데이터셋 전반의 행동을 예측할 수 있어야 한다. 경영진에 관련 내용을 보고하고 앞으로의 정책 방향에 관한 권고 사항을 전달하는 데 있어 통계 지식도 도움이 될 수 있다.

수학 학위가 있으면 더없이 좋겠지만, 대부분 데이터 과학자 지원자들은 수학보다는 좀 더 실용적인 학문을 택한 경우가 많다. 그렇지만 수학을 공부하지 않은 지원자가 오더라도 겁먹을 필요는 없다. 학사 수준이든 그 이상이든, 지원자가 걸어온 학업 과정에 통계에 집중하려 한 흔적이 보인다면 그는 충분히 데이터 과학자로서의 역할을 해낼 수 있는 인재다.

2. 훌륭한 데이터 과학자는 통찰력 있는 질문을 던진다
빅 데이터가 매력적인 이유 중 하나는 거대하고 (대부분) 비구조화 된 데이터 더미 속에서 명확하고 실행 가능한 결론을 내릴 수 있다는 것이다. 전체 문맥 속에서 어떤 쿼리(query)를 질의해야 할 지, 알고자 하는 데이터가 어떤 것이며 그 중에 알기 어려운 데이터는 무엇인지 등을 모르는 상태에서 그저 특정 정보만을 찾기 위한 쿼리만 질문하는 것은 부족하다.

그렇다. 훌륭한 데이터 과학자는 쿼리를 질의하고 데이터베이스를 훑기만 하는 것이 아니다. 이들은 단순히 누군가가 이미 던진 질문에 대한 정해진 답을 찾는 것뿐 아니라 아직 아무도 던지지 않은 질문에 대한 새로운 통찰력을 가져다 줄 수 있도록 쿼리를 설계하고 제안한다.

이런 자질은 면접으로 알아내기 힘든 소프트스킬(soft skill)이라 생각할 지도 모르지만, 구체적인 상황을 설정해 이를 면접에서 시나리오로 제시하고 어떻게 해결할 지를 물어보면 지원자의 사고 프로세스, 문제 접근 방식, 문제의 답을 이끌어내는 방법, 그리고 기존의 쿼리에 부가적인 가치를 더할 수 있는 문제 제기 능력 등을 알아볼 수 있다. 면접 시 지원자들에게 ‘틀에서 벗어난 사고’가 중요함을 강조하고, 제시된 문제에만 제한된 답변을 하는 것은 바람직하지 못함을 미리 알려주자.

3. 좋은 데이터 과학자는 데이터베이스 설계와 실행에 능숙하다

오늘날 데이터 과학자들은 (앞서 얘기했듯) 탐구적인 대학 연구원의 자세와 소프트웨어 개발자 및 엔지니어의 자세 사이에서 균형을 잘 맞출 수 있어야 한다. 즉 실험실을 알맞게 설정하고 실험에 필요한 기계를 잘 다룰 수 있어야 한다는 것이다.

CIO Korea 뉴스레터 및 IT 트랜드 보고서 무료 구독하기
추천 테크라이브러리

회사명:한국IDG 제호: CIO Korea 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아01641 등록발행일자 : 2011년 05월 27일

발행인 : 박형미 편집인 : 천신응 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2024 International Data Group. All rights reserved.