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"최고의 직업 1위"···데이터 과학자란? 역할은? 되는 방법은?

2017.08.22 Sarah K. White  |  CIO


- 과학 : 과학자들은 항상 데이터를 취급해 왔다. 그러나 이제는 기술을 활용, 더 효과적으로 실험 데이터를 수집, 공유, 분석할 수 있다. 데이터 과학자는 이런 프로세스에 도움을 줄 수 있다.

- 소셜 네트워킹: 소셜 네트워킹 데이터는 표적화 된 광고에 필요한 정보를 제공하고, 고객 만족도를 높이고, 위치 데이터로 트렌드를 파악하고, 기능과 서비스를 개선하는 데 도움을 준다. 비즈니스는 게시물과 트윗, 블로그, 기타 소셜 미디어 데이터를 지속적으로 분석, 서비스를 꾸준히 개선할 수 있다.

- 의료: 최근 전자 의료 기록(EMR)이 의료 기관의 '기준'이 됐다. 그리고 EMR에는 빅데이터, 보안, 컴플라이언스가 필요하다. 데이터 과학자는 의료 서비스를 향상시키고, 다른 방법으로 찾지 못할 수도 있는 트렌드 발굴에 도움을 줄 수 있다.

- 통신: 모든 전자 장치가 데이터를 수집한다. 이렇게 수집한 데이터를 저장, 관리, 분석해야 한다. 데이터 과학자는 버그를 해결하고, 제품을 개선하고, 계속 고객이 원하는 기능을 전달해 만족도를 높이는 데 도움을 준다.

- 기타: 빅데이터가 주도하는 변화에 영향을 받지 않는 산업은 없다. BLS는 정치 및 행정, 유틸리티, 스마트 가전 같은 틈새 분야에도 데이터 과학자 일자리가 있다고 강조한다.

데이터 과학자의 스킬
쿼라(Quora)의 데이터 과학자인 윌리엄 첸에 따르면, 데이터 과학자에게 가장 중요한 스킬은 5가지로, 이 중에는 하드 스킬과 소프트 스킬이 모두 포함되어 있다.

- 프로그래밍: 첸은 데이터 과학자의 스킬 세트 중 가장 기본적인 스킬이 프로그래밍이라고 설명했다. 프로그래밍은 통계 관련 스킬을 높여준다. 이는 수 많은 데이터세트 분석에 도움을 주고, 자신만의 도구를 만들 수 있는 능력을 제공한다.

- 정량적 분석: 빅데이터 분석에 중요한 스킬이다. 정량적 분석은 실험 분석 역량을 높여주고, 데이터 전략을 확대시키고, 머신 학습 구현에 도움을 준다.

- 제품 이해력: 제품을 이해하면 정량 분석에 도움이 된다. 또 시스템 행동 예측, 매트릭스 수립, 디버깅에 도움을 준다.

- 커뮤니케이션: 산업에 상관 없이 가장 중요한 소프트 스킬이다. 커뮤니케이션 스킬은 앞서 설명한 스킬을 활용하는 데 도움을 줄 수 있다.

- 팀웍: 데이터 사이언스로 성공적인 커리어를 쌓는 데 아주 중요한 역할을 한다. 협업에 능통하고 피드백을 수용할 수 있어야 하며, 팀원과 지식을 공유할 수 있어야 한다.

데이터 과학자 관련 교육 및 트레이닝
데이터 과학자가 될 수 있는 방법은 많다. 그러나 관련 학사 학위 취득이 가장 일반적인 방법이다. BLS 데이터에 따르면, 석사 학위 이상을 소지한 데이터 과학자가 많다. 그러나 반드시 석사 학위 이상을 취득해야 한다는 의미는 아니다. 데이터 사이언티스 스킬을 발전시킬 다른 방법들이 있기 때문이다. 고등 교육을 받기 전, 종사하고 싶은 산업에서 가장 중요한 스킬과 도구, 소프트웨어를 파악하는 것이 좋다.

데이터 사이언스에는 일정 수준의 비즈니스 전문성이 필요하다. 또 산업에 따라 데이터 과학자의 역할이 다르다. 첨단 기술 산업에 종사하고 있다면 추가 교육이 필요할 수도 있다. 예를 들어, 의료와 정부, 과학 부문에 필요한 스킬 세트는 마케팅, 비즈니스, 교육 부문과 다르다.

특정 산업의 필요 사항을 충족하는 스킬 세트를 개발해야 한다. 이런 스킬 획득에 도움을 줄 수 있는 온라인 강좌, 부트 캠프, 직업 개발 과정이 있다. 부트 캠프에 더해, 유용한 빅데이터 자격증이 많다. 이력서를 돋보이게 만들고, 연봉을 높일 수 있는 자격증들이다.

-> 커리어 '꽃길'··· 2017 빅데이터 자격증 라운드업

데이터 과학자 취업
필요한 교육과 트레이닝을 이수했다면, 자신의 스킬 수준에 맞는 일자리에 지원할 수 있다. 이미 IT 분야에 종사하고 있다면, 인맥을 활용해 빈 자리나 취업 기회가 있는지 찾는다.

희망하는 산업에 일자리가 있는지, 고등 교육 학위를 요구하는지, 자격증이나 부트 캠프로 채용 담당 매니저를 만족시킬 수 있는지 파악한다. 지원하는 일자리에 필요한 사항이 무엇인지 조사하는 데 시간을 투자한다. 이렇게 하면 필요한 교육 수준, 스킬, 경험으로 무장한 데이터 과학자가 되어 취업에 성공하는 전략을 수립할 수 있다. ciokr@idg.co.kr 

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