데이터 사이언티스트 되기

데이터 사이언티스트 되기

데이터 사이언티스트란 누구일까요?

 

단순하게는 data science를 하는 사람이죠 :) Wiki에 정의에 의하면 데이터 사이언스는 데이터 엔지니어링, 과학적 방법론, 수학, 통계학, 고급 컴퓨터, 비주얼라이제이션, 해커적 사고방식, 영역별 전문지식을 종합한 학문이라고 합니다.

 

 

 

 

그러나 큰 의미로 데이터 사이언티스트는 데이터의 다각적 분석을 통해 조직의 전략방향을 제시하는 기획자이자 전략가로도 여겨지죠. 데이터를 통해 야구경기의 승리를 이끈 영화 Money Ball의 주인공 이랄까요.

 

 

 

최근 우리나라에도 이러한 데이터 사이언티스트 양성을 위한 교육과정이 속속 개설되는걸로 알고 있습니다. 얼마전 신문에 보니 SAP와 단국대가 Big Data 학과를 만든다는 소식도 있더군요. 흥미로운 현상입니다. IoT도 이슈로 떠오르고 있구요.

 

 

 

오늘은 한국정보화진흥원에서 공개한 Data Scientist의 기본적인 자격에 대해 소개해 드리겠습니다. 다 읽어보시고 놀라지 마세요 :)

 

데이터 분석가로 완성되기 위해서는 크게 4가지 영역의 역량이 필요한데요, 이는 기반 역량 / 기술 역량 / 분석 역량 / 사업 역량입니다.

 

 

기반역량이란?

 

 창의적 문제해결 및 전략적 의사소통 등 데이터 과학자로서의 역할을 수행하기 위해 기본적으로 요구되는 사항이라고 합니다.

 

기술역량이란?

 

다양한 데이터 전처리 및 대용량 데이터 관리를 위한 플랫폼을 운영/개발, 나아가 응용 플랫폼을 구축할 수 있는 역량이라네요

 

분석역량이란?

 

분석의 기본 이론 및 지식을 바탕으로 분석 Tool을 활용하여 다양한 데이터로부터 분석 결과물을 도축할 수 있는 역량

 

마지막 사업 역량은?

 

다양한 산업과 업무 측면의 새로운 가치 창출을 위해 분석 방향성을 수립하고, 가설 및 모델 수립, 최적화 및 분석 성과평가를 수행할 수 있는 역량입니다.

 

 

그럼 각각의 역략을 획득하기 위한 기본적인 교육과목들을 몇 개씩만 알려드려볼게요.

 

 

• 기반역량: 빅데이터 이해 및 동향 분석 / 빅데이터 분석,기술 트렌드 / 창의적 사고훈련 / 프리젠테이션과 커뮤니케이션 / 설득 커뮤니케이션 / 조직문화와 커뮤니케이션

 

• 기술역량: 컴퓨팅 응용 프로그램 및 인프라 / 하둡의 이해 / 시스템 연계 데이터 수집방안 / 하둡 분산 파일 시스템의 구조와 활용 / IT 아키텍처의 역할 / 하웁 Eco system의 이해

• 분석역량: 수리적 사고와 표현 / 분석적 사고의 향상 / 통계분석 기법 / OLAP / 데이터 마이닝 프로세스 / 텍스트 마이닝 / 빅데이터 분석 결과 시각화 방법 및 적용

 

• 사업역량: 경영학 개론 / 산업별 빅데이터 적용전략 / 분석기획 방법론 / 프로젝트 관리개론 / 의사결정 기법의 이해 / 전략 기반의 빅데이터 사업기획

 

등 입니다.

 

 

 

머리가 아파오네요. 다 배울수 있을까요? 배운다고 가능할까요?

 

실제로 이 커리큘럼을 소개해준 담당자도 이러한 역량을 모두 소지한 사람이 현실적으로 존재하는지는 의문이라고 하네요.

 

 

저 개인적으로는 컴퓨터 공학 / 통계학을 대학원까지 대략 공부하면 기술/분석 역량을 어느정도 커버할수 있을 것 같습니다.(물론 전공이 전부는 아니지만요) 또, 회사원이라면 기반 역량에 대해 개인차가 있겠지만 스스로 좀 노력하면 일정부분 가져갈수 있을것 같구요.  가장 어려운 부분이 ‘사업 역량’의 획득 같습니다.

사실 사업 역량을 특출하게 키울수 있다면 아주 전문적인 데이터 분석가의 길이 아니더라도, 탁월한 업무 성과를 보일수 있겠죠.  결국 비지니스를 얼마만큼 잘 알고 조직 내에서 동의를 이끌어 Action을 만들어내는 능력이 데이터 분석가의 성공을 가른다고 생각되는데요. Action을 목표로 한 Analytics가 데이터 사이언티스트에게 필요한 것 같습니다.

 

 

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#Image source: Google

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