왜 데이터 사이언티스트가 되지 말아야 할까요?

데이터 사이언티스트를 꿈꾸는 많은 사람들이 매력적인 직업으로 바라보고 있습니다. 그러나 이 일은 꿈만 꾸는 것보다 훨씬 어려울 수 있습니다. 새로운 기술과 복잡한 데이터에 대한 이해, 도구와 프레임 워크의 사용, 문제 해결 능력, 그리고 비즈니스 인지력이 필요합니다. 대부분의 경우, 데이터 사이언티스트가 일상적으로 하는 작업은 끊임없는 과정이며, 결과를 예측할 수 없는 일이 많습니다.

그것이 바로 제목에서 말하고자 하는 내용입니다. 여기서 설명하는 것은 데이터 사이언티스트가 하지 말아야 할 일에 대한 것입니다. 데이터 사이언티스트의 일 그 자체가 나쁘다는 것이 아니라, 오히려 이 작업이 매우 유익하고 재미있는 분야입니다. 그러나 데이터 사이언티스트로서 성공하기 위해서는 알아야 할 원칙이 있습니다.

이 기사에서는 진정한 데이터 사이언티스트가 되기 위해 지양해야 할 몇 가지 것들을 살펴보겠습니다.

1. 적절한 툴 사용을 어긴다.

데이터 사이언티스트로서, 다양한 툴을 사용하여 데이터를 조작하고 분석하게 됩니다. 가장 기본적인 툴 중 하나는 엑셀입니다. 그러나 엑셀로는 대규모의 데이터를 다루기 어려울 수 있습니다. 이 경우 더 강력한 툴을 사용해야 합니다. R, 파이썬, SQL 등 많은 툴 중 하나를 선택하여 사용하는 것이 좋습니다.

그러나 몇몇 데이터 사이언티스트들은 굳이 이러한 툴을 사용하지 않고 다른 방식을 선택합니다. 예를 들어, 엑셀 대신 파이썬을 사용하지 않고 파이썬 파일 대신 Jupyter 노트북을 사용하지 않습니다. 이는 잘못된 방식입니다. 목표는 대규모 데이터를 다루는 것이며, 이를 위해서는 더 효과적인 툴을 사용해야 합니다. 당신의 툴은 당신의 퇴보적 사고를 능가해야 합니다.

2. 빅 데이터의 중요성을 인식하지 않다.

적은 양의 데이터가 있는 경우, 엑셀과 같은 단일 툴로 충분히 데이터를 분석할 수 있을 것입니다. 그러나 보통 데이터 사이언티스트들은 대규모 데이터를 다뤄야 하며, 이는 많은 툴과 기술들을 필요로 합니다.

저장되어 있는 데이터의 양이 적으면, 데이터를 다루는 것은 단순한 반복적인 일일 수 있지만 대규모 데이터를 다룰 경우, 이 과정은 더욱 복잡해집니다. 참신한 관점을 가져보는 것도 중요하지만, 다양한 서버와 데이터 소스를 다루는 것은 상당히 어려운 일입니다. 이러한 일에 대한 과업 분할과 협력, 그리고 적절한 도구와 라이브러리를 사용하는 것이 중요합니다.

3. 기술 부채 없이 시작한다.

데이터 사이언스가 최근에 떠오르면서, 대부분의 회사들은 데이터 사이언스 분야에 대한 경험이 없는 새로운 직원들을 채용하게 됩니다. 그러나 대부분은 이 분야에서 살아남기가 매우 어렵습니다.

소프트웨어 개발과 마찬가지로, 데이터 사이언스에서도 기술 부채라는 것이 존재합니다. 이는 코드나 프로그램에서 어떠한 결함, 비효율성, 같은 부작용이 발생하는 것을 의미합니다. 이는 프로젝트를 계속 갈고 닦기 위한 시간과 노력을 늘리게 됩니다.

기술 부채가 언제나 나쁜 것은 아닙니다. 초반에는 더 빠르게 개발 가능성이 있지만, 언젠가는 이를 접근해야 합니다. 따라서 데이터 사이언티스트는 기술 부채를 줄이는 것이 이후에 큰 이점을 제공한다는 것을 알아야 합니다.

4. 가치를 만들지 않는 분석을 한다.

데이터 사이언스는 가치 창출을 위한 분석도구입니다. 그러나 데이터 사이언티스트들은 종종 상사의 요구를 충족시키는데 중점을 두며 원치 않는 결과를 분석합니다. 이는 기업에서 경영전략이나 목표를 설정하거나 특정 이슈에 대해 대처하고자 하는 경우, 직원들이 경영진의 목표와 관심사에 맞추어 대응하는 것과 매우 유사합니다.

결국 이러한 경우 데이터 사이언티스트들은 중요한 문제를 해결하는 대신 회사의 관심사와 부합하는 것만을 제공합니다. 그러나 이러한 접근 방식은 수익을 높이는 것이 아니라 회사의 완벽한 타당성을 제공하는 것일 뿐입니다.

FAQ

1. 데이터 사이언티스트는 어떤 일을 하나요?

데이터 사이언티스트는 아무런 정보도 없는 데이터를 가공하고 분석하여 가치를 창출해 내는 일을 합니다. 이 일은 대부분의 경우, 다양한 도구와 기술을 사용하여 이루어집니다.

2. 데이터 사이언티스트로서 더 많은 개발이 필요한가요?

상황에 따라 달라집니다. 데이터 사이언티스트는 데이터를 기반으로 분석하고 해석하는 일을 합니다. 그러나 많은 경우, 이를 위해 프로그래밍 언어와 기술을 사용해야 합니다.

3. 데이터 사이언티스트가 좋은 분석을 만들기 위해서 필요한 것들이 무엇인가요?

데이터 사이언티스트가 좋은 분석을 만들기 위해서는 크게 3가지 요소가 필요합니다. 첫 번째는 비즈니스 인지력과 이해와 결과에 대한 가치 발견입니다. 두 번째는 아웃오브박스 생각과 학술적 지식을 통한 새로운 방식의 변화를 만드는 것입니다. 세 번째는 좋은 프리젠테이션 기술과 커뮤니케이션 기술입니다. 이러한 요소들이 결합되어야 분석의 가치와 유효성이 높아집니다.

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요즘 세상은 빠르게 변화하고 있습니다. 빅 데이터, 인공지능, 머신러닝 등 다양한 기술들이 등장하면서 새로운 직업군이 등장하고 있는데, 그중에서도 데이터 사이언티스트(Data Scientist)는 가장 뜨거운 직업으로 꼽힙니다. 이번 기사에서는 데이터 사이언티스트가 하는 일과 이 직업을 선택하는 사람들의 현실에 대해 알아보겠습니다.

데이터 사이언티스트란 무엇인가요?

데이터 사이언티스트는 데이터를 다루는 전문가로써, 데이터를 수집, 가공, 분석하여 의미 있는 정보를 도출하는 일을 합니다. 이를 위해 프로그래밍 언어와 데이터베이스, 통계 및 머신러닝 알고리즘 등을 활용해야 합니다. 데이터 사이언티스트는 데이터 분석과 모델링, 예측 및 결론 도출에 대한 경험과 전문 지식이 필요합니다.

데이터 사이언티스트는 왜 필요한가요?

데이터 사이언티스트는 기업이나 기관 등에서 데이터를 수집하고 분석하여 의사결정에 도움을 줍니다. 데이터를 통해 기업의 이익을 극대화하거나 사회 문제를 해결하는 데 많은 기여를 할 수 있습니다. 따라서, 데이터 사이언티스트는 기업의 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다.

데이터 사이언티스트가 하는 일은 무엇인가요?

데이터 사이언티스트는 다음과 같은 일들을 수행합니다.

1. 데이터 수집: 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집합니다.

2. 데이터 전처리: 수집한 데이터를 사용하기 쉬운 형태로 가공합니다.

3. 데이터 시각화: 수집한 데이터를 시각화하여 의미 있는 정보를 파악합니다.

4. 데이터 분석: 수집한 정보를 바탕으로 통계적인 분석을 수행합니다.

5. 머신러닝(Machine Learning) 알고리즘: 데이터를 분석하여 문제를 해결하기 위해 머신러닝 알고리즘을 사용합니다.

6. 예측: 문제를 해결하기 위해 데이터를 바탕으로 예측을 수행합니다.

7. 결과 해석: 예측 결과를 분석하여 의미 있는 결론을 도출합니다.

데이터 사이언티스트가 해야 하는 기술은 무엇인가요?

데이터 사이언티스트는 다음과 같은 기술들을 숙지하고 있어야 합니다.

1. 프로그래밍 언어: 파이썬, R 등 데이터 분석을 위한 프로그래밍 언어를 숙지해야 합니다.

2. 데이터베이스: SQL 등 데이터베이스 사용 법을 숙지해야 합니다.

3. 통계 분석: 통계 분석 도구를 사용할 수 있어야 합니다.

4. 머신러닝 알고리즘: 머신러닝 알고리즘을 이해하고 사용할 수 있어야 합니다.

5. 데이터 시각화: 데이터 시각화 도구를 사용할 수 있어야 합니다.

데이터 사이언티스트가 되려면 어떤 과정이 필요한가요?

데이터 사이언티스트가 되기 위해서는 다음과 같은 과정을 거쳐야 합니다.

1. 기본 지식 습득: 프로그래밍 언어, 통계학, 데이터베이스 사용 법 등 데이터 분석 기술과 이론에 대한 기본 지식을 습득합니다.

2. 프로젝트 수행: 데이터 분석 프로젝트를 수행하면서 실제 데이터를 다루는 경험을 쌓습니다.

3. 머신러닝 역량 향상: 머신러닝 알고리즘을 공부하고 적용하여 데이터 분석 역량을 향상시킵니다.

4. 지속적인 학습: 데이터 분석 기술 변화에 대한 지속적인 관심과 학습이 필요합니다.

데이터 사이언티스트의 현실은 어떤가요?

데이터 사이언티스트는 빅데이터 산업에서 높은 수준의 취업 가능성을 가지고 있습니다. 그러나, 이 직업의 경쟁력은 높아지고 있고, 취업이 용이한 것은 아닙니다. 또한, 데이터 사이언티스트는 임금이 높다는 인식이 많지만, 경력과 수준에 따라 달라질 수 있습니다. 또한, 데이터 분석은 민감한 정보를 다루기 때문에, 보안과 관련한 이슈에 대한 인식과 책임감이 필요합니다.

FAQ

1. 데이터 사이언티스트가 하는 일은 무엇인가요?
데이터 사이언티스트는 데이터를 수집, 가공, 분석하여 정보를 도출하는 일을 합니다. 데이터 분석과 모델링, 예측 및 결론 도출에 대한 경험과 전문 지식이 필요합니다.

2. 데이터 사이언티스트가 필요한 이유는 무엇인가요?
데이터 사이언티스트는 기업이나 기관 등에서 데이터를 수집하고 분석하여 의사결정에 도움을 줍니다. 데이터를 통해 기업의 이익을 극대화하거나 사회 문제를 해결하는 데 많은 기여를 할 수 있습니다.

3. 데이터 사이언티스트가 되려면 어떤 과정이 필요한가요?
데이터 사이언티스트를 준비하기 위해서는 기본 지식 습득, 프로젝트 수행, 머신러닝 역량 향상 등 다양한 과정을 거쳐야 합니다.

4. 데이터 사이언티스트의 급여는 어떨까요?
경력과 수준에 따라 다르지만, 대체로 높은 수준의 임금을 받을 수 있습니다.

5. 데이터 사이언티스트의 역할에 대해 더 알고 싶은데, 참고할만한 자료가 있나요?
edX, Coursera 등의 온라인 교육 플랫폼에서 무료 또는 유료 강의를 들을 수 있으며, 관련 교육자료와 도서도 많이 출판되고 있습니다. 또한, 데이터 사이언티스트 블로그나 타인의 경험이 담긴 책도 유용할 수 있습니다.

최근 데이터 분석 분야에서 굉장히 뜨거운 직군 중 하나인 데이터 사이언티스트와 데이터 분석가는 둘 다 데이터를 다루는 직군이지만 실제로는 두 직군이 차이가 있다. 이번 기사에서는 데이터 사이언티스트와 데이터 분석가의 차이점에 대해 살펴보도록 하자.

데이터 분석가는 주로 기업 내부에서 데이터를 취합하고 분석하여 보고서를 작성하고 의사 결정 지원을 한다. 데이터 분석가는 데이터를 수집, 정제, 처리 및 모델링하는 사람이며, 이를 통해 기업이 내부 문제를 추적하고 향상시키는 방법을 찾을 수 있다. 그러나, 데이터 분석가는 결정력이 낮으며 주로 기존의 데이터 모델을 사용하므로 다른 분야에서의 응용능력이 부족하다는 한계가 있다.

반면, 데이터 사이언티스트는 데이터 분석가가 수집하는 데이터를 분석하여 활용 가능한 정보를 추출하는데 추가적으로 머신 러닝 및 데이터 마이닝의 기술을 사용한다. 데이터 사이언스 분야에서는 다양한 데이터 소스를 사용하여 예측 분석, 경영 전략 수립, 시장과 경쟁자 분석 등을 수행한다. 데이터 사이언티스트는 일반적으로 데이터 과학, 수학, 컴퓨터 공학 관련 전공을 가진 사람들이며, 높은 수준의 분석 기술과 통찰력을 요구한다.

따라서, 데이터 분석가는 기존 데이터를 분석하여 선택과 집중을 하며, 가장 좋은 결과를 내기 위해 다양한 기술을 활용한다. 반면, 데이터 사이언티스트는 데이터를 예측하고 모델링하여 새로운 문제를 해결한다. 둘 다 데이터를 다루는 직군 일수 있지만 세부적인 분야에서의 역할 차이를 보인다.

FAQ

Q1. 데이터 사이언티스트와 데이터 분석가의 경력적 차이는 무엇인가요?

데이터 분석가는 대체로 기업 내부에 정규 직원으로 속하며, 분석적 역량을 보유하고 임무를 수행하기 위한 데이터 관련 도구와 기술을 보유하고 있습니다.

반면 데이터 사이언티스트는 데이터 전문가로서 일할 필요가 있으며, 대형 기업 또는 분석 및 데이터 전문 서비스를 제공하는 회사에서 일할 가능성이 높습니다.

Q2.데이터 사이언티스트가 필요한 기술과 언어는 무엇인가요?

데이터 사이언티스트로서, 적어도 다음과 같은 기본적인 기술과 훌륭한 통계적 분석 역량이 필요합니다.

Python 또는 R, SQL, NoSQL, Apache Hadoop / Spark, Machine Learning 및 Deep Learning 모델링

Q3.데이터 분석가가 데이터 사이언티스트보다 적은 기술을 차용하는 이유는 무엇인가요?

데이터 분석가는 기업 내부의 데이터를 분석하고 실시간으로 문제를 해결하는 팀입니다. 팀은 기업 내부 프로세스와 데이터 구문에 혼란스러움을 느끼기 때문에 높은 수준의 데이터 축적, 분석 및 문제 해결 기술을 보유하고 있어야 합니다.그러나 데이터 사이언티스트는 더 깊은 이해와 지식, 발견과 연구에 초점이 맞추어져 있으므로 더 많은 기술력과 분석의 높은 수준, 커뮤니케이션 능력이 필요합니다.