[직무] 데이터 사이언티스트는 어떤 직업인가?

  ㅇ 데이터 사이언티스트는 분석, 통계, 프로그래밍의 기술을 활용해 대규모 데이터 셋을 모으고 분석하고 해석하는 직업으로, 경영 또는 운영의 난관에 대해 '데이터 주도형 해결책 (Data Driven Solution)'을 제시하는 것으로 요약
    - 데이터 사이언티스트는 ① 조직 전반의 활동으로 조직의 데이터를 경영 솔루션으로 전환시킴으로써 사업기회를 포착하는 업무를 하며, ② 회사의 데이터베이스로부터 데이터를 캐고 분석해 제품 개발 향상과 마케팅 테크닉과 경영전략의 최적화를 이끌어 냄.
    - 아울러 ③ 새로운 데이터 소스 및 데이터를 모으는 방식의 정확도와 효과를 평가하며, ④ 데이터 모델을 커스터마이징하고 데이터 셋에 적용될 알고리즘을 개발
    - 또한 ⑤ 예측 모델링(회귀분석 등) 기법을 이용해 사용자 경험, 수익 창출, 광고의 타케팅 등을 최적화시키고, ⑥ A/B 테스팅(실험군-대조군 비교실험) 및 테스트 모델의 품질을 개선

 

  ㅇ 미국에서 데이터 사이언티스트로 입사하기 위해 필요한 역량은 ① 통계용 컴퓨터언어(R, Python, SQL 등)을 다룬 경험과 대규모 데이터에서 유의미한 결과를 도출한 업무경력이 요구되며, ② 데이터 구조에 대한 이해, ③ 1종 이상의 머신러닝 기법에 대한 지식, ④ 고급통계 테크닉 및 회귀모델 등에 대한 이해와 실제 업무경험, ⑤ 설득적 문서작성 능력 및 강한 언어능력 등으로 대다수 회사의 구인공고에서 공통적으로 확인
    - 이런 이유로 통계학, 수학, 컴퓨터학 또는 계량분야 학문에서 석사 또는 박사 이상의 학력 보유자가 선호되는 편

 

  ㅇ 미국에서는 데이터 사이언티스트가 제품•서비스 개발팀과 함께 일하는 경우가 잦음.
    - 샌프란시스코 소재 스타트업에서 근무하는 UX디자이너와 인터뷰에서 “데이터 사이언티스트가 없다면, 실리콘밸리도 존재할 수 없다”라고 평가하면서, “회사 내에 User Researcher가 고객의 서비스 이용경향 변화를 전달하면, UX 디자이너는 가설을 세우고, 데이터 사이언티스트가 큰 데이터에서 세부적인 데이터 셋을 제공하고, 해석하는 등의 일을 합니다.”라고 밝힘.

 

  ㅇ 데이터 사이언티스트와 가장 연관성이 높은 직무군은 데이터 엔지니어
    - 마운틴뷰 소재 SNS 기업에서 근무하는 데이터 엔지니어와의 인터뷰에서, “데이터 사이언티스트의 업무 방식은 데이터를 모으고, 정제하는 일련의 노력 후에 모델 가설을 수립하여, 수집된 데이터셋을 이용하여 가설이 타당한지를 찾는 과정”이라면서, 데이터 규모가 데이터 사이언티스트가 사용하는 툴로는 분석이 어려워질 정도로 커지거나 데이터 처리의 자동화 등이 필요한 경우에 데이터 엔지니어가 개입한다고 설명

 

Ref.

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