데이터 분야에 대해 알아가기 시작하면서 가장 먼저 직면하게 되는 고민은 ’데이터 뭐? 어떤 직군에서 뭘 하고 싶은 건데?‘였다.
아는 만큼 보인다고, 공부의 갈피도 뭘 알아야 방향을 잡을 수 있는 것이니 말이다. 데이터 사이언스 분야는 무궁무진한 깊이로 가지를 쳐나가며 세분화되고 있다. 데이터 직군에도 그만큼 다양한 역할들이 있을 것이다. 그래서 오늘은 제로 베이스의 미션으로 주어진 두 영상을 참고해, 데이터 직군과 취업을 위한 관련 고민 등에 대해 정리해 보고자 한다.
고도로 발달된 기술의 시대, 요새는 데이터와 관련되지 않은 직무를 찾기가 더 어렵다는데… 일단 그 큰 가지부터 살펴 보자면, 데이터 직무의 3대장이라고 불린다는 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어다.
1. 데이터 분석가
데이터를 가지고 기업의 문제를 해결하기 위해 KPI(Key Performance Indicator)를 설계하거나 일반 사용자가 사용하기 편하게 대시 보드를 제공하거나 데이터로 기업의 의사 결정을 돕는 역할! 예컨대 인기 컨텐츠의 성공 요인 분석 등 목적성을 가지고 효과적으로 데이터를 분석할 줄 알아야 하고, 비즈니스적인 관점이 필요하다. 질문을 잘 던지고 문제를 발견하여 해결하는 능력이 중요하다.
세부적으로 나눠보자면, 수직적 분석가와 수평적 분석가로 분류할 수 있다고 한다.
-수직적 분석가에게는) 기술적 역량이 필요하고 통계적, 수학적인 깊이를 갖추는 것이 필요하다.
-수평적 분석가에게는) 해당 분야의 전문 지식이 필요하며, 직관과 커뮤니케이션 역량을 갖추는 것이 중요하다.
1-1. 취업 관련 고민?
데이터 분석가가 되고자 하는 사람들은 주로 <대학원을 갈 것이냐 VS 실무부터 도전할 것이냐>를 두고 고민하고는 한다. 이에 대한 답은, 전문 데이터 분석을 하고 싶은가, 전공을 살릴 것인가에 대한 답으로 해결할 수 있다. 순수 데이터 분석가가 되고 싶다는 뚜렷한 목적이 있다면 데이터 학문과 이론을 깊이 있게 배울 수 있는 대학원을 갈 테고, 데이터 도메인 전문가가 되고 싶다면 자신의 전문 분야를 살리고 여기에 데이터 지식을 융합하는 실무에 뛰어들 수 있겠다.
2. 데이터 사이언티스트
데이터를 활용하는 프로덕트(GAI 등)를 만드는 역할! 데이터를 본인이 만드는 프로덕트에 녹여내서 디벨롭시킨다. 데이터를 이용한 모든 것을 구현할 수 있다는 것이 장점이지만, 배워야 하는 분야가 많고 다양하다. 비전문가에게 고도화된 지식을 쉽게 전달할 수 있는 능력이 필요하다. 데이터 분석가가 데이터 사이언티스트가 되는 경우도 종종 있는데, 이때는 고도화된 통계적 지식과 개발적 지식(개발 언어 등)이 필요하다.
3. 데이터 엔지니어
데이터 분석가나 데이터 사이언티스트에게 필요한 데이터를 공급하는 역할! 데이터 파이프라인을 구축하여 개발, 유지 보수 작업을 한다. 기술 트렌드에 민감해야 하고 배움을 지속해야 한다. 비즈니스 도메인에 대한 공부를 한다면 분석가나 사이언티스트 포지션으로 갈 수 있다.
#. 이들은 어떻게 협업을 할까?
주로 아래와 같은 과정을 거친다고 볼 수 있다.
데이터 엔지니어: 데이터를 공급한다.
-> 데이터 분석가: 보고서를 작성하고 대시 보드를 통해 상시로 데이터를 확인할 수 있도록 서비스를 제공한다.
-> 데이터 사이티언티스트: 프로덕트 개발 초기에는 아이데이션(아이디어 생산) 검증 등을 하고, 프로덕트를 발전시켜 완성한다.
마무리
무엇보다 중요한 것은, 자신이 어디에 관심이 가느냐일 것이다. 내 마음이 어디로 향하느냐가 직무 선택에 가장 큰 영향을 미치는 듯하다!
위와 같이 정리를 마친다.
_
참고 영상:
https://youtu.be/olTwAEqiH1s?si=--TXhUiSqwJvSw4q
https://youtu.be/7SIoLoMw27o?si=32gI6-aiW13cbfLZ
