벨로그 첫 포스팅은 데이터 직군 3대장의 차이점에 대해 알아보는 글이었다.
링크: https://velog.io/@arcticelephant16/데이터-분야에-대해-공부해보자-데이터-직무-3대장
다시 한 번 간단히 정리하면)
데이터 엔지니어: 데이터 분석가나 데이터 사이언티스트가 작업을 할 때 필요한 데이터를 공급하는 역할. 데이터 파이프라인을 구축하여 개발, 유지 보수한다.
데이터 분석가: 수집된 데이터를 가지고 기업의 문제를 해결하기 위해 KPI 설계 또는 이를 사용자가 사용하기 편하게 대시보드를 만든다. 기업이 의사결정을 할 수 있도록 돕는다.
데이터 사이언티스트: 데이터를 활용해 프로덕트(예: GAI)를 개발하고 프로덕트를 디벨롭한다.
직군 이동)
데이터 분석가 -> 데이터 사이언티스트: 고도화된 통계적 지식과 개발 지식이 필요.
데이터 엔지니어 -> 분석가나 사이언티스트: 비즈니스 도메인에 대한 연구가 필요.
데이터 사이언티스트 = 끝판왕. 개발쪽으로 가고 싶은지, 비즈니스쪽으로 가고 싶은지에 따라 선택.
*아직도 그러겠지만, 처음엔 세 직군의 무게에 대한 감이 부족했던 것 같다. 비전공자의 입장에서 보았을 때 데이터 엔지니어가 데이터 사이언티스트보다 더 복잡하고 어려운 직종일 것이라고 막연히 생각했었다. 세 직군 모두 비전공자에게는 열심히 달려 도달해야 할 길이지만, 좀 더 살펴 보니 데이터 사이언티스트가 다른 두 직무에 비해 비교적 많은 역할을 포괄하고, 역할의 책임도 더 크다는 특징이 있었다.
마무리
데이터 분석 스쿨이 아닌 데이터 스쿨을 선택한 이유는 AI, ml/dl 쪽에 관심이 생겨서였다. 곧 데이터 스쿨이 시작되니 나는 어떤 직군을 희망할지 더 고민하게 된다. 일단 지금은 데이터 엔지니어를 희망한다. 가능하다면 데이터 사이언티스트를 목표로 공부해서 데이터 엔지니어에 먼저 도전하고 이후에 실력과 전문성을 더 쌓고 데이터 사이언티스트까지 도전하고 싶다는 마음이다.
