1) 본인이 희망하는 직군을 선택해 주시고 이유를 같이 서술해 주세요
Data Analyst
데이터분석 보고서 및 시각화 자료를 통해 비즈니스 결정에서 추측에 의한 결정을 없앨 수 있도록 해주고 서로 다른 팀간의 중재자 역할을 한다는거에 매력을 느껴서 데이터분석가 라는 직무를 선택하게 되었다.
2)Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist 각 직군별 차이점을 자유롭게 작성해 주세요
Data Analyst, Data Scientist 는 각 직군 별로 구분하기 가 어렵다
실무에서는 각 직군들의 역할이 서로 공유되거나 중복되는 경우가 있기 때문에 Data Engineer 의 역활 구분이 더 명확하다
Data Engineer
큰 규모의 확장성 높은 시스템을 설계/구축하고 데이터 처리 시스템 성능 최적화 작업을 수행한다.
그리고 데이터 전처리 작업을 수행한다.
Data Analyst
데이터를 분석하고, 처리하고 요약하고 데이터의 정보 모아서 비즈니스에 의미있는 결과를 만든다.
분석 도구를 사용해 데이터 보고서를 설계/생성한다.
Data Scientist
과거 패턴으로부터 미래를 예측한다.
서로 연결되지 않은 다수의 데이터로부터 탐구하고 실험한다.
비즈니스에 여러 알고리즘을 적용시켜 특정 업무에 맞는 모델을 작성한다.
새로운 분석 모델이나 머신러닝 모델을 수정/개발한다.
Data Analyst, Data Scientist 는 모두 쿼리query를 작성하고 데이터 엔지니어와 같이 작업을 한다
3개의 직군 별로 하는 일은 다른데 Data Scientist가 Data Analyst 의 일을 하는 경우가 많은 기업에서 보여진다
우리나라가 잘못 인식을 하고있는 부분이 있다
Data Scientist 가 모든 것에 만능인 것처럼 여기고 있다.
그리고 Data Analyst의 상위 직군으로 데이터 과학자라고 여기는 분위기를 가지고 있는거 같다
저번 채용공고 스크랩을 하면서 실제로 Data Scientist 의 채용공고 이지만 하는 직무를 보면 Data Analyst가 가지고 있어야 하는 역량도 많은 기업체가 요구하고 있다.
대기업 같은 경우는 데이터직군이 세분화 되어있지만
중소기업, 스타트업 같은 경우는 통합되어 한개의 직무 공고에 Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer 의 기술을 써놓은 케이스도 봤다
