1. 워밍업이야 놀라지말고 들어
애기들이랑 놀다가 컴퓨터를 어떻게 하려고?
욕심부리지마 객기부리다 죽는거야.
첫 문장부터 참으로 살벌하지만
내가 컴퓨터를 배워 취직을 하고 싶다고 말했을 때
나의 주변 사람들이 내게 했던 말이다.
그 누구도 날 응원하지 않았고
뭐 같이 살벌하고, 날선 반응에 주눅이 들만도한데
이게 참 너무 다 하나같이 거품물고 반대하니까 무섭기도 하다가
" ?.. 그게 뭐라고 참나"라는 생각이 들었다.
원래 성격이 참으로 유약한 편(^^그렇습니다^^)이라
남이 반대하면 힝... 하고 마음먹은걸 포기하곤 하는데
요번엔 무슨 바람이 불었는지 그러려니 하고 웃어넘겼다.
그렇게 컴퓨터 공부를 시작한지 2년차
이쯤되니 컴퓨터와 나 사이의
애정인지 애증인지 모를 그런 것들이 생겼다.
그렇게 내 마음에 쏙 들어온건
"데이터분석가/엔지니어/사이언티스트"되시겠다.
글의 개요라고 할 것도 없이
위의 직업들의 의미와 하는일에 대해 알아볼까한다.
2. 그래서 그게 뭔데?
데이터?
요즘 SNS에서 컴퓨터학원 광고에 무조건 나오는 그거?
예. 맞아요. 그거요.
워~낙 광고를 해서 나보다 나를 엄~~청 걱정하던 사람들이
나를 멍무시하고 아무나하는 분야라고 멍소리를 하지만
난 안다.
그래 해본놈은 안다.
이거 쉽지 않아.
호락호락한 놈이 아니야.
근데 원래 뛰어넘는 맛이 또 기가 막히지
하다보면 성취감이 장난아니야
ㅋㅋㅋ
아무튼
내가 공부하고 있는 데이터는
아주 묘한 그런 매력이 있다.
데이터 관련 직종?
데이터 베이스를 공부하면 할 수 있는 직업은 정말 무궁무진하다
여러 갈래로 뻗어나갈 수 있는 분야기때문에
다 설명하면 날밤샌다.
심플하게 설명하자면!!
가장 대표적인 직업은 3가지가 있다.
①데이터 분석가
<네이버 지식백과>
-
데이터 분석가란?
단계별 데이터 모델링 및 데이터전환을 지원하며, 각종 데이터베이스 관련 교육을 실시한다. -
데이터 분석가의 수행직무는?
사용자의 요구를 분석하여 논리모델을 구성한다. 물리모델을 사용해 데이터베이스에 반영하는 단계별 데이터모델링을 지원한다. 업무별 데이터 모델링템플릿을 작성한다. 향상된 SQL(Structured Query Language)튜닝, 인덱스설계 및 각종 옵션 등을 선택한다. 각종 데이터베이스 관련 교육을 실시한다. 데이터전환계획서를 작성한다. 데이터전환 샘플프로그램 작성 및 개선방안을 강구한다. 각종 데이터베이스 모델링 방법론을 정리한다. 새로운 데이터베이스 모델링기법을 숙지한다.
어렵죠?
네
저도 어려워서
공부 좀 했죠.
(제가 이해한 '데이터분석가'입니다!가볍게읽어주세요!)
그러니까 쉽게 말해서
데이터분석가는
직관적(눈)으로 이해하기 어려운 데이터를 분석해서 데이터가 갖고 있는 의미를 찾거나, 의미를 부여하는 등 사람이 이해할 수 있는 정보로 바꾼 뒤, 정보가 된 데이터를 기반으로 각 회사가 추구하는 방향에 맞게 데이터를 활용(프로젝트를 한다거나?)하는 사람입니다.
예를 들면..
따릉이를 많이 타는 지역이 어디고
그 지역은 언제 이용자들이 많은지를 정보를 수집해
자전거를 배차할 최적의 시간을 찾아
이용객들의 불편함을 줄여주는 것이죠.
고객의 불편함을 해소함으로써 이용객 유치를 늘리는 효과까지!
약간 엄청 컴퓨터만 붙잡고 있는다! 라고 하기엔
고객과의 소통이 가장 중요하고,
고객들이 겪을 불편함을 알아차릴 수 있는 센스도 필요하겠네요!
② 데이터 엔지니어
<네이버 지식백과>
-
데이터 엔지니어란?
빅데이터서비스 운영지침에 따라 제공서비스를 모니터링하여 서비스의 가용성, 연속성 등을 관리하고 서비스 변경내역을 관리한다. 빅데이터서비스 운영지침에 따라 제공서비스를 모니터링하여 서비스의 가용성, 연속성 등을 관리하고 서비스 변경내역을 관리한다. -
데이터 엔지니어의 수행직무는?
서비스 제공의 안정성을 보장하기 위해 서비스 성능관리기준에 따라 서비스 성능을 측정한다. 서비스 성능개선을 위해 성능지연발생 시 근본원인을 파악하고 제거한다. 서비스 가용성 관리기준에 따라 가용성을 측정하고 서비스 가용성 관리기준 미준수 시 근본원인을 분석한다. 서비스 가용성 향상을 위해 서비스 가용성을 저해하는 근본원인을 제거한다. 서비스 품질보증을 위하여 서비스 변경내역을 관리한다. 사용자 및 서비스 운영자 변화관리를 위하여 서비스 변경 발생 시 변경된 내용을 전파한다. 변경내용이 안정적으로 적용되었는지 확인하기 위하여 제공서비스를 모니터링한다.
이건 또 뭔가 싶죠?
이건 쉽게 말하면
데이터 엔지니어는
개발자에 가깝습니다. 왜냐하면 기본적인 자질에 프로그래밍 스킬이 기본적으로 갖춰져있어야합니다. 또 방대한 양의 데이터를 분석하고 모니터링해야하기 때문에 대용량의 데이터를 다루는 기술(대표적으로 하둡이 있죠.)을 갖춰져있어야합니다. 그래서 엔지니어는 데이터를 수집하는 과정에서 데이터가 잘 쌓이고 있는지, 데이터가 잘 사용되는지를 모니터링하는 역할입니다.
이름에서부터 엔지니어니까 기술자죠
데이터를 쥐고 흔들 수 있어야 합니다.
워낙 방대한 크기다보니 쉽게 정보를 내어주지 않기 때문이죠!!ㅋㅋ
③ 데이터 사이언티스트
<네이버 지식백과>
- 데이터 사이언티스트란?
정보(데이터) 바다에서 가치 있는 데이터를 추출해 분석하는 과학자
데이터베이스를 공부하는 친구들이라면 맨 처음 꾸는 꿈이 바로
데이터 사이언티스트입니다.
왜냐하면 기존에 제가 설명들였던
데이터 분석가와 데이터 엔지니어를 합친 직업이기 때문이죠.
한마디로 분석가로서의 능력, 엔지니어로서의 능력 모두 갖춘
다재다능한 사람이 되어야한다는 것입니다.
회사마다 데이터 사이언티스트에게 요구하는 직무수행이
다 다릅니다. 어느 회사는 기술을 연구하는 일을 요구하기도 하고
어느 회사는 경영학적인 판단을 요구하기도 합니다.
그건 우리가 가봐야 알거나 우리들이 원하는 곳을 지원해야하는 것이죠!
이처럼 두 가지 직무를 해내야하는 데이터 사이언티스트는
기존의 두가지 직무에 비해 난이도가 상당히 높습니다.
3. 내가? 수학을?
데이터 - 수학 = 0
우리가 데이터관련 직종에 빠져 화창할 미래에 허우적거릴 때
아주 차가운 현실은 저희를 비웃고 있죠.
데이터직종으로 취업할 수 있는 회사는 IT회사입니다.
예 그렇습니다.
공대라는 거죠. 이과생들이 가득한 그곳
통계학과도 있다고 하신다면 전 입을 꾹.
공과계열 대학은 애초에 수학과 과학을 빼면
당면이 없는 잡채고 팥없는 찐빵!
데이터 사이언티스트가 알아야하는 수학
- 선형대수(벡터와 행렬의 활용을 요하는 학문으로 머신 러닝 기법의 이론적 토대)
- 해석기하(머신 러닝 기법 중 클러스터링 및 SVM-서포트 벡터 머신에 사용)
- 최적화(응용 수학의 한 분야, 편미분 지식이 필요)
데이터 사이언티스트가 알아야하는 통계학
- 일반 통계학
- 회귀분석
수학에 대한 이야기는 길게 하지 않아야한다.
말이 길어지면 내 가방 끈이 짧다는 걸 긴시간동안 증명하는 꼴이 되기 때문
그러니 수학은 확실하게 배우신 분에게...ㅎ
내가 알아볼때 가장 도움이 많이 된 블로그를 공유할겠습니다!
나같은 문과생에게 큰 도움을 줬기에
나와같은 분들이 계시다면 함께 이 위기를 극복해봅시다!
4. 끝으로.
첫 포스팅이고 누군가가 내 글을 볼 거라는 개념 자체가 확립되지 않아
글의 짜임, 내용이 아주 중구난방이지만,
첫 포스팅을 포기하지 않고 써내려간 나의 3시간과
시간동안 견뎌준 내 엉덩이와 허리에게 이 영광을 돌려볼까한다.
처음 데이터를 경험하고 배웠던 때의 설렘을 잊지 않고
이제는 진짜 취업을 생각해보고자
온라인으로 진행하는 데이터 사이언티스트 취업연계 프로그램을 신청했다.
뭐 돈받고 쓰는 건아니니 굳이 밝힐 생각은 없지만
내가 알기로는 퍽 유명한 프로그램인지
이쪽 준비한다는 사람들은 뭐 대충 흘려 말해도 알더라
다가오는 10월 1일부터 개강인데
설레기도하고 걱정되기도 하고 복잡하다.
떨어지지않고, 게을러지지않고 잘 이겨내길 바랄 뿐이다.
이번엔 꼭 취업해야지!
귀찮아하지말아야지!
다같이 3월엔 목에 사원증걸고 커피마셔봅시다!
