1일차
데이터 사이언스의 정확한 직무
데이터 과학(data science)이란, 데이터 마이닝(Data Mining)과 유사하게 정형, 비정형 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는데 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합분야다.데이터 과학은 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는데 통계학, 데이터 분석, 기계학습과 연관된 방법론을 통합하는 개념으로 정의되기도 한다.데이터의 다각적 분석을 통해 조직의 전략 방향을 제시하는 기획자이자 전략가. 한 마디로 ‘데이터를 잘 다루는 사람’을 말한다. 데이터 사이언티스트는 데이터 엔지니어링과 수학, 통계학, 고급 컴퓨팅 등 다방면에 걸쳐 복합적이고 고도화된 지식과 능력을 갖춰야 한다. 빅데이터 활용이 늘어나며 이제 ‘빅’보다 ‘데이터’에 집중해야 한다는 주장이 설득력을 얻고 있다. 더는 데이터 규모에 매달리지 말고 데이터 자체의 가치와 활용을 생각하자는 것이다. 양보다 질에 초점이 맞춰지면서 데이터 정제 · 분석 기술과 이를 다루는 사람의 역할이 더욱 강조되고 있다. 특히 데이터에서 새로운 가치를 만들어내는 것은 결국 ‘사람’이라는 인식이 확대되면서 데이터 사이언티스트에 대한 관심이 높아지고 있다.
그 중 데이터 사이언티스트는 많은 지식을 요구한다. 통계에 필요한 지식과 SQL, 파이썬, R 등의 프로그래밍 지식을 알고 있어야한다. 그 밖에 수학적 능력과 컴퓨터 활용 능력을 요구한다.
[출처 네이버 지식백과]
데이터 사이언티스트 미래 전망
데이터 분야가 빅데이터로 커지면서 데이터 관련 분야의 미래 전망도는 커졌다. 데이터 사이언티스트를 비롯한 클라우드데이터분석가, 머신러닝 개발자 등의 빅데이터를 활용한 직업의 전망은 무긍무진할 것이라고 생각한다.
https://www.localnaeil.com/News/View/646059
유기준 대표이사의 칼럼을 통해서 확인할 수 있다.
https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=26573441&memberNo=1464463
혹은 현직 데이터사이언티스트의 말을 통해 확인할 수 있었다.
나는 왜 많은 직업 중 데이터 사이언티스트가 되기를 바랄까?
우선, 나는 영어영문학과로 대표적인 문과생이다. 4학년 2학기 때 우연한 계기로 빅데이터 전문가 자격증을 따면서 데이터 분야에 대하여 관심을 갖게 되었다. 그러면서 파이썬, SQL, C언어, 맵리듀스, 하둡, H base 등 데이터 분석 처리 솔루션을 비롯하여 다양한 데이터 솔루션에 대해 흥미를 가지게 되었다. 상당히 높은 전문성을 요구하는 직업이지만 내가 추출한 데이터를 통해 시장을 움직일 수 있게끔 유도하는 직업이 굉장한 포인트!!였다.
우선 velog 사용법을 자세히는 모르지만 차근히 내 목표를 향해 작성할 계획이다.
SEE U TOMORROW★
