[Week2] (데이터 사이언스란?) 01. JD로 살펴보는 Data Science

💡 Data Science : 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는데, 통계학, 데이터 분석, 기계학습과 연관된 방법론을 통합하는 개념이다.

• Data를 이용하는 과학의 분야 중에 하나
• Data 용어와 밀접한 관련이 있다.
  e.g. Database, Data Engineering, Data Analysis, Data Literacy, …
• 하나의 확정된 개념은 아니다. 아직 지속적으로 발전중
  → 그래서 단체/기관마다 정의하는 DS의 개념이 조금씩 다름
• Data Science를 업으로 삼는 사람들을 Data Scientist(DS) 라고 한다. 그들이 하는 일을 살펴보면, DS가 어떤 일인지 조금 알 수 있음
• 각 회사들이 정의하고 있는 Data Scientist의 역할들을 살펴보면서 Data Science의 구성요소들에 대해서 알아가보자!

Job Description

1. Google
   Data Scientist, Operations Data Science - Google Careers
   Data Scientist, Engineering - Google Careers

2. Naver
   개발자 채용
   네이버(주),[Search] 네이버 Data Science 데이터 분석 & 엔지니어 (신입/경력) : 인크루트 채용

3. 타다
   [타다(VCNC)] 타다(TADA) 데이터 사이언티스트 (비즈니스) 채용 | 원티드

요약

• 데이터 사이언티스트에게 요구하는 역량들이 비슷비슷 (너무 많은 건 함정)
• 역량들
  • Python (or R)
  • SQL
  • 통계, 산공, 컴공 관련 전공
  • 2년 정도 (또는 그 이상)의 현업 경험
  • 머신러닝/딥러닝 프레임워크 기반 모델링 경험
  • 대용량 데이터 프레임워크(Hadoop Ecosystem, Spark) 사용 경험
  • 예측 모델링 기반 프로젝트 경험
  • 클라우스 서비스(AWS, Azure, GCP) 사용경험
  • 커뮤니케이션 역량
  • 챌린징을 즐기는지
• 데이터에 대한 이해도와 분석 역량을 주로 요구
• 데이터 분석&엔지니어링 경험 -> 우대사항
• 회사마다 조금씩은 정의가 다르고, 엔지니어링도 같이 시키는 경우가 허다함
• 통계분석, Python, SQL, 머신러닝/딥러닝 역량은 필수!