다양한 데이터 직군들
1. 데이터 엔지니어(Data Engineer)
1) 업무
- 앱 또는 웹에서 발생한 데이터들을 파이프라인을 통해 수집하고 운영,관리하며 유지하는 직군
- 데이터를 수집하는 파이프라인을 구축하여 데이터를 적재
- 데이터분석가 또는 데이터 사이언티스트가 데이터를 활용할 수 있도록 환경구축
2) 필요역량
- 프로그래밍 능력 필요(Python, JAVA, Scala, GO, R 등)
- 분산처리 시스템 아키텍처에 대한 이해
2. 데이터 분석(Data Analyst)
1) 업무
- 의사결정을 위해 가설 및 KPI를 수립하고 그 가설을 데이터로 분석하는 직군
- KPI를 모니터링하고 수치의 변화 원인을 분석
- 데이터 가공을 위해 파이썬 또는 R과 같은 언어를 다루거 데이터 추출을 위한 SQL 활요
- 데이터 분석 툴을 통해 데이터를 탐색 및 데이터 시각화 리포팅 진행
2) 필요역량
- 데이터 시각화 능력
- 프로그래밍 능력 필요(Python, R, SQL 등)
- 통계 및 분석 방법에 대한 이해
- 문제 정의 능력, 결과 전달 능력
- 분석 툴에 대한 이해
3. 데이터 사이언티스트 Data Scientist
1) 업무
- 연구 및 산업 도메인에 맞는 모델 생성 및 모델의 정확도를 개선하는 직군
- 논문을 읽고 연구 분야 또는 자사 서비스의 시스템을 개선
2) 필요역량
- 수학적 지식과 구현을 위한 코딩 능력
- 데이터 분석 능력과 데이터 엔지니어 능력 모두 필요
- 머신러닝, 딥러닝 지식
4. 머신러닝 엔지니어
1) 업무
- 도메인에 필요한 모델 개발 후 Production에 모델을 적용
2) 필요역량
- 수학 지식과 구현을 위한 코딩 능력
- 머신러닝, 딥러닝 지식
5. 프로덕트 분석가(제품 분석가,Product Analyst)
1) 업무
- 프로덕트(제품) 데이터를 분석
- 앱 서비스 또는 웹 서비스에서 발생하는 유저 행동 로그 데이터를 분석
2) 필요역량
- SQL, 논리적 사고
6.비즈니스 분석가(Business Analyst)
1) 업무
- 사업의 가치에 집중하여 회사의 비즈니스를 분석하는 분석가
2) 필요역량
- SQL, 논리적 사고
조사 후 느낀점
데이터관련 취업을 준비하고 있는 현재시점에서 많은 도움이 되었다.
다양한 직군에 대해 알아보며 차이점을 명확히 할 수 있었으며 그로인해 어떤종류의 데이터를 다루고 싶은지에 대한 더 많은 고민의 필요성을 느끼게 되었다.
또한 같은 이름의 직군이지만 회사마다 업무가 다르기 때문에 직군에 집착보다는 어떤 일을, 어떤 데이터를 다루는지를 선택해야함을 느꼈다.
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