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1. 데이터 과학 관련 커리어

데이터는 현대 사회에서 중요한 자원으로 자리 잡았으며, 이를 분석하고 활용하는 다양한 직업군이 생겨나고 있습니다. 데이터 분석을 바탕으로 한 직업군은 빠르게 발전하고 있으며, 기업, 정부 기관, 학계 등 다양한 분야에서 필수적인 역할을 하고 있습니다.

ChatGPT 등의 LLM 등장으로 인해 일부 직업은 자동화되고 있기도 합니다. 따라서 기존에 데이터 분석가가 수행하던 업무에 추가적으로 데이터를 수집하고 저장할 수 있도록 하는 데이터 파이프라인 구축, 구축된 데이터를 시각화 할 수 있는 대시보드 구축, 구축된 데이터를 기반으로 인사이트를 발굴하는 분석 업무, 데이터를 기반으로 예측 모델을 만들어 실제 시스템에 배포하는 머신러닝 엔지니어링 등의 업무가 추가되고 있습니다.

데이터 과학은 아래와 같은 도표로 나타낼 수 있습니다.

이를 도표로 정리하면 다음과 같습니다.

하지 않는 것	믹스된 것	결과
프로그래밍 X	도메인 지식, 수학(통계)	전통적인 분석만 수행
수학(통계) X	프로그래밍, 도메인 지식	검증되지 않은 해결책
도메인 지식 X	프로그래밍, 수학(통계)	비즈니스 목표에 맞지 않는 결과

따라서 데이터 과학자는 프로그래밍, 수학(통계), 도메인 지식을 모두 갖추어야 합니다.

1.1 데이터 분석가

데이터 분석가(Data Analyst)는 데이터에서 의미 있는 정보를 찾아내어, 기업의 의사결정을 지원하는 역할을 합니다. 이들은 주로 Python, R, SQL과 같은 도구를 사용해 데이터를 분석하고, 그 결과를 차트나 보고서로 시각화하여 전달합니다. 통계적 분석, 데이터 시각화는 데이터 분석가의 핵심 기술입니다.

주요 역할

• 데이터 수집 및 전처리
• 데이터 시각화 및 보고서 작성
• 비즈니스 문제 해결을 위한 데이터 분석, 가설 검증
• 모델링 및 예측 분석

필요 기술

• Python (Pandas, Numpy)
• SQL
• 데이터 시각화 도구 (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
• 통계적 분석
• 머신러닝 기법

1.2 데이터 사이언티스트

데이터 사이언티스트(Data Scientist)는 보다 복잡한 문제를 해결하고, 머신러닝과 같은 기술을 활용해 예측 모델을 개발합니다. 이들은 대규모 데이터셋을 처리하며, 데이터를 기반으로 비즈니스 전략을 세우거나 최적의 인사이트로 솔루션을 제시합니다. 데이터 사이언티스트는 통계적 분석, 프로그래밍, 머신러닝 모델링에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

주요 역할

• 머신러닝 모델 개발 및 최적화
• 논문 리서치 및 논문 구현, 새로운 기술 적용
• 대규모 데이터 분석 및 패턴 발견
• 비즈니스 문제 해결을 위한 데이터 기반 솔루션 제시

필요 기술

• Python, R
• 머신러닝 라이브러리 (TensorFlow, Scikit-learn)
• 빅데이터 처리 도구 (Spark, Hadoop)
• 상당한 수학적 지식과 통계적 분석 능력

1.3 데이터 엔지니어

데이터 엔지니어(Data Engineer)는 데이터 인프라를 구축하고 유지 관리하는 역할을 합니다. 이들은 대규모 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 시스템을 설계하며, 데이터 분석가와 사이언티스트가 사용할 데이터를 효율적으로 전송하고 저장할 수 있도록 환경을 마련합니다.

주요 역할

• 데이터 파이프라인 설계 및 관리
• 데이터 저장소 구축 및 유지
• 데이터의 수집, 변환, 적재(ETL) 프로세스 개발

필요 기술

• SQL, Python
• 데이터베이스 시스템 (MySQL, MongoDB)
• 빅데이터 도구 (Apache Kafka, Spark)

2. 데이터 과학 관련 직업의 미래

데이터 분석과 머신러닝 기술의 발전에 따라, 데이터 관련 직업은 지속적으로 변화하고 확장되고 있습니다. 특히 ChatGPT와 같은 LLM의 등장으로 상당한 데이터 분석은 자연어로 처리할 수 있게 되었습니다. 이에 따라 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어 등의 직업은 더욱 고도화 및 전문화되고 있습니다.

데이터 분석가가 개발의 영역 업무까지 수행하고, 데이터 사이언티스트가 데이터 엔지니어링 업무까지 수행하는 등의 현상이 나타나고 있습니다. 이에 따라 데이터 관련 직업의 경계는 점점 흐려지고 있습니다.

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AI시대 데이터 직군을 위한 생존 전략

3. 공부 방향과 자격증

3.1 자격증

1. 빅데이터 분석기사

   • 2020년 처음 시행된 기사 시험
   • 4년제 전공 졸업(예정)자, 동일 분야의 산업기사 취득 후 실무 경력 1년 이상
   • 실무에서 알아주는 자격증, 데이터 분야에 대한 전반적인 내용을 다룸.
   • 데이터분석전문가(ADP)와 데이터분석준전문가(ADsP)의 중간 정도에 위치한다고 평가됨.

2. 데이터분석 준전문가(ADsP)

   • 제한 없음
   • 데이터 이해에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획 및 데이터분석 등의 직무를 수행하는 실무자

3. SQL 개발자(SQLD)

   • 제한 없음
   • 데이터모델링에 기본 지식을 바탕으로 SQL 작성, 성능 최적화 등 데이터베이스 개체 설계 및 구현 등에 대한 전문지식 및 실무적 수행 능력

3.2 공부 방향

데이터 분석, 사이언스, 엔지니어링 각 분야에 따라 필요한 기술과 역량이 다르지만, 공통적으로 필요한 기초 역량은 같습니다.

3.2.1 Python, R

Python과 R은 데이터 분석에서 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Python은 범용성 때문에 데이터 분석에서부터 머신러닝, 딥러닝까지 다양한 분야에서 활용되며, R은 통계 분석과 데이터 시각화에 강점을 가지고 있습니다.

• Python: 데이터 분석 도구(Pandas, Numpy), 머신러닝(TensorFlow, Scikit-learn) 등 다방면에서 활용.
• R: 통계 분석과 데이터 시각화, 특히 연구 및 학계에서 많이 사용됨.

3.2.2 SQL

데이터베이스 관리 및 데이터 쿼리를 수행할 수 있는 SQL 학습은 필수적입니다. SQL은 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 조작하는 데 사용되며, 대부분의 기업에서 데이터 관리와 분석에 중요한 역할을 합니다.

• 학습 범위: 기본적인 SQL 문법, 데이터베이스 모델링, 쿼리 최적화 등.

3.2.3 통계학, 선형대수

데이터 분석의 기반이 되는 통계학과 선형대수는 필수적인 기초 지식입니다. 통계학은 데이터를 해석하고 의미 있는 결과를 도출하는 데 필수적이며, 선형대수는 머신러닝 알고리즘을 이해하고 적용하는 데 중요한 수학적 도구입니다.

• 통계학: 기초 통계, 확률 이론, 가설 검정 등.
• 선형대수: 벡터, 행렬, 특잇값 분해(SVD) 등의 기초 이론.

3.2.4 머신러닝

머신러닝은 데이터 과학의 핵심 기술로, 데이터를 학습하여 예측 모델을 만드는 데 사용됩니다. 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신(SVM) 등 다양한 알고리즘을 학습하여, 데이터를 분석하고 예측하는 능력을 기릅니다.

• 학습 범위: 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 머신러닝 기초 이론 및 알고리즘.

3.2.5 시계열 분석 및 모델 검증

데이터가 시간에 따라 변화하는 경우, 시계열 분석이 필요합니다. 이는 주로 금융, 기상 데이터 등에서 많이 활용되며, 데이터의 시간적 흐름을 분석해 미래를 예측합니다. 또한, 모델 검증은 개발된 예측 모델이 얼마나 정확한지 평가하는 과정입니다.

• 시계열 분석: ARIMA 모델, Holt-Winters 기법 등.
• 모델 검증: 교차 검증, 과적합 방지 기법 등.

3.2.6 딥러닝

딥러닝은 영상 처리, 음성 인식, 자연어 처리(NLP) 등 복잡한 문제를 해결하기 위해 **인공신경망(Neural Networks)**을 사용하는 기술입니다. 딥러닝은 머신러닝의 확장된 기술로, TensorFlow나 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 학습해 고급 문제를 해결할 수 있습니다.

학습 범위: CNN(Convolutional Neural Networks), RNN(Recurrent Neural Networks), GAN(Generative Adversarial Networks) 등.

3.2.7 신경망

신경망은 딥러닝의 근간이 되는 알고리즘으로, 다양한 패턴 인식 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 필기 인식, 패턴 인식, 얼굴 인식 등의 문제는 신경망 모델을 통해 해결할 수 있으며, 인공지능의 중요한 부분을 차지합니다.

• 학습 범위: 역전파, 학습 알고리즘, 손실 함수 최적화 등.