데이터 사이언티스트 교육 과정? 본 직업 알아보기

데이터 사이언티스트란?

데이터 사이언티스트는 데이터를 관리하고 분석하여 비즈니스 문제를 해결하기 위한 다양한 기술 및 도메인 기반 기술을 필요로 하는 직업입니다. 

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훌륭한 데이터 사이언티스트는 데이터의 추세와 패턴을 알아볼 수 있으며 데이터를 사용하여 유용하고 실행 가능한 결과를 생성하는 방법을 알고 있습니다.

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이렇듯 데이터 사이언티스트는 현대 비즈니스의 최전선에서 업무 방식을 변화시키는 직업입니다.

필요한 기술

아래는 데이터 사이언티스트가 되기 위해 전문적인 기술 중 몇 가지를 뽑아봤습니다.

데이터 사이언티스트 되기 위해 필요한 기술 - 통계&확률기술

당연한 얘기겠지만 데이터 사이언티스트가 되기 위해선 통계 지식이 없다면 데이터 사이언티스트가 될 수 없습니다.

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과거에는 공식적인 학위를 가진 통계학자들이 데이터 사이언스를 연구할 수 있었지만 지금은 공식적인 학위가 없는 비전공자 분들도 충분히 데이터 사이언스를 연구하는 것이 가능합니다.

 

1. Python

파이썬은 우리가 데이터 사이언스에서 배울 수 있는 가장 쉬운 프로그래밍 언어입니다.

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1-1. Pandas

판다스는 데이터 논쟁에 사용되는 파이썬 도서관입니다.

1-2. Matplotlib

데이터 시각화는 데이터 사이언스에서 가장 중요한 기술입니다.

1-3. TensorFlow

텐서플로우는 딥러닝 알고리즘 처리에 사용되는 고급 라이브러리입니다.

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2. R

R은 핵심 데이터 사이언스 문제를 해결하는 데 사용되는 통계 프로그래밍 도구입니다.

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2-1. ggplot2

ggplot2는 R을 위한 중요한 데이터 시각화 패키지입니다.

2-2. dplyr

이 패키지는 우리에게 데이터를 조작하는 기술을 제공합니다.

2-3. purrr

purrr는 R이 제공하는 필수 데이터 논쟁 도구입니다.

2-4. shiny

미적 그래프와 플롯을 묘사한 인터랙티브 웹 애플리케이션을 개발할 수 있는 시각화 패키지입니다.

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필요한 역량

다음은 데이터 사이언시스트가 되기 위해 필요한 역량 중 몇 가지를 뽑아봤습니다.

 

데이터 호기심

더 많은 것을 배우고자 하는 호기심이 어떤 양적 분야의 숙달력을 얻기 위한 열쇠입니다.

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데이터 사이언스는 본질적으로 양적성이 높기 때문에 전문지식과 호기심을 갖춘 사람이 필요합니다.

 

비즈니스 전문성

데이터 사이언스는 비즈니스 영역을 중심으로 진행되기 때문에 데이터 사이언시스트는 비즈니스 요구사항에 대한 지식을 갖추어야 합니다.

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데이터 사이언시스트의 주요 목표는 분석 기술의 구현을 통해 비즈니스 문제를 데이터 사이언스 솔루션으로 변환하는 것입니다.

 

소통능력

데이터 사이언시스트들에게는 의사소통 능력이 가장 중요합니다.

 

팀워크

팀워크는 데이터 사이언시스트들의 또 다른 중요한 역량입니다.

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데이터 사이언시스트는 비즈니스 분석가, 마케팅 부서 및 제품 개발을 위한 소프트웨어 팀과 같은 여러 팀원의 통합 노력이 필요한 프로젝트를 연구하기 때문에 팀워크는 본질적으로 중요합니다.

 

교육과정

기초	파이썬
네트워크	CCNA
시스템&서버	리눅스
DB	R, 오라클
추가지식	웹 크롤링, 머신러닝, 빅데이터 분석

위 표는 데이터 사이언시스트로 거듭나기 위한 교육과정을 정리해 본 것입니다. 

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네트워크, 시스템&서버, DB, 추가지식 부분에서는 어려운 과목들이 많기 때문에 학원을 통해 지식을 쌓으시는 것을 추천드립니다.

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또한, 추가적으로 수학능력과 통계&확률 능력이 필요하므로 수학공부도 꾸준하게 하는 것을 권장드립니다.

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이번 포스팅에서는 데이터 사이언시스트에 대해서 알아보았습니다.

간단히 말해 개발자보다는 통계를 잘하고 통계학자보다는 코딩을 잘해야 한다는 의미입니다.

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추가적으로 궁금하신 사항이나 데이터 사이언시스트로서 꿈을 가지고 계신 분이라면 

아래를 참고해 연락 주시길 바랍니다.

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