💡 이 콘텐츠를 꼭 읽어야 하는 분
- 데이터 분야에 관심이 있으신 분
- 데이터 커리어로 전환하고자 하는 분
다들 데이터 분야가 유망하다고 말합니다. 한국데이터산업진흥원(Kdata) 데이터산업현황조사에 따르면 데이터 산업의 시장규모는 매년 성장하는 추세이며, 코로나 이후로 그 성장폭이 더욱 가팔라졌습니다. 여러 산업에서 데이터 분석과 인공지능 기술을 활용해 생산성을 향상시키고 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 있기 때문입니다. 이처럼 데이터 직무는 다양한 산업 분야에서 중요한 역할을 수행하며, 예측 분석, 마케팅 분석, 고객 인사이트, 비즈니스 성과 분석, 인공지능, 빅데이터 등의 분야에서 그 중요성이 강조되고 있습니다.
이에 따라 데이터 분야 커리어에 관심을 갖는 분들이 늘어나는 추세인데요. '데이터 엔지니어’, ‘데이터 사이언티스트’, ‘데이터 분석가'... 어디선가 들어봤지만 어떤 직무가 정확히 어떤 일을 하는지 제대로 알지 못하는 분들이 대부분일거라고 생각합니다.
그래서 코드잇이 이제 막 데이터 분야 커리어를 꿈꾸는 분들을 위해 준비했습니다. 데이터 직무에는 어떤 것이 있는지, 어떤 일을 하는지 알아봅시다.
데이터 직무란?
데이터 직무란 데이터를 수집, 저장, 분석 및 해석하는 일을 전문적으로 수행하는 직무를 말합니다. 다양한 방면에서 데이터를 활용하다 보니 데이터와 관련된 다양한 역할들이 생겨나기 시작했는데요. 데이터 분야의 직군은 크게는 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데이터 애널리스트 3가지로 나눠 설명할 수 있습니다.
데이터 엔지니어
데이터를 적극적으로 활용하려는 기업들은 어마어마한 양의 데이터를 다루게 되는데요. 많은 양의 데이터를 효과적으로 처리하도록 하는 게 바로 데이터 엔지니어링입니다.
데이터 엔지니어는 데이터를 수집, 저장, 처리 및 관리하기 위한 데이터 아키텍처를 구축하고 유지 보수하는 역할을 수행하는 전문가입니다. 데이터 엔지니어가 하는 일은 데이터 아키텍처의 구성, 데이터 파이프라인의 설계, 데이터베이스 및 데이터 웨어하우스의 설계와 운영, 데이터 추출, 변환 및 로드 (ETL)의 개발, 데이터 분산 시스템 및 클라우드 서비스의 구축 및 유지 보수 등 다양합니다.
필요 역량
- 데이터 아키텍처 및 데이터 모델링의 전문지식
- 데이터베이스 관리 및 성능 튜닝에 대한 전문 지식
- ETL 도구 및 프로세스 개발 경험
- 대규모 분산 시스템의 설계, 구축 및 운영 경험
- 클라우드 플랫폼 (AWS, Azure, Google Cloud 등)의 이해 및 경험
- 프로그래밍 언어 (Python, Java, Scala 등)에 대한 지식과 경험
- 문제 해결 능력 및 팀원들과의 협업 능력
데이터 애널리스트 (데이터 분석가)
데이터 애널리스트는 이름 그대로 데이터를 활용해서 필요한 분석을 하는 역할입니다. 데이터베이스에서 SQL 같은 언어를 통해 필요한 데이터를 추출하고, 이렇게 추출된 데이터를 파이썬 같은 언어를 활용하여 다양한 각도로 분석 및 시각화합니다. 이러한 결과를 바탕으로 인사이트를 도출하고, 이를 필요한 사람들에게 전달하여 비즈니스 의사 결정을 할 수 있도록 지원합니다.
필요 역량
- 데이터 분석 및 통계 지식
- 데이터 시각화 및 리포팅 도구 (Tableau, Power BI 등) 사용 능력
- 데이터베이스 및 SQL 쿼리 작성 능력
- 프로그래밍 언어 (Python, R 등)에 대한 이해 및 사용 능력
- 비즈니스 이해력과 문제 해결 능력
- 커뮤니케이션 및 프로젝트 관리 능력
데이터 사이언티스트
데이터 사이언티스트는 데이터 분석, 통계, 기계 학습, 예측 모델링, 데이터 시각화 등 다양한 분야의 기술을 활용하여 데이터 기반의 문제를 해결하는 전문가입니다. 데이터 사이언티스트는 머신 러닝을 이용해서 미래 예측을 하거나 주어진 데이터에 대한 미지의 세계를 탐험하는 역할을 하는데요. 데이터 사이언티스트는 분석만 하는 게 아니라, 데이터에서 데이터 간 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내 모형화하고 이런 머신 러닝 기법들을 서비스에 도입시킬 방법에 대해서도 고민합니다.
예를 들어, 유튜브를 보면 개개인한테 맞춤형 영상을 추천하잖아요? 또 인스타그램 같은 SNS에 뜨는 광고도 요즘은 개인 맞춤형인데요. 이런 식으로 제품에서 머신 러닝을 어떻게 활용할 수 있을지 고민하고 실험해 보는 것도 데이터 사이언티스트의 역할입니다.
필요 역량
- 수학 및 통계학 지식
- 프로그래밍 언어 (Python, R 등)에 대한 능숙한 이해와 활용 능력
- 머신러닝 및 딥 러닝 알고리즘에 대한 지식
- 빅데이터 처리 기술 (Hadoop, Spark 등)에 대한 이해와 사용 능력
- 데이터 시각화 및 리포팅 도구 사용 능력
- 비즈니스 이해력과 문제 해결 능력
- 커뮤니케이션 및 프로젝트 관리 능력
데이터 커리어로 나아가고 싶다면?
데이터 직무에 대해 대략 이해가 되셨나요? 본격적으로 데이터 커리어로 나아가고 싶은데 어디서부터 어떻게 공부해야 할지 막막하다면, 코드잇과 함께 시작해보세요! 파이썬 기초, 데이터 분석 및 시각화, 머신러닝, 딥러닝 등 데이터 사이언스의 모든 과정을 한 번에 제대로 배울 수 있습니다.