[직업정보] 데이터 과학자

데이터 과학자

데이터 과학자

 

디지털 관련 직업은 정부의 디지털 뉴딜 정책 추진 과정에서 일자리가 증가할 것으로 예상되는 직업으로 업무 수행 시 인공지능, 빅데이터, 5G, 사물인터넷 등의 디지털기술 또는 정보통신기술(ICT)과 관련된 지식, 기술 또는 장비를 직접 활용하는 직업입니다. 오늘은 디지털 관련 직업 중 데이터 과학자라는 직업을 소개하도록 하겠습니다.

 

[목차]
- 빅데이터란
- 데이터 과학자란?
- 데이터 과학자가 하는일
- 데이터 과학자의 필요역량
- 직업전망

 

빅데이터란

빅데이터란 데이터 베이스 등 기존의 처리 응용 소프트웨어로는 수집, 저장, 분석, 처리하기 어려울 정도로 방대한 양의 데이터를 의미합니다.

빅데이터는 크게 구조화 데이터와 비구조화 데이터로 분류할 수 있습니다.

1. 구조화 데이터

구조화 데이터는 컴퓨터가 쉽게 자동으로 분류, 판독, 조직화할 수 있는 범주로 체계화되어 있는 데이터를 말합니다. 서비스와 제품, 전자 장치가 수집하는 데이터가 여기에 포함됩니다. 예를 들어 스마트폰이 수집한 GPS 좌표, 은행 계좌, 매출 통계, 웹사이트 트래픽 데이터 등이 구조화 데이터라 할 수 있습니다.

 

2. 비구조화 데이터

비구조화 데이터는 주로 사람이 입력한 정보에 바탕을 둔 데이터로 구성되어 있습니다. 고객 리뷰, 이메일, 비디오, 소셜 미디어 게시물을 예로 들 수 있습니다. 통상기술을 이용해 효율적으로 분류, 체계화, 관리하기가 힘듭니다. 일반적으로 관련 데이터를 추출하기 위해서 키워드를 사용하는 방식으로 비구조화 데이터를 이해하기 쉽게 만듭니다.

 

데이터 과학자란?

데이터 과학은 지식을 얻기 위해 데이터를 과학적으로 연구하는 학문입니다. 데이터 양이 기하급수적으로 증가하고 기업이 수익과 혁신을 주도하기 위해 많은 데이터를 빠르게 분석하여 서비스와 고객만족도를 개선하고, 향상된 제품을 개발하여 판매를 늘려 새로운 기회를 획득해야 합니다. 데이터 과학자는 빅 데이터 수집, 분석, 해석하여 패턴과 인사이트를 발견, 예측하고 실행 가능한 계획을 만드는 사람을 말합니다. 데이터 과학자는 데이터 기반 운영 모델 개발 전체를 담당하는데 현대 비즈니스의 최전선에서 업무방식을 변화시킵니다. 일부 수학자, 일부 비즈니스 분석가 및 컴퓨터 과학자를 포함합니다.

 

데이터 과학자가 하는 일

1. 추천 모델 개발

데이터 과학자는 이커머스와 같이 다수의 고객과 다수의 제품 두 집합을 분석해 고객 맞춤형 상품 추천 목록을 생성하는 모델을 개발합니다. 일반 상품, 금융상품, 요금제 등 추천 항목은 다양하며 각종 SNS 등에서 새로운 사람이나 게시물이 추천되는 것이 이들을 통해 개발됩니다. 보통 수십만~수천만, 때로는 수억/수십억 건 이상의 항목에 대한 추천 모델링을 하기 때문에 대용량 데이터 처리 및 알고리즘적 최적화에 대한 이해가 매우 중요합니다.

 

2. 이상탐지 모델 개발

금융 부정거래나 피싱, 보안 침해 시도와 같은 비정상 데이터 접근 패턴 등을 분석하는 모델을 개발하며 주식 거래와 같은 데이터를 활용하여 분석하기도 합니다.

 

3. 인식모델 개발

얼굴 인식 등을 위한 모델 개발을 담당합니다. 조명, 각도, 화장, 마스크 여부 등에 따라 얼굴 이미지 데이터가 다양하게 변하므로 인식모델 개발자는 이런 다양한 변화에도 정확한 인식을 위한 모델을 개발하며, 이를 위해 데이터의 변화 속성과 불편속성을 분석해 예측에 사용하는 인식 모델을 딥러닝 등을 이용해 개발합니다. 자율주행을 위해서도 인식 모델은 매우 중요하며 날씨, 계절, 조명, 도로 환경 및 도로 오염/파손 여부에 따라 시시각 변하는 도로 객체를 정확하게 인식하기 위한 다양한 방법을 연구하고 개발합니다.

 

데이터 과학자의 필요역량

데이터 과학자는 대학 졸업 후에 진출하는 경우도 있지만, 대규모 데이터 분석, 실험 설계, 모델 개발을 진행하기 때문에 관련 전공의 석사 이상의 학력을 일반적으로 요구합니다. 최근의 채용트렌드는 석사 학력+실무경력 3~4년 정도, 혹은 해당분야 박사학위 소지자에 대한 수요가 많은 편입니다.

 

데이터 과학자 업무 특성상 컴퓨터공학 및 연관학과, 수학, 통계학, 산업공학, 정보공학 등을 전공 또는 부전공으로 하거나 관련 프로젝트, 각종 공모전이나 경진대회, 자격증, 학내 외 교육 및 사내 외 교육을 통해 보완해 구체적인 프로젝트 포트폴리오를 만들어 두면 취업에 도움이 됩니다. 정보처리기사, 데이터분석 전문가(ADP), 데이터분석 준전문가(ADsP), 빅데이터분석기사 등의 자격증이 있으면 유리합니다. 최신의 머신러닝, 딥러닝 분석방법을 살펴보고 특징들을 이해하여 문제상황에 맞는 최적의 도구를 사용하여 문제를 해결하는 능력을 키우는 것이 중요합니다.

 

 

직업전망

많은 산업이 디지털로 전환하고 있는 가운데 그 바탕에는 데이터 과학자의 역할이 있습니다. 데이터산업 시장은 큰 규모로 성장하고 있어 데이터 과학자의  미래 수요는 매우 큽니다. 현재 국내는 기업체연구소의 AI연구파트에서 그룹의 주요 문제를 해결하는 역할을 담당하거나 의료 영상 인식, 자율주행 기술 개발, 제조 최적화 등 다양한 주제에 특화된 전문 기업에 종사하고 있습니다. 최근에는 전문영역을 중심으로 스타트업 창업도 활발한 편입니다.

 

<참고: '디지털&그린 직업정보', 한국고용정보원>

 

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