데이터 과학자는 일반적으로 대규모 데이터를 다루고 머신러닝 기술과 지식을 활용하여 조직이 적절하고 효과적인 솔루션과 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
이러한 데이터 전문가들은 의료, 금융 등 다양한 산업 분야에서 유용한 솔루션을 제공하는 데 필요한 기술력과 전문성을 갖추고 있습니다.
조직 내에서 데이터 과학자는 기술 전문가뿐 아니라 비기술 분야 팀원들과도 원활하게 소통해야 합니다.
간단히 말해, 모든 팀원이 구상한 아이디어 또는 진행 중인 프로젝트를 이해할 수 있도록 돕는 역할을 합니다. 이를 위해 데이터 과학자는 업계의 최신 동향을 끊임없이 학습해야 합니다.
데이터 과학자가 되기를 고려하고 있다면, 먼저 이 직업 분야에 대해 충분히 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 과학자는 수학자, 컴퓨터 과학자, 그리고 비즈니스 전략가의 역할을 동시에 수행할 수 있습니다.
이처럼 복합적인 기술을 보유하려면 데이터 과학자는 기술적 전문성과 비즈니스 감각을 모두 갖춰야 합니다. 이러한 이유로 데이터 과학자는 수요가 매우 높은 직종이므로 훌륭한 커리어 선택이 될 수 있습니다.
본론으로 돌아가서, 데이터 과학자는 데이터 분석과 추론을 통해 심층적인 지식을 도출하는 데 주력하는 전문가입니다. 이 분야에서 성공하려면 복잡한 문제를 해결하기 위해 통계 지식과 컴퓨터 기술을 모두 갖추어야 합니다.
이 분야에서는 수학적 및 알고리즘적 기법을 활용하여 가장 어렵고 분석적으로 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 배우게 됩니다.
또한, 원시 데이터를 분석하여 숨겨진 통찰력을 발견하는 방법을 이해하게 됩니다.
핵심은 정확하고 세밀한 분석을 통해 강력한 의사결정 능력을 구축하는 것입니다.
데이터 과학자는 상사, 동료, 심지어 복잡한 통계 용어를 이해하는 데 도움이 필요할 수 있는 고객에게 분석 결과를 발표해야 합니다.
이를 위해서는 뛰어난 구두, 서면 및 시각적 커뮤니케이션 능력 또한 필수적입니다.
데이터 과학자는 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.
다양한 산업 분야에서 선택할 수 있는 많은 취업 기회가 있습니다.
경쟁력 있는 급여와 복리후생을 제공받을 수 있습니다.
성취감과 높은 직업 만족도를 느낄 수 있습니다.
소속 조직의 중요한 연구 개발 프로젝트에 기여할 수 있습니다.
데이터 과학자는 다양한 기술과 프로그램을 활용하여 대규모 데이터베이스를 수집하고 정제하여 기업의 성장과 요구에 기여하는 분석 전문가입니다. 이들은 다양한 데이터 세트에 대한 데이터 수집, 처리 및 분석을 수행하고 결과를 명확하고 시각적으로 제시합니다.
또한, 데이터 과학자는 기업이 가치 있는 데이터 세트를 발굴하고 수집 프로세스를 자동화하도록 지원합니다. 데이터를 사용하여 미래의 추세와 위험을 예측하고 기업 성과 개선 방안을 제시합니다.
데이터 과학자가 되고 싶다면 대부분의 데이터 과학자들이 거치는 다음과 같은 단계를 따를 수 있습니다.
컴퓨터 과학이나 통계학 등 관련 분야 학사 학위 소지 (대부분의 기업에서 데이터 과학자 채용 시 요구)
관련 분야에서 2~4년 경력 (데이터 과학자 채용 시 일반적인 요건)
데이터 과학자가 되기 전에는 연구 보조, 데이터 분석가 또는 인턴과 같은 직책을 거치는 것이 일반적입니다.
채용 담당자는 논리적 사고, 수학적 능력, 꼼꼼함과 같은 소프트 스킬을 중요하게 생각합니다.
데이터 과학자가 되기 위해서는 평균 6~12개월의 직무 교육을 받아야 합니다.
데이터 과학자 자격증(예: Associate - Data Science Version 2.0)을 취득하면 소득 잠재력을 높일 수 있습니다.
앞서 살펴본 바와 같이, 데이터 과학자는 다양한 출처의 정보를 활용하여 숨겨진 패턴과 통찰력을 발견하고 기업이 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 돕는 자격증을 소지하거나 경력을 갖춘 기술 전문가입니다.
이러한 최전선 전문가들은 제조, 의료, 교육, 금융 등 다양한 분야에서 자신의 기술과 지식을 활용합니다.
데이터 과학자로서 다음과 같은 책임을 수행하게 됩니다.
고객, 공급업체 및 협력업체의 지역 CRM 데이터베이스 및 기록을 관리하고 업데이트합니다.
맞춤형 또는 표준 제품을 생산하는 설계 및 제조 환경을 위한 JobScope ERP 시스템을 구축하고 운영했습니다.
메타 분석 방법을 사용하여 여러 출처의 사망률 데이터를 통합하는 SAS 분석을 주도했습니다.
라인 탐색을 사용하는 근사 확률적 경사 하강법을 이용하여 Scala에서 정규화된 로지스틱 회귀 모델을 적합시키는 방법을 구현했습니다.
scikit-learn과 교차 검증을 사용하여 데이터의 선형 회귀 모델 성능을 테스트했습니다.
모호한 소셜 미디어 데이터에서 인사이트를 도출하기 위한 Python 기반 통계 시각화 도구를 개발했습니다.
데이터 프로파일링 및 분석, 지표/메트릭 개발, 추세 분석, 고급 분석 도구 평가를 수행했습니다.
통계 모델링, 머신 러닝, 데이터 검증, 데이터 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 프로세스에 대한 핵심 내부 자문 역할을 수행했습니다.
임상 및 데이터 관리 팀에서 데이터 시각화 및 보고를 지원하는 임상 보고 프로그램을 구현했습니다.
numpy와 pandas를 사용하여 데이터를 정제했습니다.
회사 내 MDM 팀에서 근무했습니다.
학생들의 화학, 생물학, 수학 학습을 지원합니다.
AWS EMR 클러스터 유지 관리 경험이 있습니다.
TensorFlow 모델에 사용되는 GPU 스택을 지원합니다.
EMR에서 S3 버킷의 데이터를 분석합니다.
기술 역량
Python: 고객 이탈을 감지하고 고객 유지율을 높이기 위해 이탈 전 고객을 식별하는 지표를 개발하는 Python 기반 분류 모델을 개발합니다.
데이터 과학: 데이터 과학 및 통계 분석, 데이터베이스 개발 및 설계, 머신러닝(분류, 회귀 등) 분야에서 컨설팅 서비스를 제공합니다.
시각화: 임상 및 데이터 관리 팀에서 사용하는 데이터 시각화 및 보고를 지원하는 임상 보고 프로그램을 구현합니다.
Java: 필터에서 불필요한 입력 데이터를 제거하여 Java로 작성된 1-bucket-theta 알고리즘의 계산 효율성을 향상시킵니다.
Hadoop: R과 Hadoop을 사용하여 위키피디아 트래픽 급증을 분석하고 뉴스 이벤트와의 흥미로운 상관관계를 발견합니다.
Tableau: 경영진의 의사결정을 위해 시각적으로 풍부하고 직관적으로 상호작용하는 Tableau 워크북과 대시보드를 디자인합니다.
기타 소프트 스킬
논리적 사고: 논리적 사고는 데이터 과학자에게 매우 중요한 소프트 스킬입니다. 컴퓨터 알고리즘은 효율적으로 작동하기 위해 논리에 의존하기 때문에 이 능력은 필수적입니다.
수학 능력: 데이터 과학자에게 중요한 또 다른 소프트 스킬은 수학 능력입니다. 컴퓨터 및 정보 연구 과학자는 컴퓨팅에 필수적인 수학 및 기타 기술 주제에 대한 고급 지식을 갖춰야 하므로 이 능력은 매우 중요합니다.
꼼꼼함: 데이터 과학자는 업무 수행에 필수적인 꼼꼼함으로도 잘 알려져 있습니다. 컴퓨터 및 정보 연구 과학자는 작은 프로그래밍 오류 하나가 전체 프로젝트를 실패로 이끌 수 있으므로 작업에 세심한 주의를 기울여야 합니다.
분석 능력: 데이터 과학자의 업무에는 분석 능력이 자주 요구됩니다. 컴퓨터 및 정보 연구 과학자는 체계적인 사고와 연구 결과 분석을 통해 결론을 도출하는 능력이 필수적입니다.
의사소통 능력: 의사소통 능력은 채용 공고에서 흔히 볼 수 있는 중요한 역량이며, 데이터 과학자의 업무에 필수적입니다. 데이터 과학자는 프로그래머 및 관리자와 원활하게 소통하고, 기술적 배경이 부족한 사람들에게 연구 결과를 명확하게 설명할 수 있어야 합니다.
미국에서 데이터 과학자의 평균 연봉은 106,104달러입니다. 이 직종의 일반적인 연봉 범위는 75,000달러에서 148,000달러 사이입니다. 시간당 평균 임금은 51.01달러입니다.
현재 데이터 과학자는 IT 업계에서 가장 수요가 많은 직종 중 하나입니다. 기업들은 수집한 데이터를 분석하고 이해하는 데 도움을 줄 데이터 전문가를 찾고 있습니다.
수익성이 높은 이 분야에 진출하거나 경쟁에서 앞서나가려면 최고의 데이터 과학자 자격증을 취득해야 합니다.
2023년에 취득을 고려할 만한 가장 가치 있는 데이터 과학자 자격증은 다음과 같습니다.
공인 분석 전문가(CAP) 자격증은 벤더에 구애받지 않는 자격증입니다. CAP(Certified Analytics Professional) 자격증은 복잡한 데이터를 유용한 통찰력과 실행 가능한 조치로 전환하는 데 필요한 데이터 활용 능력과 지식을 입증하는 자격증으로, 데이터 과학자의 핵심 업무입니다.
이러한 전문가들은 데이터를 분석하고 논리적인 결론을 도출하며, 관련 고객에게 분석 결과와 그 의미를 전달할 수 있습니다. CAP 또는 준회원 자격인 aCAP 시험에 응시하려면 학력 및 경력에 따라 특정 기준을 충족해야 합니다.
CAP 자격증 시험의 경우, 관련 분야 석사 학위 소지자는 최소 3년, 학사 학위 소지자는 5년, 분석과 무관한 학위 소지자는 7년 이상의 관련 경력이 필요합니다.
CAP 시험의 경우, 석사 학위 소지 및 데이터 또는 분석 분야에서 3년 미만의 관련 경력이 필요합니다.
Open Group의 데이터 과학자 전문가(Open CDS) 자격증 프로그램은 경력을 기반으로 하며, 정식 교육 과정이나 이수를 요구하지 않습니다. 시험을 통해 데이터 과학자 자격증을 취득할 수 있습니다. 레벨 1에서는 공인 데이터 과학자(Certified Data Scientist)로 시작합니다.
레벨 2에서는 마스터 공인 데이터 과학자(Master Certified Data Scientist)가 되고, 최종적으로 레벨 3에서는 최고 공인 데이터 과학자(Distinguished Certified Data Scientist)가 될 수 있습니다. 오픈 공인 데이터 과학자(Open CDS) 자격증을 취득하려면 자격증 신청, 경력 신청서 작성, 심사위원 검토의 세 단계를 거쳐야 합니다.
IBM 데이터 과학 전문가 자격증은 오픈 소스 도구, 데이터 과학 방법론, Python, 데이터베이스 및 SQL, 데이터 분석, 데이터 시각화, 머신 러닝 등 데이터 과학 주제에 대한 9개의 온라인 강좌와 최종 응용 데이터 과학 캡스톤으로 구성되어 있습니다.
Coursera에서 제공되는 IBM 데이터 과학 전문가 자격증은 학습 속도와 일정을 스스로 조절할 수 있습니다. 평균적으로 약 3개월이 소요되지만, 원하는 만큼 시간을 조정할 수 있습니다.
이 과정에는 데이터 과학 기술을 입증하는 포트폴리오를 구축하는 데 도움이 되는 실습 프로젝트도 포함되어 있습니다. 잠재적 고용주에게 어필할 수 있습니다.
클라우데라는 기존의 클라우데라 공인 전문가(CCP) 및 클라우데라 공인 어소시에이트(CCA) 자격증을 새로운 클라우데라 데이터 플랫폼(CDP) 제너럴리스트 자격증으로 대체했습니다. 이 자격증은 플랫폼 활용 능력을 평가합니다.
새로운 시험은 플랫폼의 일반적인 주제를 다루며 관리자, 개발자, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 시스템 아키텍트 등 다양한 직무에 적합합니다. 클라우데라 데이터 플랫폼 제너럴리스트 자격증 시험은 60문항으로 구성되어 있으며, 시험 시간은 90분입니다.
마이크로소프트의 Azure AI 기초 자격증은 머신러닝 및 인공지능 개념과 마이크로소프트 Azure 서비스에 대한 적용 능력을 입증합니다.
마이크로소프트 공인 Azure AI 기초 자격증은 기초 시험이므로 합격에 많은 경험이 필요하지 않습니다. AI 또는 Azure 기반 AI에 처음 접하는 사람이 자신의 기술과 지식을 고용주에게 보여주고 싶다면 이 자격증 시험이 좋은 시작점이 될 수 있습니다.
Microsoft의 Azure Data Scientist Associate 자격증은 Azure에서 머신 러닝 워크로드를 생성하고 실행하는 데 필요한 머신 러닝 활용 능력을 평가합니다. 머신 러닝, 인공지능 솔루션, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 및 예측 분석을 설계하고 구현하는 방법을 알아야 합니다.
또한 리소스 배포 및 관리, ID 및 거버넌스 관리, 스토리지 구현 및 관리, 가상 네트워크 설정 및 관리에도 능숙해야 합니다.
Data Science Council of America(DASCA) Senior Data Scientist(SDS) 자격증 프로그램은 연구 및 분석 분야에서 최소 5년 이상의 경력을 가진 전문가를 위해 설계되었습니다. 이 자격증 시험에 응시하려면 데이터베이스, 스프레드시트, 통계 분석, SPSS/SAS, R, 정량적 방법, 객체 지향 프로그래밍 및 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 기초 지식을 갖추어야 합니다.
이 프로그램은 다양한 지원자를 위한 5가지 트랙으로 구성되어 있으며, 각 트랙은 학위 수준, 경력 및 지원 자격 요건이 다릅니다. 각 트랙에 지원하려면 최소 학사 학위와 데이터 과학 분야에서 5년 이상의 경력이 필요합니다. 반면, 일부 트랙은 석사 학위 또는 관련 자격증을 요구합니다.
빅데이터 분야에서 10년 이상의 경력을 보유하고 있다면 미국 데이터 과학 협의회(DASCA)의 수석 데이터 과학자(PDS) 자격증에 지원할 수 있습니다. DASCA 수석 데이터 과학자(PDS) 자격증은 데이터 과학 분야의 다양한 직무에 맞춰 세 가지 트랙으로 구성되어 있습니다.
시험은 빅데이터 모범 사례, 데이터 기반 비즈니스 전략, 조직 차원의 데이터 지원, 머신러닝, 자연어 처리, 학술 모델링 등과 같은 기본 및 고급 데이터 과학 주제에 대한 지식을 평가합니다.
DASCA 수석 데이터 과학자(PDS) 시험은 경험이 풍부하고 성공적인 데이터 과학 리더 및 실무자에게 적합합니다.
오픈소스 도구를 활용하여 AI 및 분석으로 데이터에서 인사이트를 추출하는 능력을 입증하고 싶다면 SAS의 AI 및 머신러닝 전문가 자격증을 취득할 수 있습니다.
이 자격증을 취득하려면 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 모델 예측 및 최적화에 대한 지식을 평가하는 여러 시험을 통과해야 합니다.
AI 및 머신러닝 전문가 자격증을 취득하려면 머신러닝, 예측 및 최적화, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 분야의 SAS 공인 전문가 시험을 모두 통과해야 합니다.
SAS 공인 고급 분석 전문가(SAS 9 사용) 자격증은 다양한 통계 분석 및 예측 모델링 기법을 사용하여 빅데이터를 분석하는 능력을 보여줍니다.
대규모, 분산 및 인메모리 데이터 세트에 적용하는 방법을 포함하여 머신러닝 및 예측 모델링 기법에 대한 기술이 필요합니다. 또한 패턴 감지, 비즈니스 최적화 기법 실험 및 시계열 예측 기술도 필요합니다.
이 자격증을 취득하려면 세 가지 시험을 통과해야 합니다. SAS Enterprise Miner 7, 13 또는 14를 사용한 예측 모델링, SAS 고급 예측 모델링, 그리고 SAS 텍스트 분석, 시계열 분석, 실험 및 최적화 과정을 이수해야 합니다.
SAS 공인 데이터 과학자가 되려면 SAS에서 제공하는 다른 두 가지 데이터 관련 자격증을 취득해야 합니다. 이 자격증 과정을 통해 데이터 프로그래밍, 관리 및 개선, 데이터 변환, 접근 및 조작, 그리고 인기 있는 데이터 시각화 도구 사용법을 익힐 수 있습니다.
총 18개의 강좌와 5개의 시험을 이수해야 하는 빅 데이터 전문가(Big Data Professional)와 고급 분석 전문가(Advanced Analytics Professional) 자격증을 모두 취득하면 SAS 공인 데이터 과학자 자격을 얻을 수 있습니다.
데이터는 현대 비즈니스 전략의 핵심입니다. 우리는 매일 다양한 형태와 포맷으로 엄청난 양의 데이터를 생성하고 소비합니다. 최근 보고서에 따르면 우리는 매일 2.5경 바이트(2.5 quintillion bytes) 이상의 데이터를 생성하고 있으며, 이 수치는 계속 증가할 것입니다.
즉, 매초마다 각 개인이 약 1.7MB의 데이터를 생성한다는 의미입니다. 이처럼 방대한 데이터를 분석하고 의미를 파악하기 위해서는 데이터 과학이 얼마나 중요한지 알 수 있습니다. 방대하고 복잡한 데이터.
데이터 과학은 데이터 과학자라고 불리는 고도로 숙련된 전문가들을 통해 복잡하고 비정형적인 데이터를 명확하고 유용한 데이터로 변환하는 데 도움을 줍니다.
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