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결론부터 말씀 드릴께요. 우리나라에서 데이터사이언티스트를 고려하지 않습니다. 억대연봉도 아니겠죠.
데이터사이언티스의 조건은 3가지로 (1) 수학, 통계 등 이론 지식 전문, (2) 컴퓨터 기술전문, (3) 도메인 전문 갖는 경우를 일컸습니다. 2012년인가 가물가물 아주 예전에 발표 했습니다.
어디서부터 잘못되었는지 ... 데이터 사이언티스트 = 분석가라는 공식이 붙어있습니다. 일단 위에 것을 보면 아니란걸 알겠죠?
정의를 다시 내려드리면 데이터 사이언티스트란 도메인 지식을 통해 상황을 분석하여 수리적, 통계적 모델링을 만들고, 그걸 직접 컴퓨터 등 기술을 통해 구현 실현하고, 그 바탕으로 나온 걸로 경영의사를 지원하여 일하는 방식을 바꾸는 것을 하는 것입니다.
이 일을 하는데 아래 분들처럼 박사가 필요하다 이런거 다 맞지 않는 이야기 입니다. 단적으로 예를 들어드리면 전 학부 수학 전공, 경제복수, 통계 부전공에 수리적 기술을 더하디 위해 수치해석 석사를 했습니다. 애초 제가 통계랑 컴퓨터에 관심이 많아 통계이론 컴퓨터 기술은 미리 공부를 다하고 지금도 하죠.
이걸 바탕으로 금융, 보안, 공정 등에 도메인 지식을 쌓고 빅데이터 플랫폼을 만들고, 분석엔진(최신 알고리즘 개발)을 만들며, 분석 컨설팅을 했죠. 그래서 데이터 사이언티스트라 자부하지만 현실은...
다녔던 곳마다 이름이 바뀝니다. 그렇게 현실에서 저걸 다하는 분이 없다고 생각하니깐요ㅠㅍ
데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 머신런닝(AI) 엔지니어 ... 이렇게 세분화해서 뽑아요. 이름에서 알수 있듯이 데이터 엔지니어는 데이터 처만, 데이터 분석가는 분석만, 머신러닝 엔지니어는 모델만 ... 이게 대세입니다. 그래서 아마 찾을수 없었을 거예요. 데사 찾아을 때 분석가가 나왓을 겁니다 ㅋㅋ
현실적으로 이야기 해드리면, 어딜가든 하기 달렸습니다. 전 스스로 찾아 해왔만, 지원 받을수 있다면 교수님이 정말 분석이 잘하는분 밑에 가셔요. (비공식이지만 좀 모르는분 많습니다)
화이팅입니다!!
댓글 3
2022.08.03 |
Q데이터사이언티스트 되려면?