미래유망직업 <데이터 과학자>

데이터 과학자는 과학적 방법, 알고리즘 및 도구를 사용하여 크고 복잡한 데이터 세트에서 통찰력과 지식을 추출하는 전문가이다. 빅 데이터의 가용성이 증가함에 따라 조직에는 의미 있는 통찰력을 추출하고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있는 숙련된 데이터 과학자가 필요하다.

주요 업무

1. 데이터 수집: 데이터베이스, API, 파일 등을 비롯한 다양한 소스에서 관련 데이터를 식별하고 수집한다. 당면한 특정 문제를 고려하면서 데이터 품질과 무결성을 보장한다.
2. 데이터 정리 및 전처리: 원시 데이터에는 종종 오류, 누락된 값 또는 불일치가 포함된다. 노이즈를 제거하고, 누락된 값을 처리하고, 형식을 표준화하고, 변수를 적절한 표현으로 변환하여 데이터를 정리하고 전처리한다.
3. 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터를 더 잘 이해하기 위해 EDA를 수행한다. 여기에는 패턴, 추세, 상관관계 및 특이점을 발견하기 위한 통계 분석, 시각화 및 요약 기술이 포함된다.
4. 기능 엔지니어링: 기계 학습 모델의 성능을 향상하기 위해 기능(변수)을 선택, 생성 또는 변환한다. 여기에는 차원 축소, 스케일링, 범주형 변수 인코딩 또는 새로운 파생 기능 생성이 포함될 수 있다.
5. 기계 학습 모델링: 회귀, 분류, 클러스터링 또는 딥 러닝과 같은 다양한 기계 학습 알고리즘을 적용하여 예측 또는 설명 모델을 구축한다. 레이블이 지정된 데이터에 대해 이러한 모델을 교육하고 미세 조정하여 성능을 최적화한다.
6. 모델 평가 및 선택: 적절한 평가 메트릭 및 검증 기술을 사용하여 다양한 모델의 성능을 평가한다. 모델을 비교하고, 하이퍼파라미터를 조정하고, 배포에 가장 적합한 모델을 선택한다.
7. 배포 및 통합: 모델이 준비되면 모델을 프로덕션 환경에 배포하는 작업을 한다. 또한 소프트웨어 엔지니어 및 IT 팀과 협력하여 모델을 기존 시스템에 통합하거나 실시간 예측을 위한 API를 개발한다.
8. 모니터링 및 유지 관리: 배포된 모델을 지속적으로 모니터링하여 시간이 지남에 따라 제대로 작동하는지 확인한다. 메트릭을 추적하고, 데이터 드리프트를 모니터링하고, 필요한 경우 모델을 재훈련하고, 새로운 데이터나 요구 사항이 발생하면 업데이트하거나 개선한다.
9. 커뮤니케이션 및 시각화: 경영진, 관리자 또는 고객과 같은 이해 관계자에게 발견한 내용과 통찰력을 전달합니다. 시각화, 보고서 및 프레젠테이션을 사용하여 명확하고 이해하기 쉬운 방식으로 복잡한 개념을 효과적으로 전달합니다.
10. 지속적인 학습 및 연구: 데이터 과학 분야의 최신 발전, 연구 논문 및 기술을 최신 상태로 유지한다. 또한 지속적으로 새로운 도구, 기술 및 방법론을 배워 기술을 향상하고 진화하는 도전에 적응한다.

진출분야 및 직종

1. 의료: 의료 분야의 데이터 분석, 예측 모델링 및 기계 학습 기술을 활용하여 환자 치료를 개선하고 의료 운영을 최적화하며 의료 연구를 촉진한다.  질병 예측, 환자 위험 계층화, 약물 발견 및 임상 의사 결정 지원 시스템과 같은 작업을 수행한다.
2. 금융: 금융 업계의 데이터 과학자는 대량의 금융 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고, 사기를 감지하고, 위험 모델을 구축하고, 거래 전략을 개발한다. 또한 은행 및 보험 부문에서 신용 평가, 포트폴리오 최적화, 알고리즘 트레이딩, 사기 적발을 담당한다.
3. 전자 상거래 및 소매: 전자 상거래 및 소매 회사의 데이터 과학자는 고객 세분화, 개인화된 마케팅, 수요 예측, 재고 관리, 추천 시스템 및 가격 최적화에 대해 작업한다. 기업이 고객 경험을 향상하고 판매를 촉진하기 위해 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원한다.
4. 마케팅 및 광고: 고객 데이터를 분석하고, 시장 조사를 수행하고, 특정 대상을 대상으로 하는 예측 모델을 개발하고, 광고 캠페인을 최적화하고, 마케팅 효과를 측정한다. 고객 세분화, 이탈 예측, 감정 분석 및 광고 타기팅과 같은 작업을 수행한다.
5. 제조 및 공급망: 데이터 분석 및 최적화 기술을 사용하여 생산 효율성을 개선하고 공급망 물류를 최적화하며 비용을 절감한다. 예측 유지 관리, 수요 예측, 재고 최적화 및 공급망 네트워크 설계와 같은 작업을 수행한다.
6. 에너지 및 유틸리티: 센서, 계량기 및 기타 소스의 데이터를 분석하여 에너지 소비를 최적화하고 장비 고장을 예측하며 그리드 안정성을 개선하고 에너지 예측 모델을 개발한다.  부하 예측, 예측 유지 관리 및 에너지 수요 대응과 같은 작업을 수행한다.
7. 운송 및 물류: 경로 계획, 차량 관리, 물류 운영 및 공급망 최적화를 최적화하는 데 중점을 둔다.  경로 최적화, 차량 추적, 수요 예측 및 선적 일정과 같은 작업을 수행하여 효율성을 높이고 비용을 절감한다.
8. 소셜 미디어 및 인터넷 회사: 사용자 행동을 분석하고 감정 분석을 수행하며 추천 시스템을 개발하고 개인화된 콘텐츠 전달을 위한 모델을 구축한다. 사용자 세분화, 소셜 네트워크 분석, 광고 타기팅 및 콘텐츠 조정과 같은 작업을 수행한다.
9. 정부 및 공공 부문: 공공 정책, 도시 계획, 의료 관리, 교통 최적화 및 공공 안전과 관련된 프로젝트를 수행한다. 데이터를 분석하여 추세를 파악하고 정보에 입각한 결정을 내리며 공공 서비스를 개선한다.
10. 교육: 교육 분석, 개인화된 학습, 학생 성과 예측 및 추천 시스템과 같은 작업을 수행한다. 교육 데이터를 분석하여 학생 행동에 대한 통찰력을 얻고 교수법을 개선하며 교육 결과를 향상시킨다.

필요한 학습과 자격

1. 수학 및 통계의 강력한 기반 개발: 데이터 과학은 수학 및 통계 개념에 크게 의존한다. 선형 대수학, 미적분학, 확률 이론 및 통계에 대한 확실한 이해가 있는지 확인해야 한다. 이러한 주제는 많은 데이터 과학 기술 및 알고리즘의 기초를 형성한다.
2. 관련 분야에서 학위 취득: 수학, 통계, 컴퓨터 과학 또는 데이터 과학 자체와 같은 데이터 과학과 관련된 분야에서 학사 학위를 취득해야 한다. 학위는 데이터 과학의 기본 원칙과 이론에 대한 포괄적인 이해를 제공한다.
3. 프로그래밍 배우기: 프로그래밍 능력은 데이터 과학자에게 필수적이다. Python 또는 R과 같이 데이터 과학에서 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어를 배우는 것으로 시작한다. 데이터 조작 라이브러리(예: Pandas), 과학 컴퓨팅 라이브러리(예: NumPy, SciPy) 및 기계 학습 프레임워크(예: scikit- 학습, Tensor Flow 또는 PyTorch).
4. 실무 경험 얻기: 인턴십, 프리랜서 작업 또는 개인 프로젝트를 통해 데이터 관련 프로젝트를 수행할 기회를 찾는다. 이 실습 경험은 지식을 적용하고, 문제 해결 기술을 개발하고, 잠재적 고용주에게 전문성을 보여주는 포트폴리오를 구축하는 데 도움이 될 것이다.
5. 마스터 데이터 분석 및 시각화: 탐색적 데이터 분석, 데이터 정리 및 데이터 시각화와 같은 기술을 마스터하여 데이터에서 통찰력을 추출하는 방법을 배운다. 결과를 효과적으로 전달하는 의미 있는 시각화를 만들기 위해 Tableau, Matplotlib 또는 ggplot과 같은 도구에 익숙해지는 것이 좋다.
6. 기계 학습 학습: 기계 학습 알고리즘 및 기술에 대한  이해가 필요하다. 감독 및 비지도 학습, 회귀, 분류, 클러스터링 및 차원 축소에 대해 알아본다. 이러한 알고리즘을 실제 데이터 세트에 적용하고 강점과 한계를 이해하여 실습 경험을 얻는다.
7. 데이터 과학에 대한 지식 심화: 기계 학습을 넘어 지식을 확장한다. 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 빅 데이터 기술 및 데이터 엔지니어링과 같은 주제를 학습한다. 경력 목표 또는 전문화하려는 산업과 일치하는 영역에서 지식을 습득한다.
8. 업계 동향에 대한 최신 정보 유지: 데이터 과학은 빠르게 발전하는 분야이므로 최신 동향, 도구 및 기술을 최신 상태로 유지하는 것이 중요하다. 데이터 과학 블로그를 팔로우하고, 연구 논문을 읽고, 웨비나에 참석하고, 온라인 커뮤니티에 가입하여 해당 분야의 발전에 대한 정보를 얻는 것이 필요하다.
9. 네트워크 및 전문가와의 연결: 다른 데이터 과학자와 교류하고, 업계 이벤트에 참석하고, 온라인 포럼 또는 데이터 과학 그룹에 가입하고, 해커톤 또는 데이터 대회에 참가한다. 네트워킹을 통해 경험이 풍부한 전문가로부터 배우고, 통찰력을 얻고, 현장에서 취업 기회를 탐색할 수 있다.
10. 지속적인 학습 및 개선: 데이터 과학은 평생 학습 여정이다. 계속해서 새로운 기술을 탐색하고, 온라인 과정을 수강하고, 원하는 경우 고급 학위를 취득하고, 지속적인 전문성 개발에 참여하는 것이 좋다. 호기심을 갖고 새로운 도전을 받아들이고 항상 기술향상을 위해 노력한다.

데이터 과학자가 되려면 강력한 기반을 구축하고 실제 경험을 쌓고 해당 분야의 최신 개발을 따라가는 것이 필수적이다. 견고한 교육 배경, 실습 경험 및 지속적인 학습에 대한 노력을 통해 데이터 과학자로서 성공적인 경력을 쌓을 수 있다.