데이터 분석이 왜 하고 싶었는지?
입사 면접을 볼 때 반드시 물어보는 질문입니다. 오늘은 2024년 ‘데이터 사이언티스트’로 커리어로 전환을 고려하시는 분들을 위한 길잡이를 소개하려 합니다.
‘데이터 사이언스’라는 분야가 어떻게 바뀌고 있는지, 또 어떤 길을 따라가야 할지에 대한 저의 경험담을 나누고자 합니다.
데이터 사이언스 10년, 변화와 성장의 기록
저의 데이터 분석을 시작한지는 10년 전으로 거슬러 올라갑니다. 그 당시 저는 데이터 컨설팅 분야에서 일하고 있었고, 빅데이터가 도입되는 시점이었습니다.
당시만 해도 데이터 사이언스라는 개념은 거의 없었습니다. 처음에는 모 통신사에서 하는 “개인 비서” 프로젝트를 하면서 개인화 된 데이터의 패턴을 이해하기 위한 알고리즘을 구축했습니다. 제가 주로 사용했던 방식은 시계열 분석과 확률 모델이었죠.
그 때만 해도 일반인이 데이터 사이언티스트라는 직업을 이해하도록 설명하는 게 쉽지 않았습니다. ‘딥러닝’ 등에 대한 설명은 더욱 그랬죠. 그만큼 드문 직업이었으니까요.
하지만 지난 10년 사이, 데이터 사이언스 분야는 엄청난 변화를 겪었습니다. 요즘 상담하는 신입 데이터 사이언티스트들 조차 시장이 포화 상태에 이르렀다고 느끼곤 하죠.
데이터 사이언스의 변화와 전망
하지만 여러분, 데이터 사이언스 직업으로의 전환은 여전히 매력적인 도전입니다. 다만, 게임의 법칙이 달라졌다는 것을 생각해야 합니다. 어떻게 달라졌냐고요?
과거에는 응용수학 또는 통계학이의 단단한 기초가 있는 데이터 사이언스가 각광 받았습니다. 마치 골든 티켓과 같았다면, 이제는 다양한 기술력과 도메인 지식, 그리고 통찰력이 필요한 시대입니다.
변화된 시장에서 알아야 할 것들
-
기술 스택의 다변화: 과거에는 R이나 Python만 잘 다뤄도 충분했지만, 이제는 데이터베이스, 클라우드 컴퓨팅, 머신러닝 프레임워크까지 익혀야 합니다. 예를 들어, SQL과 NoSQL 데이터베이스를 다룰 줄 알아야 하고, AWS나 Azure 같은 클라우드 플랫폼도 익숙해야 합니다. TensorFlow나 PyTorch 같은 머신러닝 라이브러리도 능숙하게 활용할 수 있어야 합니다.
-
도메인 지식의 중요성: 단순히 기술만 잘하는 것이 아니라, 데이터를 다루는 각 분야의 특성을 이해하고 관련 문제를 해결할 수 있는 능력도 중요합니다. 예를 들어 헬스케어 분야 데이터를 다룰 때는 환자 데이터의 민감성을 고려해야 하고, 금융 분야에서는 정책 규제에 대한 지식이 필요합니다.
-
협업과 커뮤니케이션: 데이터 사이언스는 더 이상 혼자서만 하는 일이 아닙니다. 팀원들과 원활한 의사소통을 통해 프로젝트를 성공적으로 이끌어가야 하며, 이해관계자들에게 인사이트를 효과적으로 전달할 수 있어야 합니다.
데이터 분석가 로드맵을 위한 실전 준비
제가 지금 데이터 사이언스 커리어에 도전한다면 다음과 같이 준비할 것 같습니다.
1.꾸준한 학습과 실습
온라인 강의와 다양한 프로젝트를 통해 기술을 꾸준히 연마합니다. 특히 요즘 급격하게 발전하는 AI 관련 학습도 꾸준히 해야 합니다. AI로 인해 데이터 사이언스 변화도 만만치 않기 때문입니다. 코딩은 이제 인공지능이 하고, 그 내용을 관리 감독할 사람이 필요합니다.
2.도메인 지식 습득
관심 있는 산업을 정하고, 해당 분야의 문제와 데이터를 파악하는 시간을 투자해야 합니다. 데이터 사이언스 영역에서 경험한 경력직들이 한목소리로 이야기 하는 것이 있습니다. “코딩 기술보다는 결국 도메인 지식이다.” 그 도메인의 인사이트를 가지려면 지속적으로 그 분야의 업무에 대해 잘 알아야 합니다.
3. 네트워킹과 멘토링
관련 분야에서 활동 중인 전문가들과 교류하며 인사이트를 얻고, 경력 방향성을 명확히 합니다. 요즘에는 캐글(kaggle)과 같은 커뮤니티도 많고 교육도 많습니다. 만약 혼자만 기술을 준비한다면 방향성이 맞지 않을 수 있습니다. 그리고 서로 격려와 경쟁을 통해 성장하지 못하고 도태되기 일수 입니다.
결론
데이터 사이언스는 여전히 매력적이지만, 시대의 변화에 발맞추어 새로운 스킬과 자세를 갖추어야 합니다. 다가올 변화를 기회로 삼아, 데이터 분야에서의 성공적인 경력을 쌓아 나가길 바랍니다.
여러분이 그 여정을 시작할 때, 이 가이드가 작은 도움이라도 되길 바랍니다.