데이터 과학자는 대량의 데이터를 수집하고 이해하는 훈련을 받은 전문가입니다. 그들은 자료를 분석하고 해석한 다음 결과를 비즈니스나 정부 지도자에게 전달합니다. 이런 내용이 흥미로운 것 같다면 데이터 과학자로서의 역할을 고려해보세요. 주요 업무와 교육 요구 사항을 이해하는 것은 직업 생활을 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 기사에서는 데이터 과학자의 역할, 이를 위한 요구 사항 및 단계, 급여 및 취업 전망과 관련된 유용한 정보 등에 대해 논의합니다.
데이터 과학자는 무슨 일을 하는가?
데이터 과학자는 원시 데이터를 기술적이고 비기술적인 개인들에게 이해하기 쉬운 결과물로 분석하고 종합합니다. 또한 데이터를 사용하여 실행 가능한 비즈니스 운영 인사이트를 만들고 비즈니스 결정을 안내합니다. 이 직업은 프로그래밍, 통계 및 비즈니스 논리를 결합합니다. 데이터 과학자는 프로그래밍, 통계 및 기계 학습 (ML) 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 결론을 도출합니다.
그들은 소셜 미디어 회사에서 일할 수 있으며 사용자 데이터를 활용하여 사용자의 습관을 이해하고 즐길 수 있는 콘텐츠를 제안할 수 있습니다. 또한 정치 분야에서 일하고 선거 결과에 대한 예측을 할 수도 있습니다. 데이터 과학자는 일반적으로 분석한 데이터를 사용하여 문제를 해결합니다. 일부 주요 업무에는 다음이 포함됩니다:
- 분석 중인 데이터에 가장 적합한 통계 학습 모델 이해 및 연구를 통한 새로운 모델 개발
- 비즈니스 인텔리전스 (BI)와 같은 다른 부서와 협력하여 조직의 요구 사항을 이해하고 원시 데이터, 인공 지능 (AI) 및 기계 학습을 사용하여 유용한 솔루션 식별
- 분석 결과를 최고 경영자 및 기타 주요 의사 결정자에게 전달
- 조직적 도전에 솔루션을 제공할 수 있는 최신 기술 동향을 파악하는 것
- 비즈니스 알고리즘 개발을 돕기 위해 예측 모델 또는 ML 모델 구축
- 조직을 위한 데이터베이스 개발 및 유지
- 경영진을 위한 보고서 작성
- 데이터 분석에서 발견된 결론, 패턴 또는 트렌드 제시
- 대규모 구조화 및 비구조화된 데이터 세트 검토
- 피드백을 기반으로한 프로세스 변경 구현
데이터 과학자가 되기 위한 요구 사항
데이터 과학자로서의 위치를 얻기 위해 지원하는 직무 수준에 따라 특정 요구 사항이 있습니다. 이는 다음을 포함할 수 있습니다:
교육 자격
데이터 과학자는 일반적으로 학사 학위를 최소한으로 갖추어야 합니다. 그러나 대부분의 고용주는 석사 학위나 박사 학위를 소지한 지원자를 선호합니다. 데이터 과학자가 되기 위한 몇 가지 학사 프로그램에는 컴퓨터 과학, 컴퓨터 공학 및 정보 기술 (IT)이 포함됩니다. 학사 학위를 갖추면 데이터 분석팀의 일원으로 일하고 경력을 향상시켜 더 높은 직책을 얻을 수 있습니다. 대학이나 기관에서 제공하는 인증 프로그램에 참여하거나 부트 캠프 및 온라인 학습 과정을 이수함으로써 교육을 추가할 수도 있습니다.
이 역할을 위해 얻을 수 있는 다른 학위로는 다음이 있습니다:
- 데이터 과학 석사
- 정보 및 데이터 과학 석사
- 데이터 분석 석사
- 응용 데이터 과학 석사
- 데이터 과학 박사
경험
많은 기업들은 데이터 과학자가 본격적인 직책에 오기 전에 선택한 산업에서 시간을 보내면서 훈련을 받도록 요구합니다. 학교에서 인턴십을 통해 경험을 쌓거나 입사 수준의 역할에 지원하고 몇 년 동안 근무하면 데이터 과학자로서 귀중한 경험을 얻을 수 있습니다. 이는 실전 학습을 통해 학술적인 기술 세트를 향상시키고 해당 분야의 전문가와 직접적으로 협력할 수 있는 기회를 제공합니다.
자격증
데이터 과학자가 되기 위해서는 자격증이 필수적으로 요구되는 것은 아니지만, 많은 데이터 과학자들이 경쟁력을 갖추기 위해 여러 선택적 자격증을 취득합니다. 이러한 추가 자격증은 잠재적인 고용주들에게 더욱 더 매력적으로 보일 수도 있습니다. 일부 자격증에는 다음이 포함됩니다:
- 데이터 과학 및 고급 분석 연관 자격증 (DECA-DS): Dell에서 제공하는 DECA-DS는 대부분의 데이터 과학자들에게 적합한 분석 작업 및 대규모 데이터의 개념적 및 논리적 측면에 초점을 맞춘 자격증입니다. 이 자격증은 경력 초반의 준전문가 수준의 데이터 과학자들에게 이상적입니다.
- Microsoft MCSE 데이터 관리 및 분석 자격증: 이는 중간 경력의 데이터 과학자들에게 가장 적합한 고급 자격증입니다. Microsoft 자격증은 SQL Server나 Azure에서 작업하는 과학자들에게 가장 적합합니다. 이 기사에서 언급된 회사들은 Indeed와 제휴 관계가 없음을 유의하십시오.
데이터 과학자가 보유해야 할 기술과 스킬
데이터 과학자는 다음과 같은 여러 가지 기술 및 소프트 스킬이 필요합니다:
- 데이터 시각화: 데이터 시각화는 숫자 데이터를 플롯이나 그래프와 같은 그래픽 표현으로 변환하는 능력입니다. 이를 통해 결과물을 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다.
- 프로그래밍 언어: 프로그래밍 언어는 데이터 과학자 및 다른 사람들이 소프트웨어를 생성하기 위해 사용하는 텍스트 기반 언어입니다. 이러한 언어에는 Python 및 SQL이 포함됩니다.
- 데이터 마이닝: 데이터 마이닝은 대량의 데이터를 조사하고 중요한 정보를 추출하는 작업을 말합니다. 이를 통해 기업들은 비즈니스 전략 및 프로세스에 대한 잘 근거화된 결정을 내릴 수 있습니다.
- 코딩: 코딩 또는 컴퓨터 프로그래밍은 컴퓨터에게 명령을 전달하기 위해 사용됩니다. 이 작업은 알고리즘 생성과 프로파일링, 그리고 정확성 검사를 포함할 수 있습니다.
- 기계 학습 및 인공 지능: 기계 학습은 특정 데이터와 알고리즘을 사용하여 컴퓨터가 인간과 유사한 결정을 내리도록 하는 인공 지능의 하위 범주입니다. 데이터 과학자는 ML과 AI를 사용하여 기업 프로세스를 자동화하여 효율성과 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
- 클라우드 컴퓨팅: 데이터 과학자는 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 가치 있는 데이터를 저장하고 원격 서버에서 컴퓨터 시스템을 구동합니다.
- 커뮤니케이션 스킬: 커뮤니케이션 스킬에는 문서 작성 및 구두적인 커뮤니케이션이 포함됩니다. 원시 데이터를 분석한 후에 이러한 전문가들은 비기술적인 개인들에게 자신들의 결론이나 제안된 해결책에 대해 복잡한 정보를 전달합니다.
데이터 과학자가 되기 위한 단계
다음은 데이터 과학자가 되기 위해 취할 수 있는 다섯 가지 단계입니다:
- 교육 학습: 많은 고용주들은 데이터 과학이나 관련 분야의 학사 학위를 취득해야만 경력을 시작할 수 있도록 요구합니다. 지역별로 데이터 과학자 채용 공고를 검색하고, 해당 학문적 직업 경로의 요구 사항을 이해하기 위해 대학의 진로 상담사와 이야기해 보세요.
- 고급 학위 취득: 학사 학위로 시작하고 입사 수준의 역할에서 경력을 개발할 수 있지만, 경력 목표에 따라 고급 학위를 취득하는 것이 유익할 수 있습니다. 예를 들어, 학사 학위를 취득한 후에도 바로 석사 또는 박사 학위를 취득하거나 해당 분야에서 입사 수준의 역할로 근무하는 동안 고급 학위를 취득할 수 있습니다.
- 경험 쌓기: 일반적으로 고용주들은 데이터 과학자들이 해당 분야에서 최소 7년 이상의 경험을 갖추도록 요구합니다. 여전히 학교에 다니고 있다면 관련 인턴십 기회를 찾아보세요. 그러나 최근에 졸업한 경우 컴퓨터 및 프로그래밍 기술을 갖추기 위해 IT 분야에서 기회를 찾아보세요.
- 이력서 업데이트: 필요한 교육, 경험 및 어떤 자격증을 가지고 있을 수도 있으므로 해당 정보를 포함하여 이력서를 업데이트하세요. 교육과 관련된 작업 경험을 포함하고, 전이 가능한 스킬을 강조하세요.
- 채용 지원: 지리적 위치에 따라 데이터 과학자 채용 포지션을 찾고, 교육, 경험 및 기술 세트에 기반하여 가장 적합한 역할을 식별하세요. 각 포지션에 맞게 이력서와 커버레터를 사용하여 지원하세요.
데이터 과학자의 급여 및 취업 전망
정규직 데이터 과학자의 전국 평균 연봉은 연간 128,715달러입니다. 이 역할의 급여는 교육 수준과 관련 경험, 고용주의 산업, 회사 규모 및 지리적 위치에 따라 달라질 수 있습니다. Indeed에서 제공하는 가장 최신 급여 정보를 확인하려면 제공된 링크를 클릭하세요.
또한, 미국 노동 통계국 (BLS)은 2021년부터 2031년까지 이 역할이 36% 성장할 것으로 예측하고 있습니다. 이 예측 속도는 미국의 대부분의 직업보다 빠르며, 매년 약 13,500 개의 취업 기회를 예상할 수 있습니다.
데이터 과학자의 작업 환경
데이터 과학자의 작업 환경은 그들이 일하는 산업에 따라 다릅니다. 데이터 과학자는 주로 정규 근무 시간 동안 정규 근무 시간 동안 근무합니다. 일반적으로 데이터 과학자는 정부에서 컴퓨터 시스템 설계나 관련 서비스, 대학 및 소프트웨어 출판사를 위한 연구 및 개발과 같은 분야에서 근무합니다.
그들의 작업 환경의 일반적인 특징은 다음과 같습니다:
- 책상에 오랜 시간 앉아 있음
- 컴퓨터, 스캐너, 프린터 등 사무용 기기 사용
- 분석 결과를 경영진 및 주요 이해 관계자에게 제시
데이터 과학자 직무 설명의 예
디트로이트 시내에 위치한 코스모트로닉스 사운드 시스템은 데이터 과학자를 고용하려고 합니다. 데이터 과학자는 데이터 과학자들, 데이터 시각화 전문가들 및 데이터 분석가들로 구성된 소규모 팀과 긴밀히 협력하여 복잡한 비즈니스 도전을 해결하는 데 도움이 되는 지식으로 데이터를 변환하는 데 기여할 수 있습니다. 이상적인 후보자는 비판적 사고, 분석적 문제 해결 능력, 프로그래밍 및 통계 컴퓨팅 기술, 비즈니스 이해력을 갖추고 있습니다. 그들은 새로운 복잡한 개념을 배우고 이해하는 능력이 뛰어납니다. 또한 기계 학습, 딥러닝, 빅 데이터 및 인공지능 분야의 최첨단에 있음에 흥미를 가지고 데이터 과학에 헌신적입니다.
이 역할의 다른 잠재적인 직무는 다음과 같습니다:
- 조직의 클라우드 시스템과 작업하기
- 견고하면서도 간단한 데이터베이스 개발
- 프로그래밍 언어를 사용하여 회사의 데이터베이스 유지
- 대량의 데이터 세트를 정리하고 유효성을 검사
- 예측 시스템 개발에 도움을 주기
- 실행 팀 및 기타 회사 이해 관계자들을 위해 깔끔하고 체계적인 방식으로 데이터 결과 제시
Aaron Kim (Updated Updated May 3, 2023) source : Indeed