오늘날의 데이터 중심 세계에서 데이터 과학자는 해당 분야에서 진정으로 탁월한 기술과 지식을 보유해야 한다. 통계, 프로그래밍 언어, 머신러닝 알고리듬에 대한 기술 전문 지식도 중요하지만 더 광범위한 기술 세트를 수용하는 것도 매우 중요하다.

시각화나 보고서를 통해 결과를 제시하고 기술적 전문 용어를 쉽게 이해할 수 있는 용어로 번역할 수 있어야 한다. 즉, 데이터 과학자에게 필수적인 기술은 단순한 통계 분석이 아니다. 코딩 능력과 의사소통 능력도 마찬가지로 중요하다.

통계 분석부터 코딩, 커뮤니케이션까지

통계 분석은 데이터 과학자 작업의 기초를 형성한다. 하지만 데이터 과학자의 다각적인 역할을 수행하려면 코딩 능력과 효과적인 의사소통 능력도 필요하다. 데이터 과학자는 복잡한 데이터 세트에서 의미 있는 통찰력을 추출하기 위해 통계 개념과 방법론을 확실하게 이해해야 한다.

무엇보다도 관련 질문을 파악하고, 적절한 실험이나 분석을 설계하며, 결과에서 실행 가능한 통찰력을 도출할 수 있는 능력을 보유해야 한다. 통계 모델을 적용하고, 가설 검정을 수행하고, 결과를 정확하게 해석하는 데 능숙해야 한다.

또한 데이터를 효율적으로 조작하고 분석하려면 강력한 프로그래밍 기술이 필요하다. 파이썬이나 R과 같은 언어에 능숙하면 데이터 세트를 정리하고, 예측 모델을 구축하고, 작업을 자동화할 수 있다.

데이터 과학자 역할의 또 다른 필수 측면은 효과적인 의사 소통이다. 데이터 전문가는 기술적 통찰력과 결과를 여러 비즈니스 사용자에게 전달해야 하기 때문이다. 따라서 원시 데이터를 의미 있는 맥락으로 변환하여 의사 결정을 안내할 수 있는 설득력 있는 스토리텔링 기술을 갖추는 것이 필수적이다.

이 모든 자질에는 비판적 사고, 창의성, 적응성이 필요하다. 또 데이터 과학자는 비즈니스 통찰력에 대한 확실한 이해도 필요하다. 그들은 분석 작업을 조직의 목표와 전략에 맞춰 성장 또는 개선의 기회를 찾아내야 한다.

업무 도구 익히기 : 파이썬, R, SQL, 하둡

데이터 조작, 데이터 분석, 머신러닝을 위한 강력한 도구로 구성된 광범위한 라이브러리를 갖춘 파이썬은 데이터 과학을 위한 언어로 자리매김했다. 마찬가지로 R 프로그래밍은 데이터 분석을 위해 특별히 설계된 광범위한 통계 기술과 패키지를 제공한다.

관계형 데이터베이스를 사용하려면 SQL(구조적 쿼리 언어)에 대한 지식이 중요하다. 데이터 과학자는 SQL을 사용하여 방대한 데이터 세트에서 관련 정보를 효율적으로 추출한다. 복잡한 쿼리와 집계를 수행하여 통찰력을 얻을 수 있다.

빅 데이터가 기하급수적으로 계속 증가함에 따라 하둡은 데이터 과학자 툴킷의 필수가 되었다. 분산 처리 프레임워크를 통해 하둡은 컴퓨터 클러스터 전체에서 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있다.

이러한 도구에 대한 지식은 데이터 과학자가 원시 데이터를 효과적으로 정리하고 전처리하는 데 도움이 된다. 그런 다음 ML 알고리듬이나 예측 모델링과 같은 고급 분석 기술을 적용하여 사용 가능한 정보에서 통찰력을 추출할 수 있다.

예측 모델링에서 소셜 네트워크 분석까지

데이터 과학 분야는 단순한 숫자와 통계를 훨씬 뛰어 넘는 다양한 응용 분야를 포괄한다. 데이터 과학자가 뛰어난 핵심 영역 중 하나는 예측 모델링이다. 예측 모델링에는 과거 데이터를 사용하여 미래 결과에 대해 정확한 정보를 바탕으로 예측하는 작업이 포함된다.

데이터 과학자는 고급 알고리듬과 머신 러닝 기술을 사용하여 데이터 세트 내의 상관 관계, 인과 관계, 추세와 패턴을 밝혀 소비자 행동부터 주식 시장 변동까지 모든 것을 예측할 수 있다.

데이터 과학 영역의 또 다른 흥미로운 영역은 소셜 네트워크 분석이다. 이 영역은 온라인이든 오프라인이든 네트워크 내 개인 간의 복잡한 관계를 이해하는 데 중점을 둔다. 데이터 과학자는 정교한 그래프 이론 알고리듬을 사용하여 정보가 네트워크를 통해 어떻게 흐르는지 조사하고, 영향력 있는 노드나 커뮤니티를 파악하고, 아이디어나 질병의 확산을 예측한다.

데이터 과학자는 의료, 금융, 마케팅, 사이버 보안 분야에서도 중요한 역할을 한다.

진화하는 데이터 과학자의 역할

데이터 과학자들이 계속해서 새로운 도전에 직면하고 추가적인 책임을 맡게 될 것은 분명하다. 한 가지 두드러진 경향은 데이터 과학자가 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)에 능숙해야 할 필요성이 증가하고 있다는 것이다. 기술의 발전으로 인해 조직은 방대한 양의 복잡한 데이터에서 통찰력을 얻기 위해 이러한 도구를 사용하고 있다.

데이터 과학자들은 AI 모델을 개발 및 배포하고 그 결과를 정확하게 해석하는 기술이 필요하다. 또한 현장 내에서 윤리적인 문제가 점점 더 강조되고 있다. 개인 정보 보호와 편견에 대한 우려가 계속 커지고 있어 데이터 과학자들은 이러한 문제를 주의깊게 탐색해야 한다. 알고리듬이 공정하고 편견이 없는지 확인하고 민감한 정보를 보호해야 한다.

협업은 데이터 과학자 역할의 필수적인 부분이 될 것이다. 조직 내 여러 부서의 도메인 전문가와 긴밀하게 협력하면 더 효과적인 문제 해결과 의사 결정이 가능하다.

데이터 과학자를 위한 필수 기술

데이터 과학자에 대한 수요는 계속해서 커질 것이다. 빠르게 진화하는 이 분야에서 두각을 나타내기 위해서는 전통적인 데이터 분석을 넘어서는 다양한 기술을 습득해야 한다.

우선 데이터 과학의 기초를 이해하려면 통계와 수학에 대한 탄탄한 기초가 필요하다. 그리고 대규모 데이터 세트를 효율적으로 조작하고 분석하려면 파이썬과 R에 능숙해야 한다. 또한 예측 모델을 구축하기 위해 ML 알고리듬에 대한 전문 지식이 점점 더 중요해지고 있다.

이러한 핵심 기술 외에도 데이터 과학자는 딥 러닝과 같은 새로운 기술에도 익숙해져야 한다. 조직이 이미지, 비디오, 텍스트와 같은 방대한 양의 비정형 데이터를 수집함에 따라 딥 러닝 기술을 사용하여 이러한 복잡한 데이터 세트에서 의미 있는 패턴과 통찰력을 추출하는 능력은 높이 평가될 것이다.

마지막으로, 데이터 과학자가 자신의 결과를 비기술적 이해관계자에게 명확하게 전달하려면 효과적인 의사 소통 기술이 필요하다. 복잡한 분석 결과를 실행 가능한 비즈니스 권장 사항으로 변환하는 능력은 뛰어난 데이터 과학자를 차별화할 것이다.

데이터 마이닝에서 데이터 시각화로 전환

데이터 과학 분야가 계속 발전함에 따라 산업을 변화시키고 의사 결정 프로세스에 혁명을 일으킬 가능성도 커지고 있다. 설명적 분석과 예측적 분석은 과거 데이터에서 통찰력을 얻고 미래 결과에 대해 정보에 입각한 예측을 하기 위해 오랫동안 활용되어 왔지만 현재는 처방적 분석에 중점을 두고 있다.

처방적 분석은 일어날 수 있는 일에 대한 통찰력을 제공할 뿐만 아니라 이를 실현하는 방법에 대한 권장 사항을 제공해 데이터 분석을 완전히 새로운 수준으로 끌어올린다.

데이터 과학자들은 고급 알고리듬, 머신 러닝 기술과 AI를 활용해 단순히 패턴과 추세를 이해하는 것뿐만 아니라 의사 결정 프로세스를 최적화하는 실행 가능한 제안을 제공할 수 있다.

처방적 분석의 영향은 수많은 부문에 미친다. 의료 분야에서는 의사가 환자 데이터를 기반으로 개인화된 치료 계획을 결정하는 데 도움이 될 수 있다. 공급망 관리에서는 재고 수준을 최적화하고 물류 운영을 효율화할 수 있다. 금융에서는 위험 관리 전략을 지원할 수 있다.

2023년에는 데이터 과학자들의 역할이 단순히 대규모 데이터 세트를 마이닝하는 것에서 복잡한 데이터를 효과적으로 시각화(대화형 대시보드, 차트, 그래프)하고 해석하여 의사 결정 프로세스를 향상시키는 것으로 진화했다.

고급 기술의 출현으로 데이터 과학자들은 이제 방대한 양의 정보에서 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있는 강력한 도구와 방법론을 갖추게 되었다. 데이터 마이닝은 여전히 데이터 과학자 업무의 중요한 측면이지만 유일한 초점은 아니다.