[데이터 사이언티스트] - 공부 순서, 로드맵, 자격증, 연봉

데이터 사이언티스트는 회사의 발전을 위해서, 회사의 문제를 해결하기 위해서 데이터를 관리하고 분석한다. 업무를 수행하기 위해서는 다양한 기술을 알아야 한다. 그럼 이번 포스팅에서는 데이터 사이언티스트가 되기 위해서 알아야 하는 공부 순서, 로드맵, 자격증, 연봉 등등 다양하게 알아보도록 하겠다.

 

 

데이터 사이언티스트의 수행 직무 (하는 일)

 

데이터 사이언티스트가 하는 일은 다음과 같다.

• 많은 양의 빅데이터를 수집해 사용 가능한 형태로 변환한다.
• 사용 가능한 형태로 만든 데이터를 활용해 회사에 이익이 되게끔 문제를 해결한다.
• R, 파이썬 등등 다양한 프로그래밍 언어로 데이터를 분석한다.
• AI, 머신러닝, 딥러닝 등등 최신 기술들을 하루빨리 접목시키기 위해서 노력한다.

 

 

데이터 사이언티스트가 되기 위한 공부방법

 

학교 공부는 매우 중요하다. 학교 커리큘럼에도 머신러닝, 딥러닝 등등 관련 과목들이 많이 신설되어있으니까 이런 과목들을 열심히 듣고 추가적으로 동아리 활동이나 공모전 등등 데이터 경험을 많이 쌓는 것을 추천한다. 그럼 데이터 사이언티스트가 되기 위해서 어떤 것부터 공부해야 할까?

 

1. 프로그래밍 언어

데이터 분야를 포함한 거의 모든 IT 직종은 처음에 프로그래밍 언어를 배우는 것을 추천한다. 데이터 분야에서 가장 많이 사용되는 언어는 파이썬과 R이다. R은 통계를 다루기 쉽고 파이썬은 다양한 분야에서 널리 활용되는 프로그래밍 언어이다. 

 

2. 데이터베이스

데이터 사이언티스트의 핵심은 데이터 분석이다. 모든 데이터는 데이터베이스에 저장되기 때문에 데이터 사이언티스트가 되기 위해서는 필수적으로 데이터베이스에 대한 공부를 해야 한다. 데이터베이스와 상호작용을 하기 위해서는 SQL을 다룰 수 있어야 한다.

 

3. 수학

데이터를 분석하는 과정에서 반드시 통계나 다른 수학적 개념이 사용되기 때문에 수학 공부는 중요하다. 확률과 통계, 통계학, 선형대수 등 다양한 개념을 알아야 하는데 너무 걱정하지 않아도 된다. 다 대학교에서 배울 것이다.

 

4. 머신러닝

이제 머신러닝에 대해서 배울 차례다. 선형 및 로지스틱 회귀 분석, SVM 등 기본적인 머신러닝 알고리즘 기법을 배워야 한다. 

 

5. 시계열 및 모델 검증

시계열을 통해 데이터의 추세, 주기성 및 향후 데이터 동작을 예측할 수 있다. 미래의 결과를 예측하기 위해 모델을 만들고 추가적으로 그 모델의 정확성도 검증해야 한다.

 

6. 신경망

신경망을 배우면서 필기 인식, 패턴 인식, 얼굴 인식 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 신경망은 딥러닝을 배우기 위해서 반드시 배워야 한다.

 

7. 딥러닝

딥러닝을 이용하면 영상인식, 음성인식, 자연어 처리 등 다양한 작업을 할 수 있다.

 

8. 자연어 처리

자연어 처리는 머신러닝을 이용해 컴퓨터가 사람의 언어를 이해할 수 있도록 하는 기술이다. 음성 인식, 텍스트 인식 및 시리, 빅스비와 같은 챗봇들도 다 자연어 처리를 활용한 것이다.

 

데이터 사이언티스트 공부순서, 로드맵

 

데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 자격 (+ 자격증)

 

• 데이터 시각화: 데이터를 쉽게 분석할 수 있도록 그림 또는 그래픽 형식으로 표시.
• 머신러닝 : 수학 알고리즘과 자동화에 기반을 둔 인공지능의 한 분야.
• 딥러닝: 데이터를 사용하여 복잡한 추상화를 모델링하는 머신러닝 연구 영역.
• 패턴 인식: 데이터의 패턴을 인식하는 기술(흔히 머신러닝과 호환해서 사용됨)
• 데이터 준비: 원시 데이터를 다른 형식으로 변환하여 더 쉽게 사용할 수 있도록 하는 프로세스.
• 텍스트 분석: 구조화되지 않은 데이터를 검토하여 주요 비즈니스 통찰력을 얻는 프로세스.

 

추천 자격증

• 빅데이터 분석기사

- 필기 과목 : 1. 빅데이터 분석 기획 2. 빅데이터 탐색 3. 빅데이터 모델링 4. 빅데이터 결과 해석

- 필기 방법 : 객관식, 과목당 20문항

- 필기 점수 : 100점을 만점으로 하여 과목당 40점 이상, 전과목 평균 60점 이상

 

- 실기 과목 : 빅데이터 분석 실무

- 실기 방법 : 복합형(필답형, 작업형)

- 실기 점수 : 100점을 만점으로 하여 60점 이상

 

 

데이터 사이언티스트의 연봉 및 현실

 

연봉

데이터 사이언티스트의 연봉

 

현실

 

1. 기대와 다르다

보통 데이터 사이언티스트를 꿈꾸는 사람들은 본인이 멋진 최신 기술들을 사용해서 복잡한 문제를 해결하고 멋진 결과물을 만들 수 있을 것이라고 생각하지만, 대부분의 회사들은 AI 인프라를 제대로 갖추지 못한 상태로 데이터 사이언티스트를 고용하기 때문에 실제 회사에 들어가면 상상과는 반대로 보고서를 쓰는 것이 주 업무다.

 

2. 데이터에 대한 많은 지식을 알아야 한다

"데이터 사이언티스트"라는 직업을 들어 봤을 때 엄청 전문적인 느낌인데 이는 다른 사람들도 똑같이 느낀다. 회사 사람들은 당신이 엄청난 전문가라고 생각하기 때문에 모르는 것을 많이 물어볼 수 있다. 따라서 데이터에 대한 모든 것을 알아야 하고 계속 공부해야 한다.