데이터 사이언티스트(Data Scientist)란?

데이터 사이언티스트(Data Scientist)란?

데이터 사이언티스트(Data Scientist)는 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스 문제를 해결하고 의사 결정을 내리는 전문가입니다. 이를 위해 다양한 데이터 마이닝 기술, 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘, 통계학, 데이터 시각화 등 다양한 기술과 지식을 활용합니다.

 

주요 업무로는 데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 분석, 예측 모델 개발, 통계 분석, 데이터 시각화 및 보고서 작성 등이 있으며 이를 위해 Python, R, SQL 등 다양한 프로그래밍 언어와 데이터 분석 도구를 활용합니다. 세부적으로 분류하게 되면 다음과 같습니다.

 

- 데이터 수집: 데이터 과학자는 데이터베이스, 소셜 미디어 및 기타 소스에서 데이터를 수집합니다.

- 데이터 분석: 데이터 과학자는 통계 및 기계 학습 기술을 사용하여 데이터에서 추세와 패턴을 식별합니다.

- 데이터 시각화: 데이터 과학자는 데이터를 차트, 그래프 및 기타 시각적 개체로 변환하여 다른 사람들이 이해하기 쉽게 만듭니다.

- 비즈니스 인사이트 제공: 데이터 과학자는 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 통찰력을 비즈니스 사용자에게 제공합니다.

 

데이터 사이언티스트는 데이터 분석 역량 뿐만 아니라, 비즈니스 도메인 지식과 문제 해결 능력도 필요합니다. 데이터 분석 결과를 이해하고 의사 결정에 적용하기 위해서는 비즈니스 도메인 지식이 필수적입니다.

 

따라서 데이터 사이언티스트는 파이썬이나 R과 같은 프로그래밍 언어로 데이터를 분석하고 시각화할 수 있어야 하며, SQL과 같은 언어로 데이터베이스와 상호작용할 수 있어야 합니다. 또한 확률과 통계, 통계학, 선형대수 등의 수학적 지식과 선형 회귀 분석, SVM 등의 머신러닝 알고리즘, 신경망, 영상 및 음성 인식 등의 딥러닝 기술을 이해해야 합니다.

 

데이터 시각화 및 데이터 랭글링 기술도 필요한데 이러한 역량을 가진 데이터 사이언티스트는 데이터를 쉽게 이해하고 전달할 수 있는 방식으로 분석하고, 원시 데이터를 변환하고 정제하며, 결합할 수 있습니다.

 

데이터 사이언티스트는 다양한 산업 분야에서 일할 수 있으며, 기업 내부에서 일할 수도 있고, 데이터 분석 서비스를 제공하는 기업이나 컨설팅 회사에서 일할 수도 있습니다. 최근 데이터 분석 역량의 중요성이 부각되면서, 데이터 사이언티스트는 많은 기업에서 중요한 역할을 맡고 있습니다.

 

 

데이터 사이언티스트의 분야별 활용처

데이터 과학은 현대 세계에서 점점 더 중요한 기술이 되고 있습니다. 모든 산업에서 데이터를 수집하고 분석하여 의사 결정에 사용할 수 있기 때문입니다. 데이터 사이언티스트는 다양한 분야에서 일할 수 있으며, 그 중 가장 수요가 많은 분야는 금융, 의료, 마케팅, 제조, 게임입니다.

금융

금융 분야에서 데이터 사이언티스트는 고객의 금융 거래 기록을 분석하여 사기 탐지, 위험 분석, 고객 서비스 개선 등 다양한 목적으로 활용됩니다. 예를 들어, 데이터 과학자는 큰 규모의 신용 카드 거래 데이터를 분석하여 사기성 거래를 탐지하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 위해 머신 러닝 기술을 활용하여 사기성 거래 패턴을 자동으로 식별하고, 이상 거래를 모니터링하는 알고리즘을 개발합니다.

 

또한, 데이터 사이언티스트는 금융 회사에서 고객의 우호도를 파악하고, 개인화된 서비스를 제공하기 위해 고객의 거래 기록을 분석합니다. 이를 통해 고객의 선호도나 요구사항을 파악하여 새로운 금융 상품을 개발하거나 개인화된 서비스를 제공하는 등의 의사결정에 활용됩니다.

의료

의료 분야에서 데이터 사이언티스트는 환자 데이터를 분석하여 질병 진단 및 치료, 의료 비용 절감 및 환자 경험 개선 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, 데이터 사이언티스트는 유전자 데이터를 분석하여 암을 진단하는 데 사용할 수 있습니다.

 

또, 환자 데이터를 기반으로 질병 예측 모델을 만들어 환자가 질병에 걸릴 가능성을 사전에 예측하여 조기 진단과 치료에 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 의료 서비스의 효율성을 높이고 환자 경험을 개선할 수 있습니다.

마케팅

소매업체와 기타 회사들에서는 데이터 사이언티스트가 고객 행동 분석, 재고 관리 및 마케팅 최적화를 위해 활용됩니다. 데이터 사이언티스트는 고객 구매 패턴과 관련된 데이터를 수집하고 분석하여 고객이 어떤 제품에 가장 관심을 가질지, 언제 구매할 가능성이 높은지 등을 예측할 수 있습니다.

 

그리고 재고 관리를 위해 제품 판매량과 재고 수준을 모니터링하여 재고량을 최적화하고 제품 구매 시기를 예측할 수 있습니다. 마케팅 최적화를 위해서는 데이터 사이언티스트가 광고 효과 분석을 통해 광고 성과를 개선하고, 고객들의 선호도와 행동을 파악하여 적합한 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

제조

제조 분야에서 데이터 사이언티스트는 생산 라인에서 발생하는 데이터를 분석하여 품질 관리, 공급망 관리 및 생산 최적화를 위해 사용됩니다. 예를 들어, 제조업체에서 생산된 제품의 결함률을 분석하고 이를 개선하기 위해 생산 공정 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다.

 

제조업체는 재고 관리를 통해 비용을 절감할 수 있으며 데이터 사이언티스트는 재고 관리를 위한 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 생산 효율성을 높이고 제품의 품질을 향상시킬 수 있습니다.

게임

게임 업계에서 데이터 사이언티스트는 게임 개발과 운영에 꼭 필요한 존재입니다. 데이터 사이언티스트는 게임 내부 데이터를 수집하고 분석하여 게임 디자인 개선, 새로운 게임 개발, 유저 경험 향상 등 다양한 목적을 위해 사용됩니다. 게임 유저의 행동, 게임 플레이 방식, 아이템 사용 및 구매, 게임 클리어 속도 등 다양한 데이터를 분석하여 게임의 매력적인 콘텐츠를 발굴하고 유저들의 만족도를 높일 수 있습니다.

 

그리고 데이터 분석을 통해 게임 운영에 필요한 다양한 시스템을 구축하고 게임의 수익 모델을 개선할 수 있습니다. 게임 회사에서 데이터 사이언티스트는 게임 플레이어 데이터 분석, 인게임 행동 분석, 게임 경제 모델링, 매출 예측 및 게임 마케팅 등 다양한 분야에서 활동할 수 있습니다.

 

데이터 사이언티스트의 향후 취업 전망

데이터 사이언티스트는 현재 매우 빠르게 성장하고 있는 직업 분야 중 하나입니다. 데이터 사이언티스트는 '데이터 과학자'로도 알려져 있으며, 복잡한 문제를 해결할 수 있는 기술과 새로운 유형의 분석 데이터 전문가입니다. 이들의 인기는 현재 기업들이 빅데이터를 어떻게 활용하고 있는지를 보여줍니다.

 

데이터 사이언티스트는 다양한 분야에서 일할 수 있으며, 국내 및 외국의 빅데이터 활용 기획 및 마케팅 팀, 금융권, 공공기관, 민간 기업에서 학술정보 데이터베이스와 같은 온라인 DB 구축 업무, 디지털 업무 지원, 프로그램 개발 등의 직업을 가질 수 있습니다.

 

현재 인기 있는 직업 분야 중 하나인 데이터 사이언티스트 대부분의 경우 정규직으로 채용됩니다. 이를 보여주는 것으로, 하버드 비즈니스 리뷰에서는 데이터 과학자를 '21세기에 가장 섹시한 직업’으로 평가하였으며, 맥킨지에서는 2020년까지 미국에서만 19만 명의 데이터 과학자가 필요할 것으로 예상되고 있습니다. 이러한 정보는 데이터 사이언티스트가 현재와 미래에 걸쳐 매우 밝은 취업 전망을 가지고 있다는 것을 보여줍니다.