데이터 사이언티스트, 필요한 스킬과 취업 경쟁력을 높이는 방법

데이터 사이언티스트는 머신러닝, 딥러닝 기술을 활용한 실험을 통해 비즈니스 문제를 해결하는 전문가입니다.
그들은 데이터를 활용해 기업이 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하며, 매출 예측, 프로세스 최적화, 사용자 경험 개선 등의 다양한 업무를 수행합니다.
이번 글에서는 데이터 사이언티스트가 되기 위한 필수 스킬과 취업 경쟁력을 높일 수 있는 실질적인 방법을 소개합니다.

데이터 사이언티스트 하는 일

출처 : Data Science Project Flow for Startups

(1) 비즈니스 문제 정의

데이터 과학 팀은 이해관계자와 협력하여 해결해야 할 문제를 도출하고 목표를 설정합니다.

(2) 데이터 탐색 및 정제

다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 데이터의 품질을 점검하고 분석할 준비를 합니다.

(3) 데이터 분석 및 모델 개발

머신러닝 및 통계 기법을 사용해 데이터를 분석하고, 문제 해결을 위한 모델을 설계합니다.

(4) 모델 평가 및 개선

모델의 성능을 평가하고, 필요하면 최적화 및 튜닝을 수행합니다.

(5) 모델 배포 및 운영

최종적으로 모델을 서비스 환경에 배포하고, 지속적으로 성능을 모니터링하며 유지·보수합니다.

[이해를 돕기 위해 아래 참고자료를 읽어보시면 좋습니다]
복잡하고 어려운 음식 배달 과제, 데이터 사이언스로 극복하다

데이터 사이언티스트의 고민들

비즈니스 문제를 해결하기 위해 어떻게 아키텍처를 어떻게 설계해야 할까?
비즈니스 문제를 해결하기 위한 적합한 모델은 어떤 것일까?
데이터 품질을 높이기 위해서는 어떻게 해야 할까?
모델의 품질을 더 높이려면 어떻게 해야 할까?
지속해서 품질을 높이기 위해 어떻게 데이터 거버넌스를 확립해야 할까?
ML/DL 프로젝트에 관하여 문서화, 버전 관리를 어떻게 해야 할까?
데이터 실험을 통해 얻은 통찰을 이해 관계자에게 어떻게 스토리텔링을 할까?
데이터 중심의 문화를 어떻게 확산시킬 수 있을까?

[이해를 돕기 위해 아래 참고자료를 읽어보시면 좋습니다]
모든 데이터 과학자가 상위 1%가 되기 위해 알아야 할 15가지 주요 사항

데이터 사이언티스트 필수 스킬

출처 : 당근 팀 Data Scientist, Decision 채용공고

데이터 사이언티스트가 되려면 다양한 기술과 지식을 갖추어야 합니다.
최근 채용 공고를 분석한 결과, 산업과 도메인에 따라 요구하는 역량이 점점 세분화되고 있습니다.
다음은 데이터 사이언티스트가 필수적으로 익혀야 할 주요 역량입니다.
산업, 도메인에 따라 데이터, 모델, 데이터와 모델의 품질을 높이기 위해 활용하는 기술이 달라 요구하는 역량이 달라집니다.

(1) 필수 경험 (Project)

✔ ML/DL 모델을 활용하여 실제 비즈니스 문제를 해결한 경험
✔ 모델을 개발한 후 실제 서비스 또는 프로덕트에 적용한 경험

(2) 핵심 기술 (Skill)

✔ 데이터 처리 & 분석

Raw 데이터 정제 및 Feature Engineering 수행
데이터 패턴 분석 및 가설 검증

✔ ML/DL 모델 개발

머신러닝, 딥러닝 모델을 이해하고 최적화
비즈니스 지표를 개선할 수 있는 모델 개발

✔ 환경 구축 & 배포

AWS, GCP, Azure 등 클라우드 환경 활용
데이터 파이프라인(ETL/ELT) 구축 및 운영

✔ 스토리텔링 & 커뮤니케이션

데이터 기반 의사결정을 위해 분석 결과를 효과적으로 전달
데이터 실험을 통해 얻은 통찰을 비즈니스 팀과 공유

(3) 필수 지식 (Knowledge)

✔ 머신러닝 & 딥러닝 이론
✔ 수학, 통계학 (확률, 선형대수, 미적분)
✔ 빅데이터 기술 (Hadoop, Spark, NoSQL 등)
✔ 컴퓨터 사이언스 기초 (알고리즘, 최적화)

데이터 사이언티스트가 되기 위해 알아야 할 것이 너무 많습니다.
데이터 사이언티스트에게 필요한 지식의 범위가 넓고, 생성되는 속도가 빨라서 모든 것을 공부한다고 생각하지 말라고 합니다. 하지만 머신러닝, 딥러닝 알고리즘 원리와 특성은 반드시 알아야 한다고 합니다.

[이해를 돕기 위해 아래 참고자료를 읽어보시면 좋습니다]
데이터사이언티스트가 되려면 무엇을 준비해야 할까요?

데이터 사이언티스트가 되기 위한 학습 로드맵

데이터 사이언티스트로 성장하기 위해서는 수학·통계적 기초부터 머신러닝 및 딥러닝 모델 개발에 이르기까지 체계적인 학습이 필수적입니다.
수학/통계 부터 머신러닝, 데이터 다루기 등 다양한 학습 스킬이 필요합니다.

수학/통계

선형대수학, 미적분학, 확률, 통계 등

프로그래밍

언어 : Python 등

데이터 탐색 및 전처리

데이터 조작 : Numpy(Python), Pandas 등
데이터 시각화 : Matplotlib, Seaborn 등
탐색적 데이터 분석(EDA)
Feature Engineering

머신러닝(Machine Learning)

라이브러리 및 프레임워크 : Scikit-learn 등
지도 학습 알고리즘
비지도 학습 알고리즘
강화 학습 알고리즘
모델 평가 및 검증

딥러닝

라이브러리 및 프레임워크 : TensorFlow, Keras, PyTorch 등
신경망의 이해
다양한 딥러닝 알고리즘 학습

빅데이터 기술

빅데이터 병렬(분산)처리 기술 : Hadoop, Spark 등
NoSQL : MongoDB, Cassandra, HBase 등

데이터 시각화

대시보드 : Tableau, Power BI 등
레포팅
스토리텔링

데이터 도메인 지식

데이터 과학 분야 최신 동향 지식
산업별 도메인 지식

🧐 그럼 이 모든 것을 배우기 위해서 어디서 부터 시작해야 할까요? 🧐

데이터의 시대, 데이터 사이언티스트는 이제 가장 주목받는 직업 중 하나입니다.
하지만, 방대한 학습 범위 때문에 어디서부터 시작해야 할지 막막한 분들도 많죠.

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데이터 사이언티스트 취업 경쟁력을 높이는 방법

데이터 사이언티스트가 되기 위해 공부해야 할 것이 많지만, 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막한 경우가 많습니다.
이럴 때는 체계적인 커리큘럼과 실무 프로젝트 경험을 제공하는 과정을 듣는 것이 효율적인 방법입니다.

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📌 결론: 데이터 사이언티스트, 제대로 준비하면 취업 가능!

데이터 사이언티스트는 빠르게 성장하는 AI/데이터 산업에서 매우 중요한 역할을 하는 직업입니다.
하지만, 단순히 기술을 배우는 것만으로는 부족합니다.
실제 비즈니스 문제를 해결하는 경험을 쌓고, 데이터 실험 및 분석을 통해 성과를 낼 수 있어야 합니다.

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