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입문자를 위한 ‘데이터 사이언스’ 산업 전망, 직무 소개!

인사이트 by 제로베이스

“알 수 없는 유튜브 알고리즘이 나를 여기로 끌고왔다”

유튜브에서 이런 댓글을 본 적이 있나요? 알고리즘의 선택을 받은 영상은 순식간에 몇천 명의 구독자를 얻습니다. 몇 년 전 영상이 역주행해서 다시 음원 차트에 오르는 일도 종종 일어나죠. 책이나 영화를 고를 때 찾는 온라인 서점 사이트, 영화 추천 앱에서 ‘고객님과 비슷한 취향을 가진 분들의 선택’​ 과 같은 문구를 본 적이 있을 거예요.

​ 영문 메일에 답장을 할 때 ‘구글 번역’을 이용하는 분들 계실 텐데요. 요즘은 단순히 영한-한영 번역에서 더 나아가 언어를 사용하는 문맥에 맞게 번역이 되는 것 같습니다. 아래 이미지를 보시죠.

▲ 네이버 파파고와 구글 번역으로 테스트를 해보았습니다

서울 전역을 누비는 따릉이, 한 번쯤 이용해보신 적 있으신가요? 가끔 ‘저 많은 따릉이는 누가, 다 어떻게 관리하는 걸까’ 하며 궁금증을 가져보신 적 있을 겁니다. 지역이나 시간대 별 수요가 천차만별일텐데, 그 데이터들은 누가 어떻게 관리하고 있을까요?

유튜브부터 예스24, 왓챠, 구글 번역, 파파고, 따릉이까지. 위에서 이야기한 것들의 공통점, 혹시 눈치채셨나요? 바로 ‘데이터 사이언스’가 숨어있다는 점입니다. 빅데이터, 데이터 분석, 데이터 사이언티스트, 머신러닝, 딥러닝… 전문 용어만 보면 그렇게 어려울 수가 없지만, 사실 우리는 일상적으로 이 기술들의 혜택을 받아왔고, 능숙하게 사용해왔답니다. ​

이쯤 되면 데이터 사이언스가 우리 삶에서 어떤 역할을 하는지 유추해볼 수 있을 것 같아요. 추천 알고리즘으로 선택을 쉽게 하도록 돕고, 흩뿌려진 데이터를 모으고 가공해 일상을 조금 더 편리하게 만듭니다.

데이터 산업, 앞으로는 더 커질 거예요


위의 예시 이외에도 데이터를 이용한 기술은 다양한 분야에서 쓰이고 있어요. 의료계에서는 의료 영상으로 질병을 진단하고 있고, 금융 분야에서는 주식이나 환율 등 개인이 내다보기 어려운 미래를 예측합니다. 제조업에서도 불량을 빠르게 판단하고 생산률을 높이는 데 활발히 쓰이고 있죠. ​

지금 이 시각에도 데이터는 충실하게 쌓이고 있습니다. 데이터를 가공하고 활용해 또 다른 가치를 만들어내는 데이터 산업. 지난해 규모는 무려 19조 원이에요. (출처 - 지디넷코리아) 아래 그래프에서 볼 수 있듯이 수년 간 꾸준히 성장해왔습니다. 물론 적용 가능한 분야가 무궁무진한 만큼 앞으로도 점점 커지겠지요. ​

▲ 자료 출처 : 지디넷코리아

데이터 직무에는 어떤 것들이 있을까?


그렇다면 데이터를 다루는 사람들, 데이터 산업에서 일하는 사람들은 어떻게 부를까요? 빅데이터 전문가, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 그로스 마케터, 데이터 사이언티스트…. 십수 년 전 초등학생 때 장래 희망을 써냈던 종이에는 없던 직업이죠. 데이터 산업에서 가장 오래 일한 사람의 경력은 10년 안팎일 거라고 합니다. 어떤가요? 생소하지만 계속해서 성장하는 산업인 만큼, 잘 알아보고 준비한다면 기회를 잡을 가능성도 있지 않을까요? ​

위에서 이야기한 직무는 크게 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트로 나눌 수 있습니다. 각각 담당하는 업무와 그 기준은 회사마다, 더 나아가 국가마다 조금씩 다르다고 해요. 간략하게 살펴보자면 이렇습니다.

ⓒunsplash

첫째, 데이터 엔지니어


먼저 데이터 엔지니어는 우리가 흔히 떠올릴 수 있는 ‘개발자’에 가깝습니다. 데이터가 잘 쌓이고 쓰일 수 있도록 뒤편에 있는 모든 일을 해요. 이를 위해서는 파이썬, 자바, AWS 등 프로그래밍 스킬이 기본으로 갖춰져야 하겠죠. 여기에 하둡 등 대용량의 데이터를 다루는 기술이 추가로 필요합니다. ​ ​ ​

둘째, 데이터 분석가


다음으로 데이터 분석가는 데이터를 가공해 의미를 끌어내는 일을 합니다. 예를 들면 어떤 요일에 매운 음식이 제일 잘 팔리는지를 분석해 프로모션을 기획하거나, 어떤 동네에서 가장 따릉이를 많이 빌리는지 파악해 이용객이 불편을 겪지 않도록 고루 배차하는 거죠.

다시 말해 데이터 분석가는 데이터와 사람 간의 언어인 SQL이나 통계 분석 프로그램을 활용해서 데이터를 읽어내고, 매출 향상이나 불편 해소 등 회사와 부서가 지향하는 쪽으로 이를 활용하는 사람입니다.

셋째, 데이터 사이언티스트


마지막으로 데이터 사이언티스트는 앞에서 이야기한 두 가지 직무에 요구되는 능력, 즉 데이터 엔지니어링과 데이터 분석 능력을 갖춘 사람입니다. 여기에 회사에 이로운 판단을 내리는 경영적 관점이 필요할 수도 있고, AI나 머신러닝 등 최신 트렌드가 되는 기술을 연구하는 쪽에 조금 더 깊게 파고드는 일이 필요할 수도 있어요. 가장 난이도가 높으면서 고연봉이겠죠.

*각 회사나 분야마다 직무가 담당하는 업무의 영역이나 프로그램의 종류, 필요한 역량은 서로 다르다는 점을 참고해주세요.

데이터 관련 직무는 네이버, 카카오, 배달의민족, 쿠팡, 토스, 뱅크샐러드, 지그재그 등 쑥쑥 커가는 기업에 꼭 필요할 뿐만 아니라, 공공기관, 의료기관 등 공적인 영역에 더욱더 폭넓게 확장될 것으로 전망됩니다! 앞으로 데이터를 다루는 일을 하고 싶다면, 공부를 시작하기 전에 나는 어느 쪽에 가까운지, 어떤 분야와 기업에서 어떤 데이터를 다루면서 일하고 싶은지를 먼저 고민해보시기를 추천드립니다. ​

  • 지금까지 입문자를 위한 데이터 사이언스를 살펴봤습니다. 그렇다면, 비전공자도 데이터 분석가로 일할 수 있을까요?

    제로베이스에서는 가능합니다. 프로그래밍, 통계 등 필수 이론부터 시작해 20개의 프로젝트로 데이터 분석을 체득할 수 있도록 만들어드립니다. 제로베이스에서 취업까지 경험해보세요!


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