데이터 과학자 뜻과 개념에 대해서 이야기해봅시다.
데이터 과학자 뜻과 개념 설명
데이터 과학자 뜻(Data Scientist)은 데이터 속에서 비즈니스 의사 결정에 도움이 되는 정보들을 찾아내는 전문적인 직업을 가진 사람들을 의미합니다.
데이터 과학자는 데이터를 기반으로 비즈니스의 의사 결정을 지원 할 수 있도록 회귀분석과 같은 통계학 이론들과 R, SAS, 파이썬(Python)과 같은 데이터 분석 툴들, 그리고 데이터 분석 기법들을 활용하여 데이터 분석 모델을 만들고 예측, 추정, 패턴 분석과 분류 등을 통해 비즈니스의 인사이트를 제공하거나 비즈니스의 효율화와 성과를 높여주는 역할을 하는 직업입니다.
데이터 과학자들은 빅데이터와 인공지능이 발전하면서 더 다양한 분야의 기업들에서 활동하고 있습니다. 데이터 과학자들은 4차 산업 혁명 시대에서 데이터의 비즈니스적인 가치와 데이터의 활용에 대한 관심이 높아지면서 더 크게 각광 받고 있습니다.
디지털 전환의 시대에서의 데이터는 원유와도 같은 개념과 가치를 가지고 있고 빅데이터를 통해서 만들어 낼 수 있는 가치는 무궁무진하기 때문에 데이터를 통해서 가치를 발견하고 발굴하는 데이터 과학자들이 더 크게 주목 받고 있는 것입니다.
데이터 과학자 뜻과 의미 이해
데이터 과학자 뜻(Data Scientist)은 데이터를 기반으로 비즈니스의 의사 결정을 지원하는 직업이나 직함, 그리고 역할입니다.
과거에는 전통적인 통계학 분야에서 데이터 분석을 실시하였지만 현재는 빅데이터와 인공지능이 발전함에 따라 데이터의 새로운 가치와 이용법을 제시해야 하는 상황이 되었습니다. 이에 따라 대량의 데이터 속에서 숨어 있는 의미를 찾아내는 분야와 역할이 매우 중요해지고 더 많이 필요하게 되었습니다. 기업들은 디지털 전략과 함께 데이터 기반의 의사 결정 체계를 구축하기 위해서 많은 노력을 기울이고 있습니다.
통계학은 데이터를 다룰 때 가장 기초가 되는 학문입니다. 데이터를 다룰 때 가장 기본이 되는 평균값이나 분산, 표준편차는 통계학에서 출발한 개념입니다. 데이터 과학자는 프로그래밍과 같은 IT 기술 뿐만 아니라 해당 비즈니스에 대한 이해와 이러한 이해도를 바탕으로 비즈니스에 도움이 되고 활용할 수 있는 의미 있는 데이터를 수집해서 분석하고 해석하고 활용하는 능력이 필요합니다.
데이터 과학자는 데이터와 관련된 프로그래밍이나 데이터베이스와 같은 IT 지식, 통계학이나 수리 모델과 같은 수학적 지식, 데이터에 대한 해석 능력(데이터 리터리시), 데이터에 대한 시장 동향과 소비자 동향 등과 같은 정보를 얻는 능력, 데이터와 비즈니스를 연결시키는 비즈니스 감각과 센스, 수집한 데이터를 종합적으로 활용할 수 있는 능력과 탐구심, 인내심이 필요합니다.
데이터과학자는 실제 IT 개발자와 같은 코딩의 능력이 필요하지는 않지만 데이터 분석에 필요한 SQL 쿼리 작성 능력, 파이썬(Python)을 다루는 능력 등이 필요합니다. 데이터를 다루기 위해서 인프라를 구축하고 데이터베이스를 만들고 데이터마트나 데이터웨어하우스와 같은 전문적인 영역을 진행하기 위해서 IT개발자들과 협업하고 DBA, DA, 데이터모델러들과 함께 일할 수 있는 능력도 필요합니다.
데이터과학자는 일반적으로 정보계 시스템과 같이 원천 데이터를 끌어다가 별도의 데이터베이스로 구축하여 별도로 구성된 시스템 영역에서 자유롭게 데이터를 조작하고 활용하고 분석하게 됩니다. 이에 따라 데이터 과학자들이 사용할 수 있는 시스템 환경이 필요합니다.
최근에는 고객데이터플랫폼, 데이터분석플랫폼과 같은 플랫폼 단위의 데이터 환경들이 구축되고 있으며 파이썬에서는 데이터분석에 특화된 다양한 라이브러리와 프로그램들이 등장하면서 데이터 관련 환경은 더 좋아지고 있으면서 더 복잡해지고 어려워지고 있습니다. 그리고 발전가능성도 무궁무진해지고 있습니다.
현재 데이터 분석 영역에서 인공지능(AI) 기술들이 활발하게 도입되면서 데이터를 기반으로 한 머신러닝, 딥러닝과 관련된 인공지능 영역에서도 데이터 과학자의 역할이 필요하게 되었습니다.