데이터가 새로운 석유가 된 정보화 시대에 데이터 과학자라는 매력적인 직업이 등장했습니다.
디지털 기술이 기하급수적으로 성장함에 따라 기업과 조직은 방대한 양의 데이터를 축적하고 있습니다.
하지만 이러한 데이터 만으로는 가공되지 않은 자료에 불과합니다.
이러한 데이터를 가치 있는 인사이트와 실행 가능한 전략으로 전환하는 디지털 시대의 연금술사, 데이터 과학자를 소개합니다.
이 포스팅에서는 데이터 과학자의 다방면에 걸친 역할, 책임, 도구, 다양한 산업에 미치는 영향 등을 살펴보며 데이터 과학의 세계에 대해 자세히 알아보겠습니다.
데이터 과학자의 역할과 주요업무
데이터 과학자의 핵심 역할은 기술, 통계 지식, 도메인 전문 지식의 조합을 사용하여 데이터에서 의미를 추출하는 것입니다.
데이터 과학자의 여정은 종종 올바른 질문을 공식화하는 것에서 시작됩니다.
수수께끼를 푸는 탐정처럼, 데이터 과학자는 당면한 문제를 파악하고 데이터가 어떻게 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는지 결정해야 합니다. 여기에는 도메인 전문가 및 이해관계자와 긴밀히 협력하여 분석이 조직의 목표에 부합하는지 확인하는 작업이 포함됩니다.
질문의 틀이 잡히면 데이터 과학자는 데이터의 바다에 뛰어듭니다.
데이터 과학자는 데이터를 수집 및 정리 하는데, 이 과정에서 가장 많은 시간이 소요되는 경우가 많습니다.
이 단계에서는 아주 작은 불일치나 오류도 왜곡된 결과를 초래할 수 있으므로 세부 사항에 대한 예리한 안목이 필요합니다.
이 데이터 랭글링 단계에서 데이터 과학자는 데이터 조작을 위한 전문 도구와 함께 Python 또는 R과 같은 프로그래밍 언어를 활용할 수 있습니다.
데이터 과학의 세 가지 POINTS
- 데이터 분석 및 탐색
데이터가 준비되면 데이터 과학자는 탐색의 여정을 시작합니다.
이 단계에는 설명 통계, 시각화 기법, 탐색적 데이터 분석(EDA)이 포함됩니다.
그래프, 차트 및 기타 시각적 보조 자료를 통해 데이터를 시각화함으로써 중요한 인사이트를 제공할 수 있는 패턴, 추세 및 이상값을 식별할 수 있습니다.
시각화는 단순히 데이터를 보기 좋게 만드는 것이 아니라, 비기술적인 이해관계자가 데이터를 이해하고 공감할 수 있게 만드는 것입니다.
예를 들어, 판매 데이터를 분석하는 소매 회사를 상상해 보십시오.
데이터 과학자는 EDA를 통해 계절별 판매 동향, 최대 구매 시간대 또는 고객 선호도까지 파악할 수 있습니다.
이 정보는 재고 관리, 마케팅 전략, 전반적인 비즈니스 계획에 도움이 될 수 있습니다.
- 머신 러닝 및 예측 모델링
데이터 과학의 가장 흥미로운 측면 중 하나는 예측 모델을 구축하기 위해 머신 러닝(ML) 알고리즘을 적용하는 것입니다.
이러한 모델은 과거 데이터를 학습하여 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 예측이나 의사 결정을 내립니다.
바로 이 부분에서 데이터 과학의 마법이 빛을 발합니다. 상품 추천, 사기 거래 탐지, 주가 예측 등, ML 알고리즘은 데이터의 기본 패턴을 식별하여 정확한 예측을 할 수 있습니다.
병원에서 환자의 재입원을 예측하고자 하는 의료 시나리오를 생각해 보겠습니다.
데이터 과학자는 과거 환자 데이터를 분석하여 연령, 병력, 받은 치료 등 다양한 요인을 고려한 모델을 개발할 수 있습니다.
이 모델은 의료 서비스 제공자가 리소스를 보다 효과적으로 할당하고 재입원율을 낮추는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 데이터 기반 의사 결정
데이터 과학자의 역할의 핵심은 데이터에서 도출한 인사이트로 의사 결정을 내리는 것입니다.
이 단계에서 데이터 과학자는 비즈니스 리더와 협력하여 명확하고 이해하기 쉬운 방식으로 발견한 결과와 권장 사항을 제시합니다.
복잡한 기술적 인사이트를 기술적 지식이 없는 이해관계자를 위한 실행 가능한 전략으로 변환해야 하므로, 이 단계에서는 커뮤니케이션 기술이 매우 중요합니다.
한 운송 회사가 배송 트럭의 경로를 최적화 하고자 한다고 가정해 보겠습니다.
데이터 과학자는 과거 경로 데이터, 교통 패턴 및 기타 변수를 사용하여 최적화 모델을 만들 수 있습니다.
그 결과를 회사 경영진에게 제시하면 연료 비용 절감, 배송 시간 단축, 전반적인 운영 효율성 향상으로 이어질 수 있습니다.
결론
빠르게 진화하는 기술 및 비즈니스 환경에서 데이터 과학자의 역할은 핵심 요소로 부상했습니다.
데이터 과학자는 원시 데이터와 의미 있는 인사이트 사이의 간극을 메워 조직이 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
데이터 랭글링부터 예측 모델 구축까지, 데이터 과학자는 데이터를 전략적 자산으로 전환한다는 공통의 목표 아래 다양한 역할을 수행합니다.
앞으로 숙련된 데이터 과학자에 대한 수요는 계속 증가할 것이며, 데이터 과학자는 단순한 트렌드가 아니라 모든 데이터 기반 조직에 필수적인 직업이 될 것입니다.
따라서 다음에 ‘데이터 과학자’라는 용어를 들으실 때는 단순한 직책이 아니라, 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 도출하는 “디지털 시대의 마법사”라는 점을 기억하시기 바랍니다.