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Q. 머신러닝 엔지니어와 데이터분석 업무 차이
머신러닝 엔지니어와 데이터 분석 업무 간에 차이를 몇몇 글에서 읽으면서 분명 업무 상 차이가 있다는 것을 알았습니다. 그런데 데이터 분석에서도 머신러닝 모델을 활용해서 분석을 진행하는데, 머신러닝 모델을 활용한다는 점은 같지만 쓰임이 다른 것인가요? 회사 취업 공고에서 머신러닝 엔지니어를 원하는지, 데이터분석을 원하는지 명확한 구분이 잘 서지 않습니다. 취업공고를 보고 어떻게 머신러닝 엔지니어와 데이터분석을 구분할 수 있을까요?
2021.02.16
답변 1
- 데데이터서비스만들기
채택된 답변굉장히 애매하지만 정곡을 찌르는 질문이시네요. 현업에서도 그 부분을 혼용해서 사용하는 경우가 많습니다. 특히 이쪽분야 산업초기 2015년 전후로는 그런 개념이 희박했는데 최근 직군이 다양하게 나뉘는것 같습니다. 예전에는 데이터 분석가가 데이터엔지니어/머신러닝엔지니어/AI엔지니어/데이터분석/비지니스분석 뭐 이런거를 다했는데 이제는 어느정도 정립되가는 분위기 입니다. 물론 회사의 규모나 경영진의 이해도에 따라 천차만별입니다. 말씀하신대로 데이터분석도 머신러닝을 이용합니다. 쓰임도 비슷합니다. 다만 현업에서는 데이터분석이 머신러닝엔지니어보다 개발관점에서 멀어진 느낌입니다. 구분을 원하시면 JD에 SW스킬을 많이요구하고 개발스킬이 많이 요구되면 상대적으로 머신러닝엔지니어일 가능성이 높구요 비즈니스적으로 원하거나 통계툴위주의 스킬을 요구한다 하면 데이터분석일 가능성이 높습니다. 다만 모두 상대적인 기준이고 정말 회사별로 케바케임을 참고하세요.
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