데이터 사이언티스트는 데이터를 수집·분석해 숫자 속에 숨겨진 패턴과 인사이트를 찾아내는 직업입니다.
통계, 프로그래밍, 머신러닝을 활용해 복잡한 문제를 해결하고, 이를 바탕으로 의사결정을 지원하거나 새로운 비즈니스 가치를 창출합니다.
단순히 숫자를 보는 것이 아니라, 데이터로 이야기를 만들고 방향을 제시하는 사람이라고 보시면 됩니다.
| 필요한 역량
SQL, Python, 의사소통, ppt 능력
| 장점
(문제 해결의 주체가 될 수 있음)
부서에 따라서는 경영·마케팅·제품 기획 등 핵심 의사결정 과정에 직접 참여할 수 있습니다.
(다양한 산업 경험 가능)
스킬적인 역량이 갖춰진다면 금융, 의료, IT, 제조 등 관심 있는 분야로 비교적 쉽게 확장할 수 있습니다.
(지속적인 성장과 학습)
기술·도구가 빠르게 발전해, 끊임없이 배우며 성장할 수 있는 직무입니다.
| 단점
1. 끊임없는 학습 부담
기술, 알고리즘, 도구가 빠르게 변해 지속적으로 공부해야 합니다.
2. 데이터 품질 문제
이상치, 결측치, 잘못된 수집 구조 등 ‘지저분한 데이터’를 다루는 데 많은 시간이 소요됩니다.
3. 성과 측정의 모호함
조직구조에 따라 다르지만 분석 결과가 바로 매출, 회사의 이익으로 연결되지 않아, 기여도가 애매하게 평가될 수 있습니다.
4. 분석보다 커뮤니케이션 비중 큼
기술적 설명을 비전문가에게 쉽게 전달하는 능력이 필수인데, 이 부분이 어려운 경우가 많습니다.
5. 업무 범위의 확장성
데이터 분석 외에도 데이터 엔지니어링, 비즈니스 분석까지 요구받는 경우가 많아 업무가 과중해질 수 있습니다.