안녕하세요, 멘토님. 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트를 꿈꾸는 멘티입니다. 저는 다니던 직장을 그만두고 데이터 분석을 공부하고 있습니다. 파이썬, 판다스, SQL을 공부하며 대학 때 배웠던 통계도 복습하고 있습니다. 현재 제 상황에서 데이터 분석가가 될 수 있는지 여쭤보고 싶어 멘토님을 찾게 되었습니다.
ⓒNew Africa
빅데이터 전문가, 데이터 분석가가 되려면 석사를 밟아야 한다고 들었습니다. 이게 사실인가요? 사실이라면 대학원에 진학해서라도 이 길을 가고 싶습니다. 아니면 작은 스타트업의 데이터 분석 직무도 고려하고 있습니다. 이 경우에도 역시 석사 학위가 필요할까요? 적지 않은 나이라 진로를 빠르게 결정하고 싶습니다.
막연한 질문을 드려 죄송합니다만 멘토님의 조언이 그만큼 절실합니다. 감사합니다.
안녕하세요. 아래 링크는 제 답변을 모은 것입니다. 한번 읽고 오시면 좋을 것 같습니다.
- 빅데이터 분석, 아직 활용되지 않은 데이터에 주목하세요
ⓒNikita Savostikov
글을 보면 아시겠지만 많은 멘티님이 대학원 진학을 고민하고 있고, 저는 그때마다 대학원 진학을 추천했습니다. 멘티님이 언급하셨듯 적지 않은 나이에 대학원 2년을 다니려니 길게 느껴질 수 있습니다. 하지만 2년 투자해서 30년 일하는 데 도움이 된다면 그 2년은 투자 가치가 있는 시간일 거예요. 어떻게 보면 짧은 시간일 수 있습니다.
제가 대학원 진학을 추천해 드리는 이유는 데이터 사이언티스트, 석박사 학력자만 지원할 수 있나요? 콘텐츠를 보시면 될 것 같습니다. 문제는 멘티님의 상황인데요. 상세한 답변을 드리기 전, 데이터 분석가의 세부 분야에 대해 설명해 드리겠습니다.
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데이터 직무는 크게 4가지로 나눌 수 있습니다
데이터라고 하면 흔히 4가지 직종으로 분류되는 것 같습니다. Data Engineering, Business Analytics, Machine Learning, Data Governance로 나뉘는데요.
Data Engineering은 회사별로 생성되는 데이터를 Hadoop1)과 같은 DB에 저장하고 관리하는 역할을 합니다. Business Analytics는 데이터를 기반으로 비즈니스 의사결정에 도움을 주는 역할이라고 보면 됩니다. 예를 들어, 인사이트 도출 등 데이터 추출 및 시각화의 업무뿐 아니라 은행에서 고객 신용평가나 통신사에서 해지 고객 예측 등의 모형 개발도 여기에 포함됩니다.
Machine Learning 쪽은 데이터 기반 서비스를 고도화하는 역할이라고 보시면 됩니다. 추천 엔진, 이상 감지 개발 등 Machine Learning 기반 서비스를 만듭니다. 대표적인 예시로 네이버나 카카오의 뉴스 추천 엔진이 있습니다. Data Governance는, 한국어로 용어가 명확하지는 않은데, 데이터 운영체계 수립, 보안 전략, 개인 정보 활용 등의 이슈 대응, 전사 활용 방안 등을 담당하는 분야입니다. 기획 및 전략 분야라고 이해하면 편할 것 같습니다.
최근 3~4년간은 데이터 사이언티스트라고 하면, 위의 네 가지 영역을 모두 할 수 있는 사람처럼 여겼습니다. 하지만 최근 보이는 경향으로는 전문 분야를 가진 데이터 사이언티스트가 앞으로 살아남을 것입니다. 물론, 멘티님이 지금 당장 네 가지 영역 중 하나를 전문 분야로 택하기는 어렵습니다. 하지만 나중에라도 하나의 전문 분야를 정해 파고든다면 좋은 커리어를 쌓을 수 있을 거예요.
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데이터 분석가에게 가장 중요한 건 프로젝트 경험입니다
데이터 분석가가 되는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 대기업 분석 부서에 신입사원으로 입사하거나, 딜로이트, 베가스, LG CNS 등의 분석 전문 지원 회사에서 다른 회사로 지원을 나가거나, 스타트업에 입사하는 것이죠.
이중 스타트업은, 회사마다 하는 일이 천차만별이라 답하기 어렵지만, 위에서 언급한 Data Engineering, Business Analytics, Machine Learning, Data Governance를 모두 다뤄야 할 것입니다. 따라서 대학원에 진학하는 것보다 실질적인 IT 기술이 더 필요할 것 같습니다.
데이터 분석가로 입사하기 위한 준비 과정을 많이들 물어보시던데, 이는 세부 직무에 따라 다릅니다. 하지만 공통으로 필요한 것은 바로 ‘프로젝트 경험'입니다. 데이터 분석가에게 가장 중요한 건 프로젝트 경험이라고 생각합니다. 대학원에 진학해 산학 과제를 하며 실제 데이터를 다뤄봐도 좋고, 인턴으로 회사에 취업해 실무를 경험해보거나, 공모전 등에 참여해서 프로젝트를 경험해도 좋습니다. 프로젝트를 해봐야 실무능력이 쌓입니다.
제 답변이 멘티님의 진로 고민에 조금이나마 도움이 됐으면 좋습니다. 훌륭한 데이터 분석가로 성장하길 바랍니다.
1) Hadoop : 여러 개의 저렴한 컴퓨터를 마치 하나인 것처럼 묶어 대용량 데이터를 처리하는 기술.
