데이터 분석가가 되려면 머신러닝 공부가 필수? 필수 역량을 알려드립니다
안녕하세요, 멘토님! DBA를 지망하는 4학년 멘티입니다.
취업 정보를 알아보다가 DBA는 머신러닝을 필히 다룰 수 있어야 한다는 이야기를 들었어요. 여기저기 물어보니까 “깊이 몰라도 상관없고, 필요하면 입사 후 배워도 된다”라는 조언이 많았습니다. 그래도 머신러닝을 공부해야 한다는 찝찝함이 계속 남아있어 질문을 드립니다.
©️Leszek Czerwonka
DBA로 취업하려면 머신러닝 모델을 어느 정도로 구현할 수 있고, 얼마나 이론적 지식을 갖춰야 하는지 감이 안 잡히는데, 어떻게 준비하면 좋을까요?
멘토님이 구체적인 조언을 주신다면, 확실하게 계획을 세울 수 있을 것 같습니다. 그럼 답변 기다리겠습니다!
양호성 멘토의 답변
안녕하세요, 멘티님. DBA 취업을 계획하고 계시는군요. 주변에 정보를 물어보고, 그에 맞춰 준비하려는 자세를 칭찬하고 싶습니다. 그럼 바로 답변 시작하겠습니다.
©️unsplash
머신러닝 공부는 필수, 책과 강좌를 이용할 것
DBA로 취업하려면 머신러닝 지식을 익히는 것이 필수입니다. 실제 업무의 대부분은 데이터 전처리, SQL, 시각화 등에 국한되지만, 이러한 기술들은 배우는 데 어렵지 않아서 이 정도에 그치면 다른 사람들보다 돋보일 수 없습니다. 따라서 아직 본격적인 취준 전이라면, 머신러닝 모델에 대해 최대한 공부하시길 바랍니다.
머신러닝 구현을 공부할 때 직접 코딩할 필요는 없고, 파이썬/R 패키지를 활용하면 되는데요. 다만 어떤 알고리즘을 사용해야 하는지, 각각의 장단점과 원리는 알아두셔야 합니다.
공부할 때는 다양한 외부 소스를 참고하면 좋습니다. 요즘에는 좋은 책과 강좌들이 많이 나와 있어서 공부 자료가 풍부합니다. 그중에서 괜찮은 책이나 강좌를 하나만 선택해 깊게 파보세요.
개인적으로 책 중에서는 <가볍게 시작하는 통계학습>이나 <패턴 인식>을 추천합니다.
또한, 강좌로는 코세라 andrew ng 교수의 머신러닝 강좌나 카이스트 문일철 교수님의 유튜브 강좌를 참고하시면 도움을 받을 수 있습니다.
©️Worranan Junhom
요즘은 능동적인 데이터 분석, 기획, 실행 역량이 필요합니다
다음으로 DBA 취업을 위해 요즘 요구되는 역량이 무엇인지 팁을 드리겠습니다. 불과 2~3년 전만 해도, DBA를 꿈꾸는 취준생들에게 캐글, 공모전 등을 해보면서 프로세스를 익혀보라고 말했습니다. 남들이 작성한 코드를 보면서 공부하는 거죠.
하지만 지금은 본인이 직접 데이터를 기반으로 새로운 인사이트를 뽑는 것이 중요하다는 분위기입니다. 주체적으로 비즈니스를 기획하거나, 서비스를 만들어 본 경험이 업무에 큰 도움이 되니까요.
해당 분야에 뛰어드는 학생들이 많아지고 기술이 발전하면서 캐글이나 공모전은 이제 기초가 되어버린 거예요. 남이 만든 코드로 공부하는 게 아니고, 데이터 분석을 통해 본인 아이디어를 실행하는 단계까지 해봐야 합니다.
©️fotogestoeber
따라서 멘티님도 꿈을 크게 가지고, 아이디어를 상상해서 프로젝트를 기획하고 실행하세요. 본인의 출퇴근길이나 오늘 날씨를 분석할 수도 있고, 유튜브와 신문 기사를 크롤링할 수도 있습니다.
그 과정에서 본인이 궁금한 정보, 사회적으로 가치가 있는 정보들을 뽑아낼 수 있는데요. 그때 머신러닝이나 시각화, 데이터 전처리 과정이 필요하게 됩니다.
결국 모든 작업의 목표는 가치 있는 ‘정보’를 뽑아내야 한다는 것, 명심하세요. 머신러닝은 이를 가능하게 만드는 도구 중 하나입니다. 목표를 이루려면 꼭 갖춰야겠죠?
열심히 준비해서 DBA의 꿈을 이루셨으면 좋겠습니다. 너무 조급하게 생각하지 마시고, 하나하나 배워간다는 생각으로 준비하시길 바랍니다. 감사합니다!
