데이터 과학자의 미래는 높다! 길게 활약하기 위한 스킬·방법에 대해서

AI와 IoT의 급속한 보급으로 모든 장면에서 대량의 데이터를 얻을 수 있는 환경이 갖추어지고 있습니다. 이 비즈니스의 성장에는 빅데이터의 활용이 빼놓을 수 없는 것이 되고 있어 빅데이터를 취급할 수 있는 데이터 사이언티스트는 높은 수요가 있는 직업의 하나입니다.

데이터 사이언티스트를 목표로 하고 있는 분 중에는 「왜 데이터 사이언티스트는 이 정도까지 사회에 필요하고 있는 것인가」 「AI에 의해 데이터 사이언티스트의 일이 없어지는 것이 아닌가」 등, 의문이나 불안을 안고 있다 분도 많은 것이 아닐까요.

이 기사에서는 데이터 과학자의 미래의 높이에 대해 자세히 설명합니다. 향후 데이터 사이언티스트의 요구가 높아질 것으로 예상되는 업계와 미래성이 있는 데이터 사이언티스트가 되는 방법에 대해서도 다루어지므로, 데이터 사이언티스트에의 캐리어 업을 검토하고 있는 분은 꼭 참고로 해 제발.

 

데이터 과학자의 미래가 높음

먼저, 왜 데이터 과학자가 미래의 직업이라고 하는지 그 이유를 살펴보겠습니다.

빅데이터 활용이 진행될 가능성이 높음

빅데이터에 근거한 의사결정의 중요성이 널리 인지되어 빅데이터를 적절히 처리·분석할 수 있는 데이터 사이언티스트를 요구하는 목소리가 높아지고 있습니다.

대량의 데이터에 뒷받침된 의사결정은 감과 경험에 의존하는 기존의 의사결정에 비해 보다 시책의 성공률을 향상시킬 수 있습니다. 이제 민간기업뿐만 아니라 관공청에서도 빅데이터를 활용하는 움직임을 볼 수 있게 되었습니다.

빅 데이터를 활용하고 비즈니스 전략에 도움을 주기 위해서는 데이터 과학자의 존재가 필수적입니다. 앞으로도 데이터 과학자의 역할은 점점 커질 것으로 예상됩니다.

AI 개발로 요구가 증가하고 있음

데이터 과학자는 AI 개발에서도 중요한 역할을 합니다.

AI 개발을 위해서는 AI를 학습시키기 위한 데이터를 준비해야 합니다. 많은 양의 데이터를 수집, 분석, 분석, 시각화하고 AI 개발에 필요한 데이터를 갖추려면 데이터 과학자의 존재가 필수적이라고 할 수 있습니다.

또한 데이터 과학자는 AI를 이용한 데이터 분석도 수행합니다. AI와 데이터 사이언스의 고도의 지견을 겸비한 인재로서 앞으로도 데이터 사이언티스트는 높은 수요가 계속될 것입니다.

 

즉시 전력이되는 데이터 과학자가 부족합니다.

IT 업계 전체에서 인력 부족 상태가 계속되고 있습니다. 경험이 풍부한 데이터 사이언티스트가 되면 더욱 획득하기 어려워집니다.

데이터 과학자는 데이터 분석, AI 개발, 경영 지식 등 고도로 폭넓은 지식과 기술, 실무 경험이 요구되는 직종입니다. 따라서 데이터 과학자를 육성하는 데는 시간이 걸립니다. 데이터 사이언티스트의 육성이 진행되고 수요와 공급의 갭이 메워지기까지는 아직 시간이 걸릴 것입니다.

 

미래에 데이터 과학자의 작업은 사라질 것인가?

AI의 진보로 데이터 과학자의 일이 없어지는 것이라고 우려하는 목소리도 있습니다.

실제로 모델 구축 등 일부 업무는 AI에 의한 자동화가 진행되고 있습니다. 인간보다 AI가 처리하는 쪽이 고정밀도화·고속화할 수 있는 업무는 점점 AI로 대체될 것으로 예상됩니다.

한편 ‘어떻게 데이터를 활용하는가’라는 데이터 분석을 바탕으로 새로운 가치를 상상하는 것은 AI로 대체하기 어려운 분야가 됩니다. 데이터 과학자의 존재는 AI의 진보로 즉시 손실되지 않을 것입니다.

향후, 데이터 사이언티스트는, 데이터 활용에 관한 스페셜리스트로서, AI와 공존하면서 업무를 수행해 나가는 것이 요구되는 것입니다.

 

데이터 과학자가 활약할 수 있는 업계

빅데이터의 분석과 활용에 대한 요구가 높아지고 있으며, 데이터 과학자들은 다양한 업계에서 필요하다.

그 중에서도 다음 업계는 향후 데이터 과학자의 요구가 높아질 것으로 예상됩니다.

· IT 업계

・제조업계

・부동산업계

· 금융 업계

・관공청

· 광고 산업

· 컨설팅

데이터에 의한 과제의 개선이나, 매매 예측, 도시 계획의 책정 등, 민간 기업뿐만 아니라 관공청에서도 빅 데이터의 활용이 진행되고 있습니다. 대량의 데이터를 기반으로 한 의사 결정은 변화가 심한 시장 요구에 부응하기 위해서도 필수적입니다.

앞으로도 데이터 과학자를 필요로 하는 업계는 늘어날 것입니다.

 

미래의 데이터 사이언티스트가 되는 방법

데이터 사이언티스트로서 제일선에서 활약을 계속하기 위해서는, 요구의 높은 스킬을 새롭게 획득하거나 최신 정보를 캐치 업하는 것이 중요합니다.

미래의 데이터 사이언티스트가 되는 세 가지 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

적극적으로 인풋과 아웃풋을 한다

데이터 과학자로서의 시장 가치를 높이려면 최신 정보와 활용 사례를 잡아 작업에 활용하는 것이 중요합니다.

예를 들어 국내외 논문, 블로그, 학회 참여를 통해 정보를 입력하는 것도 좋습니다. IT 업계는 기술의 변화가 심하기 때문에 항상 정보에 안테나를 붙여 두는 것이 중요합니다.

또, 배운 것을 실무로 살리는 것으로, 지식이 정착해, 스킬 업에도 연결됩니다.

AI를 활용할 수 있도록

AI는 빅데이터 분석을 효율화하는 데 도움이 되는 도구입니다.

AI를 비즈니스에 활용하는 방법을 이해하면 다른 데이터 과학자와 차별화할 수 있습니다.

 

클라우드 환경에서 경험을 쌓기

최근, 클라우드 서비스를 도입하는 기업이 늘고 있습니다.

데이터 과학자는 데이터를 분석하고 그 결과를 바탕으로 클라이언트에 대한 제안을 수행합니다. 엔터프라이즈 IT 시스템을 최적화하려면 클라우드 서비스를 활용하여 성과를 얻을 수 있는 기술이 필요할 수 있습니다.

 

미래의 데이터 과학자에게 필요한 기술

데이터 사이언티스트는 업무 범위가 넓고, 폭넓은 지식·스킬이 요구됩니다. 여기에서는 데이터 과학자에게 필요한 기술 중 대표적인 것을 소개합니다.

비즈니스 스킬

데이터 과학자는 클라이언트와 신뢰 관계를 구축하면서 적절한 청각 및 제안을 해야 합니다. 이 중에서도 특히 고객의 비즈니스에 대한 지식은 가장 요구됩니다.

고객이 안고 있는 과제의 추출·분석, 사업 전략의 입안, 시책의 실행 서포트 등을 행하기 위해서는, 클라이언트가 제공하고 있는 서비스나 업계 등 클라이언트 비즈니스 전반을 이해하고 있지 않으면 어렵습니다.

수학 및 통계학 지식

데이터 분석에 대한 수학 및 통계학 지식은 데이터 과학자에게 필수적인 기술 중 하나입니다.

고객의 과제 해결에 필요한 결과를 도출하기 위해, 어떤 데이터를 수집할지, 통계의 종류는 어떻게 하는지 등, 데이터 분석에 필요한 다양한 판단을 내려야 합니다.

또한 통계 분석의 내용을 비즈니스에 응용하는 기술이 있는 것도 중요합니다.

프로그래밍 기술

데이터를 분석하는 시스템은 종종 프로그래밍에 의해 구현된다. 이 데이터를 시각화하고 기계 학습을 구현하려면 R 언어나 Python 등의 프로그래밍 언어를 활용할 수 있는 기술이 필요합니다.

컨설팅 기술

데이터 과학자는 데이터 분석 결과를 바탕으로 경영 문제를 해결하기 위한 제안을 해야 합니다. 컨설팅 스킬은 데이터 과학자로서 활약하기 위해 빼놓을 수 없는 스킬이라고 할 수 있습니다.

또, 업계 전체의 동향을 파악해, 전문성이 높은 내용을 클라이언트에 알기 쉽게 설명할 수 있는 것도 매우 중요합니다.

데이터 과학자는 수요가 높고 향후 업무

모든 분야에서 빅 데이터의 활용이 요구되고 있습니다. 빅데이터를 다룰 수 있는 데이터 사이언티스트의 존재는 앞으로도 높은 수요가 예상될 것입니다.

데이터 사이언티스트로서 제일선에서 활약을 계속하기 위해서는 최신 정보를 적극적으로 포착하고 AI나 클라우드 등의 요구가 높은 스킬을 습득하는 것이 유효합니다. 끊임없이 성장하는 노력을 계속할 수 있다면 미래의 데이터 과학자가 될 것입니다.

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