데이터 과학자 사이언티스트, 왜 뜨고있나?

 

 

데이터 과학자 사이언티스트, 왜 뜨고있나?

- 이들이 억대연봉을 받을 수 밖에 없는 이유.

 

 

 

안녕하세요, 교육대통령 서균쌤입니다.

 

오늘은 데이터 사이언티스트, 우리나라에서는

 

데이터 과학자라고 부르는 직업에 대해 탐구해

 

보려고 합니다. 엄청난 몸값을 받고있는 실제로

 

그렇게 받을 수 밖에 없는 이유에 대해 알아보고

 

어떤 준비를 해야 데이터 과학자가 될 수 있는지

 

지금부터 하나씩 알아보도록 하겠습니다.

 

 

우선, 데이터 사이언티스트가 무엇인지부터

 

알아봅시다. 간략하게 설명하자면 기업이 가진

 

빅데이터를 저장, 처리, 분석하는 업무를 보는

 

IT전문가라고 할 수 있습니다.<네이버 지식백과>

 

조금 더 풀어서 설명하면 기업에서는 하루하루

 

생성되는 다양한 자료, 즉 데이터들을 함부로

 

폐기하거나 삭제하지 않습니다. 미래에 그 자료가

 

어떻게 쓰일지 알 수 없기때문에 꾸준히 생산되는

 

데이터들을 저장해두게 되는데요.

 

 

이렇게 저장만해두던 데이터를 어떻게 활용할

 

방법이 없을까 고민하다가 나온 분야가 바로 요즘

 

가장 핫한 IT분야 중 하나인 '빅데이터'입니다.

 

말 그대로 방대한 양의 데이터를 처리하고 비교,

 

분석하며 전에 몰랐던 새로운 가치있는 정보를

 

뽑아내는 일이라고 할 수 있죠. 그리고 이러한 일을

 

처리하는 IT엔지니어, 기술자를 빅데이터전문가라

 

하는것이고 빅데이터 개발자, 빅데이터 분석가의

 

업무를 모두 볼 수 있는 사람을 데이터과학자라고

 

부른다고 생각하면 되겠습니다.

 

 

실제 데이터 사이언티스트라고 부를 수 있을 정도

 

실력을 갖춘 사람은 국내에는 한손에 꼽힐 정도라고

 

하는데요. 그 정도로 데이터과학자는 다양한 기술과

 

치밀함, 수리능력, 분석능력, IT실무스킬 등이 필요하죠.

 

그래서 보통은 컴퓨터공학과, 통계학과, 수학과 등에서

 

데이터 과학자를 준비하는 경우가 많지만 다른 전공도

 

홍보/마케팅, 경영전략설정, 정책결정, 관광, 통신 등

 

너무 많은 분야에서 최근에는 빅데이터 기술을 이용하는

 

추세이다보니 도전하는 분들이 많이 있습니다.

 

 

데이터 사이언티스트는 기본적으로 빅데이터 분석을

 

위한 프로그램이나 플랫폼을 구축할 수 있어야하고

 

클러스터를 구축해 여러대의 컴퓨터를 한대의 서버로

 

이용하는 기술이나 수집한 데이터를 가공, 처리, 정렬

 

하는 등의 맵 리듀스 기술을 사용할 줄 알아야 하기에

 

프로그래밍, 서버, 네트워크 등에 대한 지식은 기본이며

 

하둡프로그래밍과 R프로그래밍 등을 통해 데이터를

 

분석하고 시각화, 그래프화 할 수 있는 실력까지 준비를

 

해야합니다. 이런 전문가이고 고급 기술자이다보니

 

아마도 억대연봉을 받게되는 것이겠죠.

 

 

이 글 하나도 데이터과학자에 대해 설명하자니 너무

 

짧네요. 실제 활용사례들만해도 어마어마하니까요.

 

지금 데이터과학자나 데이터사이언티스트에 관심이

 

있고 취업까지도 진지하게 고민하고 있다면 우선

 

빅데이터 관련 교육들부터 받아봐야 할텐데요.

 

비전공자도 시작할수는 있지만 결코 쉬운 과목들이

 

아닌만큼 체계적인 교육시스템안에서 공부를

 

시작해야 할겁니다. 데이터과학자를 준비하고 싶다면

 

아래를 클릭해서 국내 최대규모의 IT전문교육센터

 

홈페이지를 통해 구체적인 과목과 공부기간, 공부방법,

 

개강일, 시간표, 위치 등 무료교육상담부터 받아보세요!