데이터 과학과 데이터 분석 중 어떤 분야를 선택해야 할지 고민하는 것은 매우 흔한 질문입니다.
요즘 데이터는 새로운 화폐라고들 합니다. 실제로 데이터 중심적인 현대 사회에서 대부분의 조직은, 전부는 아닐지라도, 데이터에 크게 의존하여 운영에 영향을 미치는 중요한 의사 결정을 내립니다.
정보를 수집, 처리, 분석하여 의미 있는 데이터로 변환하는 전반적인 과정은 관련 데이터 처리 기술을 가진 전문가들에게 다양한 직업 기회를 제공합니다. 특히 데이터 과학과 데이터 분석은 데이터를 다루는 핵심적인 직업 분야입니다.
데이터 과학과 데이터 분석 경력은 구체적으로 무엇을 하는 것일까요? 둘은 같은 의미일까요? 아니면 얼마나 다를까요? 이 분야에서 경력을 쌓으려면 어떤 사전 지식과 기술이 필요할까요?
이러한 질문에 대한 답을 제시함으로써, 이 글은 데이터 분석과 데이터 과학 사이에서 어떤 진로를 선택할지 결정하는 데 도움을 줄 것입니다. 저처럼 여러분도 이 내용에 흥미를 느끼시기를 바랍니다!
두 분야 사이에서 어떤 경로를 택할지 결정하기 전에, 다음 주요 구성 요소들을 살펴보겠습니다.
이러한 구성 요소에는 다음이 포함됩니다.
- 데이터 과학 직무 설명과 데이터 분석 직무 설명 비교.
- 데이터 분석과 데이터 과학의 각 역할별 책임.
- 데이터 과학에 필요한 기술과 데이터 분석에 필요한 기술.
- 자신의 관심사와 이 분야의 적합성.
직무 설명
데이터 과학
데이터 과학 전문가는 다양한 업계 출처에서 데이터를 수집합니다. 그 후, 컴퓨터 과학, 예측 분석, 통계, 그리고 머신 러닝 기술을 융합하여 방대한 데이터 세트를 분석합니다. 이러한 과정을 통해 비즈니스 성과와 구조를 이해하고, 조직의 요구 사항에 맞는 솔루션을 모색합니다.
데이터 과학자는 때로는 우리가 미처 생각하지 못했던 질문을 발굴해냅니다. 그들은 본질적으로 답이 필요한 질문들을 찾아내고, 이를 통해 잠재적인 연구 분야나 혁신적인 아이디어를 발견하는 것을 목표로 합니다!
데이터 분석
데이터 분석 분야는 기존 정보를 처리하고 통계적으로 분석하여 실행 가능한 데이터를 도출하는 데 초점을 맞춥니다. 데이터 분석가는 당면한 문제를 이해하기 위해 데이터를 수집, 처리 및 구성하는 기술을 개발합니다.
전문가들은 Python, R, Microsoft Excel, Tableau와 같은 데이터 분석 도구를 활용하여 목표를 달성합니다. 또한 데이터의 정확성과 품질을 검증하기 위해 꼼꼼하게 조사합니다. 분석가들은 데이터를 검토하고, 모델을 개발하여 대상 고객에게 보고서를 제시하기 전에 데이터를 추가적으로 분석합니다. 이러한 프레젠테이션 방식은 청중이 제시된 데이터를 빠르게 이해하고 쉽게 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
주요 책임
데이터 과학자의 책임
데이터 과학자는 수집된 원시 데이터를 정리, 처리 및 조작합니다. 그들은 다양한 분석 도구를 활용하여 데이터에서 유의미한 통찰력을 얻습니다. 또한 데이터 과학 전문가는 맞춤형 분석을 수행하기 위해 알고리즘과 예측 모델을 개발하는 데이터 모델링 프로세스를 설계합니다.
데이터 과학 분야는 데이터 마이닝과 다양한 출처에서 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 대규모로 수집하는 작업을 포함합니다. 데이터 과학자는 이 데이터를 해석하기 위한 고급 통계 모델을 설계하고 평가하는 책임을 가집니다. 또한 방대한 데이터에서 작동하는 예측 모델과 머신 러닝 알고리즘을 구축하는 것도 데이터 과학자의 중요한 역할입니다.
처리된 데이터를 분석한 후, 차트와 그래프를 활용하여 대시보드 및 보고서에 시각적으로 표현해야 합니다. 이러한 시각적 표현은 관련 이해 관계자들이 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리기 전에 데이터 트렌드와 패턴을 빠르게 파악하는 데 도움을 줍니다. 이 과정을 데이터 시각화라고 합니다. 데이터 과학자는 데이터 분석 결과를 명확히 하기 위해 필요에 따라 데이터 엔지니어 및 데이터 분석가와 협력하는 경우가 많습니다.
데이터 분석가의 책임
데이터 분석 분야의 책임은 데이터 과학 분야와 크게 다르지 않습니다.
데이터 분석가들은 수집된 데이터를 사용하여 정확한 패턴과 추세를 보여주는 보고서를 준비합니다. 데이터 분석가는 데이터 분석 프로세스 전반을 효율화하기 위해 회사의 역할과 요구 사항을 이해해야 합니다. 또한 자동화된 도구를 사용하여 기본 및 보조 데이터 소스에서 필요한 데이터를 수집합니다.
데이터를 수집한 후, 손상된 데이터를 제거하고, 코드 오류를 디버깅하고, 관련 문제를 해결하여 데이터를 처리합니다.
데이터 분석가는 데이터의 품질과 의미를 평가하기 위해 데이터를 분석합니다.
또한 데이터를 읽기 쉬운 형식으로 재구성하기 위해 데이터베이스를 개발하고 유지 관리합니다.
데이터 분석가는 통계 도구를 사용하여 복잡한 데이터 세트에서 패턴과 추세를 식별, 분석 및 해석하여 문제점을 진단하고 미래를 예측합니다.
이 전문가들은 비즈니스 운영의 핵심 요소에 수치 값을 부여하여 시간 경과에 따른 비즈니스 성과를 평가하고 비교합니다.
데이터 과학자와 마찬가지로, 프로그래머, 엔지니어, 관리 담당자와 협력하여 프로세스 개선 기회를 지속적으로 모색합니다.
이제 두 분야 모두에서 요구하는 핵심 기술을 자세히 살펴보겠습니다.
필요한 기술
데이터 과학
데이터 과학 분야에서는 수학, 고급 통계, 예측 모델링, 머신 러닝에 대한 깊은 이해가 필요하며, 다음과 같은 프로그래밍 기술에 익숙해야 합니다.
- Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js, QlikeView와 같은 데이터 시각화 도구 사용에 능숙해야 합니다.
- R, Python, Scala와 같은 프로그래밍 언어에 대한 전문 지식이 필요합니다.
- 빅데이터 도구인 Hadoop과 Spark를 능숙하게 다룰 수 있어야 합니다.
데이터 분석
데이터 분석가에게도 통계, 데이터베이스, 모델링, 그리고 예측 분석에 대한 이해는 매우 중요합니다. 또한 문제 해결 능력이 뛰어나고 다음과 같은 기술을 보유하고 있다면 도움이 될 것입니다.
- Excel 및 데이터 조작을 위한 SQL 데이터베이스 설계 및 개발 능력.
- 통계 분석을 위한 Python 및 R과 같은 프로그래밍 언어 활용 능력.
- 데이터를 수집, 측정, 구성 및 분석하는 데 필요한 수학적 능력.
- JavaScript, XML 또는 ETL 프레임워크를 포함한 프로그래밍 경험과 같은 보고 도구 사용에 대한 전문성.
교육 배경
기술적인 전문 지식 외에도 관련 통계 및 분석 분야나 컴퓨터 과학 분야의 학사 학위가 데이터 분석가에게 도움이 될 것입니다. 또는 데이터 과학 인증 과정이나 적절한 부트캠프를 수료하는 것도 좋은 방법입니다. 개인 프로젝트를 수행하는 것은 직무에 필요한 능력을 키우는 데 추가적인 이점이 됩니다.
반면에 데이터 과학자는 수학 또는 컴퓨터 과학 분야에서 고급 학위나 석사 학위를 요구하는 경우가 많습니다.
적합성
수학적 계산이나 시스템 사고를 즐기시나요? 일반적으로 데이터를 활용하는 시스템을 구축하는 데 흥미를 느끼시나요? 그렇다면 데이터 과학이 당신에게 적합할 것입니다. 데이터 과학자는 주로 데이터 분석 시스템을 구축하고 머신 러닝 기술을 사용하여 예측 분석 모델을 개발하기 때문입니다. 또한 회사의 데이터 수집 시스템을 설계하고, 컴퓨팅 관점을 적용하여 프로세스를 정의합니다.
반대로 데이터를 광범위하게 탐색하고, 그 안에서 패턴이나 추세를 도출하여 목표를 달성하는 데 더 흥미를 느낀다면, 데이터 분석이 완벽한 선택이 될 것입니다.
전문성 수준 🕵️♂️
데이터 분석과 비교했을 때, 데이터 과학은 일반적으로 더 높은 수준의 전문성을 요구합니다. 마찬가지로 급여 측면에서도 데이터 과학자가 데이터 분석가보다 상대적으로 더 높은 수입을 얻는 경향이 있습니다. 미국을 기준으로 평균 급여는 각각 $110,000와 $65,300 정도입니다. 상당히 매력적인 분야라고 할 수 있겠죠?😊
하지만 데이터 과학자보다 데이터 분석가에 대한 일자리 수요가 더 많은 편입니다.
그래서 당신에게 의미하는 것은 무엇일까요? 🤔
데이터 과학과 데이터 분석의 차이점을 살펴보았으므로, 이제 두 분야 중 어떤 것을 선택할지 더 나은 결정을 내릴 수 있을 것입니다.
아마도 당신은 자신의 주요 경력 목표, 관심사, 그리고 가장 중요한 기술 수준을 다시 한번 생각해볼 필요가 있을 것입니다.
어떤 경로를 선택하든, 두 분야 모두 전망이 좋습니다. 또한 어떤 직업을 선택하든 데이터 관련 업무를 하는 것을 후회하지 않을 것입니다.
만약 데이터 분석 분야를 선택했다면, 제공되는 데이터 분석 과정에 대해 자세히 알아보는 것이 좋을 것입니다. 또는 데이터 과학을 선택했다면, 어떤 데이터 과학 도구를 사용할 수 있는지 알아봐야 할 것입니다.
행운을 빌어요!