2017.08.17

최고 수준 데이터 과학자의 다섯 가지 특징

Vivian Zhang, Chris Neimeth | InfoWorld
데이터 과학자에 대한 수요가 많고, 앞으로 몇 년 동안은 관련 인력이 계속 부족할 것으로 보인다. IBM의 연구에 따르면, 2020년까지 미국 내 모든 데이터 전문가 관련 연간 구인 건수는 36만 건에서 272만 건으로 증가할 전망이다. 게다가 데이터 과학자와 데이터 개발자, 데이터 엔지니어 등 새로운 역할에 대한 수요는 더 빨리 증가해 2020년까지 약 70만 개의 빈 일자리가 생길 것으로 전망된다.

많은 기업이 비즈니스의 기술적 요구를 만족할 수 있는 검증된 후보자를 찾고 있다. 하지만 특정 인물이 기술적으로 해당 범주에 맞는다고 해서 반드시 최고의 팀원이 된다는 보장은 없다. 이 때문에 HR 책임자는 데이터 과학자를 뽑을 때 다른 특징도 함께 살펴봐야 한다.

데이터 과학자를 채용하는 데는 적지 않은 시간이 걸리지만, 적임자를 찾는 데 시간을 쏟을 만한 가치가 있다. HR 책임자가 데이터 과학자를 채용할 때 반드시 살펴봐야 하는 특징 다섯 가지를 소개한다.

1. 분석 기술/양적 추론
소프트웨어 업체 SAS는 데이터 과학자들을 대상으로 좋은 데이터 과학자를 만드는 것이 무엇인지 설문조사를 했다. 가장 두드러진 점은 강력한 논리 및 분석 기술이다. 설문 참가자 중 41%가 이런 특징을 가지고 있다고 응답했다.

데이터 과학자는 기술 편향적이어야 한다. 즉 감정이나 직감이 아니라 데이터를 기반으로 한 주장을 고수해야 한다. 또한, 데이터 과학자는 분명하게 말하고 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 설명할 수 있어야 하는데, 다른 팀원들은 기술적인 지식이 부족한 경우가 많기 때문이다,

2. 스토리텔링 역량
데이터 과학자는 데이터를 분해하고 분석할 뿐만 아니라 다른 팀원에게 데이터를 설명해야만 한다. 제대로 된 데이터 과학자라면, 데이터를 조사하고 반드시 스토리를 이야기해야 한다. 데이터를 어떻게 모았으며, 결과를 어떻게 분석했고, 미래에 어떤 일이 일어날지 설명해야 한다.

팀원들에게 데이터 스토리를 효과적으로 이야기할 수 있는 데이터 과학자는 기업 의사결정에서 빅 데이터가 점점 더 중요해지면서 수요가 계속 커질 것이다.

3. 팀 플레이어
크라우드플라워(CrowdFlower)는 데이터 과학자 그룹을 대상으로 한 설문 조사를 실시했는데, 데이터 과학자들은 대체로 자신의 직업에 만족하는 것으로 나타났다. 이 조사에 따르면, 60%의 데이터 과학자가 대부분 시간을 데이터를 정제하고 체계화하는 데 사용한다. 몇 년 전 뉴욕 타임스는 이 시간이 80%는 이르는 것으로 조사했다. 하지만 자신들의 업무 중 가장 싫어하는 부분이 무엇이냐는 질문에 57%의 데이터 과학자가 데이터 정제와 체계화라고 답했다.

그래서 기업은 팀 플레이어를 채용하는 것이 중요하다. 즉 업무의 이런 부분을 받아들일 수 있는 데이터 과학자를 채용해야 데이터 정제와 체계화를 이룰 수 있다. 기업이 다른 흥미로운 임무를 데이터 과학자에게 부여할 수도 있지만, 후보자는 데이터 정체와 체계화가 업무의 일부라는 것을 반드시 이해해야만 한다.

4. 문제 해결사
데이터를 이용해 문제를 해결하는 것이 데이터 과학자의 본질적인 요소이다. 하지만 데이터 과학자는 다른 위치와 관점에서 이른바 ‘상자 밖에서의 사고’를 할 줄 알아야 한다. 아직 이 분야는 초기 단계이기 때문에 데이터 과학자는 임무를 완수할 적절한 툴과 자원이 부족한 상태일 수도 있다. 크라우드플라워의 조사에 따르면, 12%의 응답자가 적절한 툴이 없다고 답했다.

HR 책임자는 이런 문제를 잘 회피하고 가까이 있는 자원을 활용해 임무를 완수할 수 있는 후보자를 찾아야 한다. 한편으로, 임무를 완수하는 데 필요한 자원이 어떤 것인지 정확하게 알고 필요한 툴을 요청할 수 있는 데이터 과학자도 훌륭한 후보이다. 업계가 발전하면서 이런 상황은 변하겠지만, 아직은 데이터 과학자가 기술의 부족에 적절히 대처해 프로젝트를 완료할 수 있는 역량을 갖춰야 한다.

5. 호기심
데이터 과학은 놀라운 속도로 성장하고 있으며, 이 분야에서 일하고 있는 사람들은 데이터 활용을 극대화하는 데 큰 관심을 가지고 있기 때문에 획기적인 변화가 일어날 것이다. 데이터 활용에 관한 호기심을 가지고 있는 데이터 과학자는 기업이 모은 빅데이터의 새로운 용도를 찾아내는 데 일조함으로써 좋은 팀원이 될 것이다.

데이터 과학은 매우 빠르게 발전하고 있기 때문에 이 분야에서 효과적으로 일할 수 있는 데이터 과학자는 항상 부족한 상태이다. 하지만 기업 임원과 HR 책임자는 채용할 데이터 과학자가 이런 다섯 가지 특징을 가졌는지 확인해야 한다. 데이터 과학자는 데이터 팀에서 큰 역할을 하므로 단지 기술적인 요구사항을 만족하는 것으로는 부족하다. 그리고 이런 데이터 과학자를 채용해야만 데이터 활용을 발전시켜 새롭고 혁신적인 문제 해결책을 찾아내는 결속력 있는 데이터 과학 팀을 만들 수 있을 것이다.  editor@itworld.co.kr


2017.08.17

최고 수준 데이터 과학자의 다섯 가지 특징

Vivian Zhang, Chris Neimeth | InfoWorld
데이터 과학자에 대한 수요가 많고, 앞으로 몇 년 동안은 관련 인력이 계속 부족할 것으로 보인다. IBM의 연구에 따르면, 2020년까지 미국 내 모든 데이터 전문가 관련 연간 구인 건수는 36만 건에서 272만 건으로 증가할 전망이다. 게다가 데이터 과학자와 데이터 개발자, 데이터 엔지니어 등 새로운 역할에 대한 수요는 더 빨리 증가해 2020년까지 약 70만 개의 빈 일자리가 생길 것으로 전망된다.

많은 기업이 비즈니스의 기술적 요구를 만족할 수 있는 검증된 후보자를 찾고 있다. 하지만 특정 인물이 기술적으로 해당 범주에 맞는다고 해서 반드시 최고의 팀원이 된다는 보장은 없다. 이 때문에 HR 책임자는 데이터 과학자를 뽑을 때 다른 특징도 함께 살펴봐야 한다.

데이터 과학자를 채용하는 데는 적지 않은 시간이 걸리지만, 적임자를 찾는 데 시간을 쏟을 만한 가치가 있다. HR 책임자가 데이터 과학자를 채용할 때 반드시 살펴봐야 하는 특징 다섯 가지를 소개한다.

1. 분석 기술/양적 추론
소프트웨어 업체 SAS는 데이터 과학자들을 대상으로 좋은 데이터 과학자를 만드는 것이 무엇인지 설문조사를 했다. 가장 두드러진 점은 강력한 논리 및 분석 기술이다. 설문 참가자 중 41%가 이런 특징을 가지고 있다고 응답했다.

데이터 과학자는 기술 편향적이어야 한다. 즉 감정이나 직감이 아니라 데이터를 기반으로 한 주장을 고수해야 한다. 또한, 데이터 과학자는 분명하게 말하고 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 설명할 수 있어야 하는데, 다른 팀원들은 기술적인 지식이 부족한 경우가 많기 때문이다,

2. 스토리텔링 역량
데이터 과학자는 데이터를 분해하고 분석할 뿐만 아니라 다른 팀원에게 데이터를 설명해야만 한다. 제대로 된 데이터 과학자라면, 데이터를 조사하고 반드시 스토리를 이야기해야 한다. 데이터를 어떻게 모았으며, 결과를 어떻게 분석했고, 미래에 어떤 일이 일어날지 설명해야 한다.

팀원들에게 데이터 스토리를 효과적으로 이야기할 수 있는 데이터 과학자는 기업 의사결정에서 빅 데이터가 점점 더 중요해지면서 수요가 계속 커질 것이다.

3. 팀 플레이어
크라우드플라워(CrowdFlower)는 데이터 과학자 그룹을 대상으로 한 설문 조사를 실시했는데, 데이터 과학자들은 대체로 자신의 직업에 만족하는 것으로 나타났다. 이 조사에 따르면, 60%의 데이터 과학자가 대부분 시간을 데이터를 정제하고 체계화하는 데 사용한다. 몇 년 전 뉴욕 타임스는 이 시간이 80%는 이르는 것으로 조사했다. 하지만 자신들의 업무 중 가장 싫어하는 부분이 무엇이냐는 질문에 57%의 데이터 과학자가 데이터 정제와 체계화라고 답했다.

그래서 기업은 팀 플레이어를 채용하는 것이 중요하다. 즉 업무의 이런 부분을 받아들일 수 있는 데이터 과학자를 채용해야 데이터 정제와 체계화를 이룰 수 있다. 기업이 다른 흥미로운 임무를 데이터 과학자에게 부여할 수도 있지만, 후보자는 데이터 정체와 체계화가 업무의 일부라는 것을 반드시 이해해야만 한다.

4. 문제 해결사
데이터를 이용해 문제를 해결하는 것이 데이터 과학자의 본질적인 요소이다. 하지만 데이터 과학자는 다른 위치와 관점에서 이른바 ‘상자 밖에서의 사고’를 할 줄 알아야 한다. 아직 이 분야는 초기 단계이기 때문에 데이터 과학자는 임무를 완수할 적절한 툴과 자원이 부족한 상태일 수도 있다. 크라우드플라워의 조사에 따르면, 12%의 응답자가 적절한 툴이 없다고 답했다.

HR 책임자는 이런 문제를 잘 회피하고 가까이 있는 자원을 활용해 임무를 완수할 수 있는 후보자를 찾아야 한다. 한편으로, 임무를 완수하는 데 필요한 자원이 어떤 것인지 정확하게 알고 필요한 툴을 요청할 수 있는 데이터 과학자도 훌륭한 후보이다. 업계가 발전하면서 이런 상황은 변하겠지만, 아직은 데이터 과학자가 기술의 부족에 적절히 대처해 프로젝트를 완료할 수 있는 역량을 갖춰야 한다.

5. 호기심
데이터 과학은 놀라운 속도로 성장하고 있으며, 이 분야에서 일하고 있는 사람들은 데이터 활용을 극대화하는 데 큰 관심을 가지고 있기 때문에 획기적인 변화가 일어날 것이다. 데이터 활용에 관한 호기심을 가지고 있는 데이터 과학자는 기업이 모은 빅데이터의 새로운 용도를 찾아내는 데 일조함으로써 좋은 팀원이 될 것이다.

데이터 과학은 매우 빠르게 발전하고 있기 때문에 이 분야에서 효과적으로 일할 수 있는 데이터 과학자는 항상 부족한 상태이다. 하지만 기업 임원과 HR 책임자는 채용할 데이터 과학자가 이런 다섯 가지 특징을 가졌는지 확인해야 한다. 데이터 과학자는 데이터 팀에서 큰 역할을 하므로 단지 기술적인 요구사항을 만족하는 것으로는 부족하다. 그리고 이런 데이터 과학자를 채용해야만 데이터 활용을 발전시켜 새롭고 혁신적인 문제 해결책을 찾아내는 결속력 있는 데이터 과학 팀을 만들 수 있을 것이다.  editor@itworld.co.kr


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