2013.04.12

데이터 과학자가 되고 싶다면

Mary Brandel | Network World
이어지는 경기 불황, 그리고 그로 인한 고용시장의 침체는 앞으로도 한동안 구직자들을 힘겹게 할 전망이다. 그러나 이런 시장 상황 속에서도 ‘떠오르는' 직종은 있다. 데이터 과학자가 바로 그것이다.
 
데이터 과학자는 CNN을 통해서도 2012년 최고의 신규 유망 직종으로, 또 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)를 통해서도 21세기의 ‘가장 매력적인' 직종으로 선정된 바 있다.
 
데이터 과학자에 대한 이러한 평가는 빅 데이터 및 애널리틱스와 관련한 시장 전반의 관심과 관련 있다. 쏟아지고 있는 막대한 정보들 속에서 의미 있는 요소를 발굴하고 그것을 비즈니스 가치로 연결하는 것이 바로 데이터 과학자의 역할이기 때문이다.
 
구직자들 역시 높은 관심을 보여주고 있다. 데이터 과학자는 컴퓨터 과학, 선진 양적 개념, 비즈니스 영역에 대한 지식, 커뮤니케이션 역량 등 복합적인 능력을 요구하는 까다로운 직업이지만, 동시에 이러한 역량을 모두 갖춘 이들에게는 최고의 직업으로 여겨지고 있다.
 
채용 전문 기관 모디스(Modis)의 상무 매튜 라이폴디에 따르면 수요가 공급을 상회하는 상황에 놓여 있어 연봉 역시 고공행진을 이어나가고 있다.
 
구인 규모가 급증하는 등의 모습은 아직 발견되고 있진 않지만 이에 대한 관심은 분명 빠른 증가 추세를 보여주고 있다는 것이 많은 채용 전문가들의 예상이다.
 
북미 지역의 구직 전문 사이트 다이스 닷컴(Dice.com)의 상무 톰 실버는 “데이터 과학자라는 이름이 우리 사이트에 처음 등장한 것은 2년 전이었다. 당시 포스팅 수는 8건에 불과했다. 그리고 지금은 42건의 관련 포스팅이 확인되고 있다. 우리 사이트에 올라온 구인 포스팅 건수가 8만 3,000 건인 것에 비춰보면 42건은 절대 큰 숫자가 아니다. 그러나 난 데이터 과학자에 대한 시장의 관심은 더욱 더 증가해 나갈 것이라 전망하고 있다”고 말했다.
 
이쯤 되면 데이터와 컴퓨팅과 관련한 배경을 가지고 있는 다음과 같은 의문을 가지는 것은 자연스러울 것이다. ‘데이터 과학자란 누구지? 나도 될 수 있을까?’ 여기 이러한 의문에 대한 몇 가지 대답을 소개한다.
 
데이터 과학자란?
정말 간단한 질문이다. 그러나 이에 대한 대답은 질문자가 누구인지에 따라 꽤 달라질 것이다. 비틀리(Bit.ly)의 수석 과학자 힐러리 메이슨의 표현을 빌어 이 역할에 대한 가장 일반적인 정의를 설명하자면, 데이터 과학자란, 데이터를 획득, 정리, 조사, 계량화, 해석할 수 있는 인물이다.
 
하이어드 브레인스(Hired Brains) CEO 닐 레이든은 한 발 더 나아가 데이터 과학자를 두 부류로 구분한다.
 
유형 1: 알고리즘 및 방법론의 연구와 제작, 논문 발표, 커뮤니케이션 참여에 적극적인 진짜 과학자. 이러한 인물은 (구글, 아마존, 월 스트리트와 같이) 새로운 방법론과 알고리즘을 핵심적 요소로 다루는 기관들이나 연구소, 학계에서 만나볼 수 있다.
 
유형 2: 고용 시장에서 보다 자주 만나볼 수 있는 이들이다. 이들은 과학자는 아니지만 현장에 보다 능통한 인물들로, 정량법과 디자인, 테스트, 모델 배치 등의 활동을 이해하고 실행할 수 있는, 그리고 이를 통한 통계적, 수학적 모델링 및 개발 지식을 갖춘 전문가다.
 
예측 애널리틱스 서비스 공급자 오페라 솔루션즈(Opera Solutions)의 연구 개발 사업부 글로벌 본부장 제이콥 스포엘스트라 역시 일반적으로 데이터 과학자의 영역으로 분류되는 작업과 자신들의 작업을 구분짓고 있다.
 


2013.04.12

데이터 과학자가 되고 싶다면

Mary Brandel | Network World
이어지는 경기 불황, 그리고 그로 인한 고용시장의 침체는 앞으로도 한동안 구직자들을 힘겹게 할 전망이다. 그러나 이런 시장 상황 속에서도 ‘떠오르는' 직종은 있다. 데이터 과학자가 바로 그것이다.
 
데이터 과학자는 CNN을 통해서도 2012년 최고의 신규 유망 직종으로, 또 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)를 통해서도 21세기의 ‘가장 매력적인' 직종으로 선정된 바 있다.
 
데이터 과학자에 대한 이러한 평가는 빅 데이터 및 애널리틱스와 관련한 시장 전반의 관심과 관련 있다. 쏟아지고 있는 막대한 정보들 속에서 의미 있는 요소를 발굴하고 그것을 비즈니스 가치로 연결하는 것이 바로 데이터 과학자의 역할이기 때문이다.
 
구직자들 역시 높은 관심을 보여주고 있다. 데이터 과학자는 컴퓨터 과학, 선진 양적 개념, 비즈니스 영역에 대한 지식, 커뮤니케이션 역량 등 복합적인 능력을 요구하는 까다로운 직업이지만, 동시에 이러한 역량을 모두 갖춘 이들에게는 최고의 직업으로 여겨지고 있다.
 
채용 전문 기관 모디스(Modis)의 상무 매튜 라이폴디에 따르면 수요가 공급을 상회하는 상황에 놓여 있어 연봉 역시 고공행진을 이어나가고 있다.
 
구인 규모가 급증하는 등의 모습은 아직 발견되고 있진 않지만 이에 대한 관심은 분명 빠른 증가 추세를 보여주고 있다는 것이 많은 채용 전문가들의 예상이다.
 
북미 지역의 구직 전문 사이트 다이스 닷컴(Dice.com)의 상무 톰 실버는 “데이터 과학자라는 이름이 우리 사이트에 처음 등장한 것은 2년 전이었다. 당시 포스팅 수는 8건에 불과했다. 그리고 지금은 42건의 관련 포스팅이 확인되고 있다. 우리 사이트에 올라온 구인 포스팅 건수가 8만 3,000 건인 것에 비춰보면 42건은 절대 큰 숫자가 아니다. 그러나 난 데이터 과학자에 대한 시장의 관심은 더욱 더 증가해 나갈 것이라 전망하고 있다”고 말했다.
 
이쯤 되면 데이터와 컴퓨팅과 관련한 배경을 가지고 있는 다음과 같은 의문을 가지는 것은 자연스러울 것이다. ‘데이터 과학자란 누구지? 나도 될 수 있을까?’ 여기 이러한 의문에 대한 몇 가지 대답을 소개한다.
 
데이터 과학자란?
정말 간단한 질문이다. 그러나 이에 대한 대답은 질문자가 누구인지에 따라 꽤 달라질 것이다. 비틀리(Bit.ly)의 수석 과학자 힐러리 메이슨의 표현을 빌어 이 역할에 대한 가장 일반적인 정의를 설명하자면, 데이터 과학자란, 데이터를 획득, 정리, 조사, 계량화, 해석할 수 있는 인물이다.
 
하이어드 브레인스(Hired Brains) CEO 닐 레이든은 한 발 더 나아가 데이터 과학자를 두 부류로 구분한다.
 
유형 1: 알고리즘 및 방법론의 연구와 제작, 논문 발표, 커뮤니케이션 참여에 적극적인 진짜 과학자. 이러한 인물은 (구글, 아마존, 월 스트리트와 같이) 새로운 방법론과 알고리즘을 핵심적 요소로 다루는 기관들이나 연구소, 학계에서 만나볼 수 있다.
 
유형 2: 고용 시장에서 보다 자주 만나볼 수 있는 이들이다. 이들은 과학자는 아니지만 현장에 보다 능통한 인물들로, 정량법과 디자인, 테스트, 모델 배치 등의 활동을 이해하고 실행할 수 있는, 그리고 이를 통한 통계적, 수학적 모델링 및 개발 지식을 갖춘 전문가다.
 
예측 애널리틱스 서비스 공급자 오페라 솔루션즈(Opera Solutions)의 연구 개발 사업부 글로벌 본부장 제이콥 스포엘스트라 역시 일반적으로 데이터 과학자의 영역으로 분류되는 작업과 자신들의 작업을 구분짓고 있다.
 


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