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데이터 과학자 육성, 대학들이 나서다
이런 작업들을 수행하는데 필요한 기술들은 통계, 수학, 컴퓨터 과학 등을 포함한 전통적인 학술적 지식 분야들도 해당된다. 이는 뉴욕 대학교(New York University)와 노스캐롤라이나 주립대학교를 포함한 몇몇 학교들이 전문화된 데이터 과학자 인증과 학위 과정을 제공하는 이유다.
라파는 "그간 데이터는 지금까지 수집의 대상으로 깔끔한 행과 열 속에 들어있는 것이었다"며, "시간과 노동력, 비용이 많이 들어가는 실험을 했고, 보유 데이터 양도 크지 않아 샘플 크기를 다뤘다"고 설명했다.
이제 이와는 반대로, 직원들, 협력업체, 고객들과의 모든 접점에서 데이터가 흘러 들어온다.
라파는 "빅 데이터는 그 모든 데이터를 한데 모아 이를 사업이나 재고 수준 최적화나 더 나은 대상 고객을 포착하기 위해 사용하는 것이다. 그게 모든 과정의 요령이다. 대규모 데이터 양을 잘 다룰 수 있고, 그 데이터를 분석하기 위한 수학과 통계 지식을 갖춘 인재가 필요하다"고 말했다.
2005년부터 데이터 과학에 대한 중요성을 인지한 노스캐롤라이나 주립대는 다양한 학술 분야의 교수진을 끌어 모아 데이터 과학을 '아주 통합적인 방식으로' 가르치는 고급 분석 연구소를 창설했다고 말했다.
라파는 "학생들은 통계, 금융, 경영의 기술 강좌를 수강하고, 소통과 팀워크 기술을 배우는데, 이는 경영진들에게 기술 능력보다도 중요하다"고 말했다. 라파는 "팀워크 기술은 한 사람에게서 자신이 필요한 모든 데이터 과학자적인 기술을 끌어낼 수 없기 때문에 핵심적인 기술"이라고 설명했다.
데이터 과학자들은 전형적으로 팀 단위로 일한다. 예를 들어 IBM은 MBA 학위자들과 통계학자들을 함께 경영진들이 데이터로부터 얻고자 하는 답변을 얻을 수 있는 질문을 결정을 돕는 자체 우수 데이터 분석 센터(Data Analytics Center of Excellence)에 배치시킨다.
우수 데이터 분석 센터 CIO 지넷 호란은 사업 지식과 분석의 결합을 통한 매출 창출이 이 센터의 목표라고 말했다.
IBM이 진출한 170개 국가들의 판매 범위를 최적화한 한 프로젝트는 그 모델이 적용된 지역에서 10%의 성과 향상을 거뒀다.
이 노스캐롤라이나 주립대 집중 프로그램은 학생들이 일주일에 5일 동안 하루 종일 수업을 들으며 10개월간 진행되는데, 이를 마치면 졸업생들에게 석사 학위를 수여한다.
졸업 논문을 마무리하는 대신 학생들은 팀 단위로 GE, GSK(GlaxoSmithKline)를 포함한 주요 기업들의 실제 데이터를 가지고 실습 프로젝트를 완료한다.
프로그램 수강 학생의 70%는 직장에서 복귀하는 이들로, 대다수가 기업의 학비 지원을 받는다. 대부분의 학생들은 최소한 2년 이상의 직장 경력이 있으며, 평균 연령은 29세다. 프로그램 학비는 노스캐롤라이나주 주민들에게는 2만 1,000달러, 이에 해당하지 않으면 3만 6,000달러다.
뉴욕대의 새롭게 출범한 데이터 과학 2년 석사 과정 역시도 수학, 컴퓨터 과학, 통계를 접목한 종합적인 과정이다.
뉴욕대의 데이터 과학 센터(Center for Data Science) 경영이사 로이 로렌스는 "이는 데이터 과학을 잘 하기 위해서 이 세 분야 모두에 전문성이 필요하기 때문"이라고 설명했다.
로렌스는 데이터 과학자들 역시 '애플리케이션 지식(application knowledge)'이 필요하다는 점을 강조했다. 애플리케이션 지식 없이는 특히 비즈니스에서 무슨 작업을 하고 어떤 테스트를 해야 하는 지에 대한 직관이 생기지 않는다.
로렌스가 애플리케이션 지식이라고 말하는 이것을 다른 전문가들은 영역 전문성(domain expertise)라고 부른다.
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