데이터 과학자는 어때? - 초등학생의 진로와 직업 탐색을 위한 잡프러포즈 45

김태헌

저자:김태헌
데이터과학자
외국계IT기업,국내금융사AI연구소,외국계소비재기업등에서다양한AI프로젝트경험을쌓고현재는이커머스기업핀테크조직에서시니어데이터과학자이자머신러닝알고리즘엔지니어로일하고있습니다.베이징대학졸업후캘리포니아대학교샌디에이고(UCSD)에서국제경제석사학위를받았습니다.저서로는《AI소사이어티》(미래의창,2022)와《퀀트전략을위한인공지능트레이딩》(한빛미디어,2020)이있으며,역서로는《단단한머신러닝》,《데이터과학자와데이터엔지니어를위한인터뷰문답집》(제이펍,2020)등이있습니다.

1.데이터과학자김태헌의프러포즈

2.데이터과학이란
데이터과학은무엇인가요?
데이터과학은어떻게탄생하게되었나요?
데이터과학이발전하는데중요한역할을한기술은무엇인가요?
데이터과학을활용하는산업분야는어디인가요?
데이터과학분야에는또어떤직종이있나요?

3.데이터과학자의세계
데이터에서문제를해결하는방법을찾아요
데이터과학자의중심업무는분석과모델링이에요
일하는분야에대한기초적인지식이필요해요

4.데이터과학자가되려면
컴퓨팅사고력을이해하면좋겠어요
호기심이많고배우는것을좋아해야해요
여러분야의사람들과소통할수있어야해요
영어를잘하면좋아요
경진대회를적극활용해요
전공자도비전공자도할수있는일이에요
데이터과학자가되는경로는여러가지예요

5.데이터과학자의매력
늘새롭게발전하는일을하는매력
사람들에게영향력을미치는문제를해결하는성취감

6.데이터과학자의마음가짐
데이터를근거로생각하는습관이있어요
평생공부하겠다는결심이필요해요
어차피배워야한다면제대로배워보자는마음이에요
워케이션으로일과삶의균형을맞춰요

7.데이터과학자의미래
데이터과학자의수요는많아요
데이터과학과관련한다양한직업이등장할거예요
AI와데이터과학자는상호보완하며발전할거예요
일과삶이조화로운직업이될거라생각해요

8.데이터과학자김태헌을소개합니다
숫자기록을좋아했던어린시절
대학원에서처음프로그래밍을접했어요
일의시작은데이터분석이었어요
한국에서데이터과학자로자리매김했어요
늘도전하면서새로운분야에서경험을쌓고싶어요

9.10문10답
데이터과학자와AI전문가는어떻게다른가요?
대규모언어모델이라는도구를어떻게사용하면좋을까요?
행동데이터는무엇인가요?
추천시스템은무엇이고어디에사용되나요?
연봉은어느정도인가요?
근무시간과형태는어떤가요?
데이터과학자는언제까지일할수있는직업일까요?
일상에서데이터과학은어떻게쓰이고있나요?
데이터의증가에따라발생하는문제도있을까요?
미래에는또어떤AI가나올까요?

10.나도데이터과학자

데이터과학자의일은창의적사고와끝없는호기심이필요한예술과도같아요.나날이발전하는컴퓨팅기술을익히고.새로운기술로인공지능을학습시키고사용할수있는역량을갖추기위해끊임없이공부해야하는직업이죠.그래서어쩌면가장미래와가까운직업일수있어요.미래를예측하고준비하는일에도전하고싶은어린이에게이직업을추천합니다.

데이터과학이발전하는데중요한역할을한기술은무엇인가요?

여러가지가있지만,특히몇가지핵심적인것들을들수있어요.첫번째는분산컴퓨팅시스템이에요.대량의데이터를처리하기위해선고성능의컴퓨팅파워가필요하고,이를위해분산컴퓨팅시스템이중요해요.ApacheHadoop이나Spark같은플랫폼이이에해당하죠.두번째는데이터저장및관리기술이에요.대용량데이터를효율적으로저장하고빠르게접근하기위해고안된NoSQL데이터베이스,클라우드스토리징솔루션등이여기에속해요.세번째는머신러닝과데이터마이닝기술이에요.이기술들은대량의데이터에서패턴을찾아내고예측모델을구축하는데필수적이죠.특히최근의AI발전은이분야에큰영향을미쳤어요.마지막으로데이터시각화도구도중요해요.복잡한데이터를이해하고해석하는것은매우어려워요.이를위해개발된고급시각화도구들이데이터과학자들에게매우유용하게사용되고있죠.이러한기술들이결합되어데이터과학은통계,컴퓨터과학,정보기술의경계를넘어서통합된학문으로발전하게되었습니다.

데이터에서문제를해결하는방법을찾아요

데이터를들여다보면‘누가,언제,어디서,무엇을,어떻게했나’를알수있어요.그런데한가지,‘왜이렇게했을까’라는이유는빠져있죠.이유는사용자들만알고있는거지만기업에게는그이유가중요해요.온라인마켓에서사용자들이물건을고르고결제를하는단계에서포기하는일이많이벌어졌다면‘왜그랬을까’를생각해야문제를해결할수있는거죠.또어떤거래는얼핏문제가없어보이는데보통의거래와는다른점이발견되면왜이런일이생겼는지원인을찾아야해결할수있어요.누구도말해주지않고기록하지않은이런‘이유와원인’을데이터안에서찾아문제를해결하는사람들이바로데이터과학자예요.

컴퓨팅사고력을이해하면좋겠어요

요즘엔프로그래밍언어를몰라도자연어로코딩을할수있기때문에프로그래밍을배우지않아도된다고생각할수도있을거예요.그래도저는프로그래밍을배우는게좋다고생각해요.이걸배우면컴퓨팅사고력,즉컴퓨터가어떻게사고하고어떻게정보를처리하는지이해할수있거든요.프로그래밍언어를배우는목적이바로컴퓨팅사고력을이해하는것이어야해요.코딩을배우면서영어단어외듯이프로그래밍언어를외우는게아니라컴퓨터가어떻게작동하는지그원리를깨우치자는거예요.

경진대회를적극활용해요

머신러닝도좀알고코딩도할줄안다면경진대회에나가보는게좋겠어요.캐글Kaggle이라는플랫폼이있어요.2010년설립된예측모델및분석대회플랫폼으로머신러닝및데이터사이언스커뮤니티죠.캐글에각종기업이나단체들이상금을걸고데이터와해결과제를등록하면데이터과학자들이과제를해결하기위해경쟁해요.경쟁에참여하는사람들은데이터과학자도있지만중고등학생들과대학생들도많이참여해요.누가되었든나만의알고리즘을만들어서문제를풀기만하면되거든요.평가도단순해요.제출한결과를기업에서실제로사용해보고점수를매겨서판단하죠.참가자의전공이나경력같은것은의미가없어요.경진대회에참여해보는경험이좋은건상을떠나서머신러닝을학습하는기회가되기때문이에요.

데이터과학과관련한다양한직업이등장할거예요

최근에는데이터과학분야가더욱세분화,전문화되면서새로운직종들이등장하고있어요.데이터제품소유자,MLOps전문가,LLM엔지니어등인데요.‘데이터제품소유자(DataProductOwner)'는데이터기반제품이나서비스의전략과비전을설정하고이끄는역할을해요.이들은데이터분석결과를비즈니스전략에통합하여제품개발을주도하죠.'MLOps'전문가는머신러닝모델의개발,배포및운영을담당하며,이모델이실제환경에서효과적으로작동하도록관리해요.MLOps는DevOps의원칙을머신러닝과결합한것으로,머신러닝시스템의지속적인통합,배포및모니터링을중점적으로다루죠.그리고'LLM엔지니어(LargeLanguageModelEngineer)'는대규모언어모델을개발하고최적화하는일을하며,자연어처리와관련된다양한애플리케이션을구현하는일을해요.이러한역할은인공지능과언어기술의발전에따라점차중요해지고있어요.
-『데이터과학자는어때?』본문중에서

*인증유형:공급자적합성확인