데이터 직무 세부분야(크게 3가지)

내가 나름대로 정리해본

데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가

 

데이터 분석가

데이터에서 의미있는 규칙이나 성향을 이미지화 하여

인사이트를 도출하거나 비즈니스적으로 개선 가능한 점들을

회사에 제안. 커뮤니케이션 역량, 통계 프로그램이나 분석역량 등을 요구.

 

데이터 엔지니어, 

코딩, 알고리즘, 툴 등을 통해 데이터 파이프라인을 구축.

이를 기반으로 데이터를 수집하여 데이터 분석가나 데이터 사이언티스트들에게 전달

타 2직업에 비하여 SW역량, 코딩능력이 더 필요하고 강조되는 직업.

 

데이터 사이언티스트, 

데이터 분석가랑 유사한 면이 있지만, 좀더 전문적인 시각을 갖고 접근,

데이터에 머신러닝, 딥러닝 모델을 코딩하여 적용시켜보고,

더 나은 비즈니스 모델, 개선 방안등을 회사에 제시하는 직업.

직접 학습or분석 모델을 개발해야 하고, 최신 논문들을 읽고

적용해보는 역량이 필요하기 때문에 주로 석사 이상 출신을 선호.