👩🏻‍💻 3분만에 데이터 직무 총정리 (데이터 분석가, 사이언티스트, 엔지니어)

 

안녕하세요! 개발하는 감자, 박그냥입니다 👩🏻‍💻

오늘은 헷갈리는 데이터 직무에 대해서 총정리해보는 시간을 가지려고 합니다.  

 

 

저도 데이터 관련 직무를 결정했지만, 세부적인 직무는 무엇을 할지 고민이 많이 되었는데요.

무슨 일을 하는지 알아도 어떤 일이 저와 잘 맞을지는 저도 참 헷갈렸답니다...ㅎ

제가 최종적으로 커리어를 쌓기로 결정한 직무와 그렇게 생각한 이유까지 함께 말씀드려볼게요.

 

 

1. 빅데이터 시대에 도래하다

빅데이터 시대라고 해서 데이터의 중요성이 굉장히 높아진 건 아실 거예요.

 

 

왜 빅데이터 시대일까요?

 

그건 바로 인공지능의 원료가 바로 데이터이기 때문입니다. 데이터가 많을수록 인공지능이 더 똑똑해져요.데이터는 빅데이터 시대에 핵심 자원으로 떠오르며, 그에 따라 데이터 관련 직무들도 다양하게 발전해왔습니다. 그러나 '데이터 엔지니어', '데이터 사이언티스트', '데이터 분석가' 등 각각의 직무가 하는 일과 필요한 역량에 대한 혼란이 많이 있습니다. 이 글에서는 이 세 가지 데이터 관련 직무에 대한 역할과 역량, 그리고 각각의 차이점을 자세히 알아보겠습니다.

 

 

2. 데이터 직무 살펴보기

데이터를 활용해서 좋은 인사이트를 얻기 위해서 데이터를 수집, 가공, 분석하는 과정이 필요합니다.

수집을 데이터 엔지니어가, 가공을 데이터 사이언티스트가, 분석을 데이터 분석가가 한다고 생각하면 됩니다.

어떤 일을 하는지 더 자세히 알아볼까요?

출처 - 코드 스테이츠

1) 데이터 엔지니어

데이터 엔지니어는 주로 데이터의 수집, 저장, 처리에 집중합니다. 대규모 데이터를 다루기 위한 데이터베이스를 설계하고 구축하며, ETL(Extract, Transform, Load) 작업을 통해 데이터를 추출, 변환, 적재합니다. 이들은 대용량 데이터 처리를 위한 시스템을 설계하고 유지보수하는 역할을 맡습니다. 주로 SQL, NoSQL, 데이터웨어하우스, ETL 도구 등에 능통해야 합니다.

쉽게 이야기 하자면, 데이터를 어떻게 수집할지 고민하고 수집할 수 있는 방법을 구현하는 것이라고 생각하면 됩니다.

출처 - 패스트 캠퍼스

 

 

2) 데이터 사이언티스트

데이터 사이언티스트는 데이터 분석과 모델링에 중점을 둡니다. 대규모 데이터셋을 분석하고 통계적 기법과 머신러닝 알고리즘을 사용하여 인사이트를 도출하고 예측 모델을 구축합니다. 데이터를 시각화하고 해석하여 비즈니스 의사결정에 도움을 주는 것이 주요 업무입니다. 이들은 Python, R 등의 프로그래밍 언어와 머신러닝, 통계학, 데이터 시각화에 뛰어난 지식이 필요합니다.

쉽게 말하자면, 데이터 엔지니어가 모아준 데이터를 가지고 분석할 수 있는 방법을 개발하는 것이죠!  
데이터 엔지니어와 분석가의 중간 단계라고 생각하시면 됩니다.

 

출처 - sk c&c dt club

 

3) 데이터 분석가

데이터 분석가는 기업이나 조직 내에서 데이터를 활용하여 의사결정을 지원합니다. 데이터를 수집하고 정리하여 경영진이나 팀에 제공하는 역할을 맡습니다. 주로 리포팅, 시각화, 통계적 분석을 통해 데이터로부터 가치 있는 정보를 도출해내며, 이를 토대로 전략 수립에 기여합니다. SQL, Excel, BI 도구 등을 다룰 줄 알아야 합니다.

쉽게 생각하자면, 데이터 사이언티스트가 준 모델을 가지고 분석가들은 열심히 분석을 합니다.
분석을 하여 얻은 인사이트로 기업의 사업 진행에 대하여 전략을 짭니다.

 

출처 - 모비인사이드

 

 

3. 데이터 직무 쉽게 총정리해볼까요?

다시 정리해보자면, 데이터 엔지니어는 데이터 인프라를 만들고 유지보수하며, 데이터 사이언티스트는 모델링과 예측 분석을 수행하고, 데이터 분석가는 비즈니스적 의사결정을 위한 데이터를 다루죠. 데이터 엔지니어는 개발자 특성이 가장 강한 직무라고 볼 수 있고, 데이터 분석가는 기획자의 특성이 가장 강한 직무라고 볼 수 있습니다.

 

 

그럼 개발하는 감자, 박그냥은 어떤 직무를 원하고 있을까요?

 

바로, 데이터 사이언티스트입니다.

저는 학교에서 프로젝트를 할 때 모델의 성능을 높이는 과정이 굉장히 재미있었습니다. 제가 승부욕이 있는 편이라 그런 건지는 모르겠지만요! 사이언티스트를 하려면 대학원을 가야한다는 말도 있지만 일단 엔지니어로 먼저 일하고 커리어를 전환할 계획을 가지고 있어요.

 

데이터 관련 직무로 간 계기가 궁금하시다면?
아래의 포스팅을 확인해주세요!

 

개발자 직무 못 정한 분들 보세요 (feat. 막학기 4학년 컴공생의 직무 결정기)

 

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그럼 개발하는 감자의 데이터 직무 총정리는 여기서 마치도록 하겠습니다.

혹시 이 글을 보시는 분들 중에 데이터 관련 직무를 희망하는 분들이 있으시다면, 편하게 댓글 남겨주세요!

커리어 공유하고 같이 성장하고 싶습니다 :)

 

개발하는 감자, 박그냥이었습니다. 감사합니다