교육 기획자가 말하는 데이터사이언스 Q&A
데이터 분석의 중요성? 저도 많이 느꼈는데요..!
데이터사이언스 교육기획자가 말하는 데이터사이언스 입문하기에 이어
데이터사이언스에 입문하는 분들이 많이 물어보는 질문들에 대해 얘기해보고자 해요
제가 데이터사이언스 분야의 교육을 기획하고 만든 것이지
그 기술에 대해서 실제로 해봤다거나 그렇진 않습니다.
이 글은 제가 그간 200여 명의 데이터사이언스에 입문하고 싶은 사람,
교육을 기획하면서 생각하고 느꼈던 것을 담은 것이니 참고해주시고 읽어주세요!
제가 직접 200여 명의 입문자 분들과 현업의 전문가를 만나면서 들어온 내용과 질문을 토대로 구성했습니다!
입문자들이 가장 궁금해하는 것들에 대해서 이야기를 들려드리고자 해요.
여기서 가장 먼저 짚고 넘어가면 좋을 부분은 데이터사이언스 내에서는 다양한 직군들이 있지만,
이에 대한 부분은 제가 이후 하나의 글로 발행하면서 제가 느낀 데이터사이언스 직군에 대해 따로 다룰 예정이지만!
이 내용을 알아야 질문들에 대해서 큰 줄기를 잡고 이해할 수 있기 때문에 먼저 알려드리겠습니다.
데이터사이언스 분야는 일반적으로 아래와 같이 3가지로 나눠집니다.
- 데이터분석가, 데이터엔지니어, 데이터사이언티스트
알기 쉽게 문,이과로 나눠서 예시를 들어보겠습니다.
1) 데이터분석가 : 데이터를 기반으로 한 의사결정을 하기 위해서 데이터를 이해하고 파악하는 업무를 주로 합니다. 비즈니스 분석가가 여기에 속하며 문과적인 성향이 강하다고 볼 수 있어요. 데이터 분석을 하고 난 뒤에 이를 해석해서 비즈니스적으로 제안하는 업무를 담당합니다.
2) 데이터엔지니어 : 주로 개발자 성향을 많이 띄고 있어 이과적인 성향이 강하다고 볼 수 있어요. 해석하고자 하는 데이터를 수집하기 위해서 데이터를 처리하고, 일련의 데이터 파이프라인을 구축하여 추후 데이터 분석이 용이할 수 있도록 환경을 구축해주는 업무를 담당합니다.
3) 데이터사이언티스트 : 일반적으로 가장 상위에 있는 직군이라고 볼 수 있어요. 데이터분석가, 데이터엔지니어가 하는 일들을 전반적으로 담당해서 업무를 진행하고 예측, 모델링 등의 어떻게 보면 더 학문적으로 접근하는 직군입니다. 문,이과의 성향을 모두 띄고 있다고 볼 수 있어요.
데이터 분석, 비전공자도 할 수 있을까요?
이 질문은 제가 상담을 하면서 정말 수도 없이 들어왔던 질문인데요,
카카오톡 플러스친구를 통한 상담, 전화상담, 방문상담까지 어느 정도 시작하기 위해서 고민하는 분들이
가장 많이 물어본 Best 질문입니다.
제 대답은요 yes입니다.
위에도 언급했지만 데이터사이언티스트, 데이터분석가, 데이터엔지니어 이렇게 나뉘고 있지만
데이터사이언티스트와 데이터분석가, 데이터엔지니어에 대한 구분은 필요합니다.
데이터분석가의 경우에는 비전공자도 할 수 있는 것이 저도 교육학, 사회학을 전공한 비전공자이지만
지금은 마케팅 데이터 분석을 하는 마케터로 성장하고 있으니 가능하다고 볼 수 있고
실제로 많은 분들이 비전공자, 데이터 분석과 밀접한 연관이 없는(?) 직군의 분들이 상담 때 많이 여쭤보고
그 이후에 강의를 듣고 데이터 분석을 하게 되신 분들도 많고 이를 현업에서 사용하고 계신 분들도 있으니까요!
물론 이런 강의를 듣고 데이터분석가로 성장하신 분들도 있습니다.
왜 데이터 분석가 가능하냐구요?
데이터사이언티스트가 바로 되는 건 사실상 불가능이예요, 실제로 많은 기업에서의 데이터사이언티스트는
석,박사를 많이 요하고 있어서 학사이신 분들, 비전공자이신 분들은 어렵지만
데이터분석가의 경우 비즈니스 도메인 지식이 가장 중요하듯이 현재 하고 있는 일에, 현재 하고 있는 공부에
데이터분석이라는 사고력과 약간의 기술(엑셀, sql, 파이썬 등)을 더한다면
누구나 할 수 있는 것이죠. 이전 글에도 썼지만 어느 직무든 데이터 분석의 역량은 나날이 증가하고 있습니다.
그러니까 여러분, 비전공자라고 데이터를 보는 것, 분석하는 것에 겁먹지 말고 도전해보세요!
저는 교육기획자를 해오면서 정말 데이터의 필요성을 더더 느꼈고 그래서 도전하기 위해
공부하면서 현재 마케팅 데이터 분석을 하는 퍼포먼스 마케터로서의 성장을 하고 있으니까요!
데이터사이언스 분야를 공부하면 어느 직무로 취업이 가능할까요?
맨 위에서 언급드렸던 3가지 직무 이외에도
퍼포먼스 마케터, 데이터 기반으로 의사결정을 하는 전략기획자,
인사 정보를 분석하는 인사담당자 등 여러가지 직무에서 데이터를 활용하는 직군으로 성장할 수 있어요
제가 끊임없이 강조하는 부분은 도메인 지식!
본인이 하는 업무에 데이터 분석이라는 시각과 사고를 더하는 것이라면
누구든 데이터 분석가라고 말할 수 있는 거 아닐까요?! 저는 그렇게 생각합니다.
이에 대한 부분은 추후에 더 자세히 다룰 예정입니다.
데이터사이언스, 무엇부터 공부하면 될까요?
아마 이 부분은 제가 이전 글에서 많이 다룬 내용이라 짧게 설명하겠습니다.
무엇부터 공부하면 되냐! 만약 취업을 준비하시는 분들이라고 하면
저는 SQL과 엑셀을 가장 먼저 다뤄보면 어떨까하는 생각이예요
제가 실제로 공부해보니까 엑셀은 우리한테 익숙한데 생각보다 잘 사용하는 분들이 없더라고요.
물론 엑셀을 사용하면서 한계는 있어요. 그렇지만 엑셀로 조금 데이터 분석에 대한 감을 익히고
파이썬, R과 같은 툴로 넘어가는 게 더욱 무리가 없을 거라고 생각합니다.
(실제로 입문자 분들이 파이썬 기초를 어려워하는 분들도 더럿 있더라구요!
본인이 어느 정도 데이터를 좀 볼 줄 안다! 엑셀을 조금 다뤄봐서 함수를 좀 안다!라고 한다면
파이썬,R로 시작해도 됩니다. 제가 봐온 바로는 많은 분들이 조금 어려워해서 포기하는 분들도 봤습니다)
SQL은 사실 비교적 직관적인 언어예요, 그래서 저는 SQL을 추천하는 데
엑셀과 함수 뜻도 비슷한 느낌이고 데이터 분석을 하고 추출하면서 데이터를 바라볼 수 있는 힘을 기를 수 있게 해주거든요
파이썬, R은 정말 이제 분석을 본격적으로 하기 위한 툴이라고 생각하기 때문에
엑셀, SQL을 통해서 데이터를 바라보는 힘을 길렀으면 좋겠어요.
데이터를 바라보는 힘이란? 데이터를 하나하나 뜯어보면서
이 데이터는 무엇을 의미하는 지, 어떻게 활용할 수 있는 지 고민하고 생각하는 거랍니다.
데이터를 뜯어보고 이해할 수록 어떻게 데이터를 활용해야 할 지에 대한 감이 생긴다고 생각합니다.
물론 비즈니스 도메인 지식이 가장 중요하지만,
실제로 그 업계에 내가 당장 취업할 수 있는 것도 아니고, 이직할 수 있는 것도 아닌데
그럼 이 부분은 어떻게 하면 좋을까?라고 고민하고 계시는 분들도 있을 것 같은데요.
그렇다면 그 업계에 대한 정보를 많이 찾아보고 책을 읽어보고 경험해보는 건 어떠세요?
만약 스포츠 데이터 분석을 하고 싶은 분들이라면 그 사람들이 쓴 글을 찾아서 읽어보고
스포츠 데이터에 관련된 기사를 보고, 직접 경기를 가서 현장을 분석해보고,
책을 사서 스포츠에 대한 도메인을 이해하는 거죠.
야구라고 예를 들면 야구에서는 어떤 전략들이 있고 어떤 기술들이 중요하고 등등..
이런 것도 모르면서 어떻게 데이터 분석을 할 수 있을까요? 저는 그렇게 생각합니다.
물론 직접 경험하는 게 제일 좋겠지만, 이렇게 해서 간접 경험을 늘려가는 것도 방법이라고 생각해요.
데이터를 활용하는 게 사람인지라 아무리 수치로 표현이 된다고 해도 결국 해석하는 건 사람이거든요
그렇다면 우리가 이를 어떻게 해석할 수 있을 지, 그 후에 어떻게 데이터 분석을 활용해서 액션을 취할 건지
이 부분이 정말정말! 중요한 부분이기 때문에 많이 생각하고 고민하는 자세도 정말 중요합니다.
어쨌든 여러분 모두 할 수 있고 저도 하고 있으니 겁먹지 말고 시도하고 생각하고 고민해보세요!
도메인을 이해하기 위해서 고민하고 경험하는 것이
데이터 분석을 하기 위한 가장 기본적인 자세라고 생각합니다!
