데이터 직무

데이터 직무는 크게 데이터를 수집·정리·분석하고, 이를 바탕으로 의사결정에 활용하는 일을 하는

직무들을 뜻해요. 보통 아래와 같이 구분할 수 있습니다:

1. 데이터 직무의 종류

1

데이터 분석가 (Data Analyst)

데이터를 가공하고 시각화해서 인사이트를 도출

BI 도구(Tableau, Power BI 등)와 SQL을 많이 사용

주로 "무슨 일이 일어났는가?"를 설명하는 데 집중

2

데이터 사이언티스트 (Data Scientist)

통계학, 머신러닝, AI 모델을 활용해 데이터 기반 예측/분류/최적화 문제 해결

Python, R, 머신러닝 프레임워크를 다룸

"앞으로 무슨 일이 일어날 것인가?" 또는 "어떻게 하면 더 잘할 수 있는가?"에 집중

3

데이터 엔지니어 (Data Engineer)

데이터를 저장·처리·전달하는 시스템(파이프라인, 데이터 웨어하우스)을 설계하고 관리

대용량 데이터 처리 기술(Spark, Hadoop 등), 클라우드(AWS, GCP, Azure) 활용

분석가/사이언티스트가 쓸 수 있는 데이터 환경을 만드는 역할

4

머신러닝 엔지니어 (ML Engineer)

데이터 사이언티스트가 만든 모델을 실제 서비스에 적용

모델 학습, 배포, 성능 모니터링, MLOps 환경 구축

2. 필요한 역량

공통: SQL, 데이터 시각화, 통계 기초, 비즈니스 이해

분석가: Excel/BI 툴 활용 능력, 스토리텔링

사이언티스트: 수학/통계/머신러닝 지식, Python/R

엔지니어: 데이터베이스 설계, ETL 파이프라인, 클라우드/빅데이터 플랫폼

ML 엔지니어: 소프트웨어 개발, 모델 최적화, MLOps 도구

3. 커리어 패스

입문: 데이터 분석가 → 데이터 사이언티스트 or 엔지니어

심화: 특정 도메인(금융, 의료, 게임 등) 전문성 확보

관리: 데이터 리드, 데이터 플랫폼/AI 전략 담당

4. 전망

데이터 활용이 모든 산업에서 필수화되면서 수요는 계속 증가

특히 AI/머신러닝, 클라우드 데이터 플랫폼, 데이터 거버넌스 관련 역량의 중요성이 커지고 있음