데이터 사이언스 경력 시작하기

데이터 사이언스 경력을 어떻게 시작할지 명확하게 이해하는 것은 늘 중요했습니다. 특히 요즘처럼 취업 시장이 냉각된 상황에서는 더욱 그렇습니다. 데이터 사이언스는 여전히 높은 급여와 흥미로운 경력을 약속하지만, 최근 몇 년간 일자리를 찾는 것이 더 어려워졌습니다. 특히 초보자들에게는 어디서부터 시작해야 할지 알기 어려울 수 있습니다.

이를 돕기 위해 단계별 로드맵을 제공하겠습니다.

데이터 사이언스란 무엇인가?

데이터 사이언스는 데이터를 활용하여 인사이트를 도출하는 분야입니다. 주로 통계 기법과 적절한 경우 머신러닝(ML) 모델을 통해 이루어집니다.

누가 데이터 사이언티스트가 될 수 있나?

특별한 교육 수준이나 컴퓨터 과학 학위와 같은 특정 분야의 학위가 필요하지 않습니다.

그러나 문제 해결을 즐기고, 데이터 작업을 좋아하며, 숫자를 분석하고 인사이트를 제시하는 것을 즐긴다면 일반인보다 데이터 사이언스를 훨씬 더 재미있게 배울 수 있을 것입니다.

또한 데이터 사이언스는 끊임없이 발전하는 분야이므로 경쟁력을 유지하기 위해 지속적으로 학습해야 합니다.

시작을 위한 단계별 로드맵

아래는 로드맵입니다.

1단계: 기초 학습하기

데이터 사이언스는 다양한 분야가 혼합되어 있어 많은 분야에 대한 탄탄한 지식이 필요합니다.

1. 프로그래밍 언어 배우기

데이터 가져오기, 정제 및 분석, ML 모델 구축, 시각화 생성, 보고서 자동화 등 데이터 사이언스 워크플로우의 모든 단계에서 프로그래밍 언어가 필요합니다.

R은 특히 학계에서 인기가 있지만, Python이 업계 표준입니다. Python은 기본적으로 모든 데이터 사이언스 작업에 사용되는 매우 유연한 프로그래밍 언어입니다. Python의 내장 기능을 크게 확장하는 많은 라이브러리가 있습니다.

학습 내용:

• 기본: 변수, 루프, 함수, 조건문, 함수, 오류 처리
• 데이터 구조: 리스트, 딕셔너리, 배열

- pandas – 데이터 조작

- NumPy – 수치 계산

- Matplotlib – 기본 그래프 작성

- scikit-learn – 머신러닝 모델

2. 모델 뒤의 수학과 통계 이해하기

반드시 수학 학위가 필요한 것은 아니지만, 수학과 통계학에 강한 기초가 있어야 합니다. 이는 머신러닝 모델이 어떻게 작동하는지, 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 특정 문제에 맞는 모델을 선택하고 결과를 정확하게 해석할 수 있습니다.

학습 내용:

• 기술 통계: 평균, 중앙값, 최빈값, 표준편차, 백분위수 – 데이터셋 요약 및 탐색
• 확률 이론과 분포: 정규, 이항, 포아송, 균일 분포 – 데이터의 불확실성과 변동성 이해

• 가설 검정과 신뢰 구간: p값, t검정, z검정 – A/B 테스트 및 모델 성능 해석
• 선형대수학 및 미적분학 기초: 벡터, 행렬, 내적, 도함수, 그래디언트 – 알고리즘 이해

3. SQL과 데이터 랭글링에 능숙해지기

데이터베이스 작업을 할 때 SQL은 데이터 검색을 위해 설계된 언어입니다. 누락된 값, 일관성 없는 형식, 중복 처리와 같은 데이터 랭글링 작업에는 주로 Python이나 R을 사용합니다.

학습 내용:

- SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING, JOIN – 데이터 검색 및 결합

- 서브쿼리 및 공통 테이블 표현식(CTE) – 복잡하고 모듈식 쿼리

- 집계 함수 및 윈도우 함수 – 데이터 요약

4. 머신러닝 기법 학습 및 적용하기

머신러닝은 시스템이 데이터에서 패턴을 학습하고 모든 시나리오에 대해 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 예측이나 결정을 내릴 수 있게 합니다. 간단하게 시작하세요. 가장 중요한 것은 ML이 어떤 문제를 해결할 수 있는지, 그리고 알고리즘을 효과적으로 적용하는 방법을 이해하는 것입니다.

학습 내용:

- 선형 회귀 – 연속 값 예측(예: 집 가격)

- 로지스틱 회귀 – 이진 결과 예측(예: 스팸 여부)

- 결정 트리 – 분류 및 회귀

- K-평균 클러스터링 – 유사한 데이터 포인트 그룹화(예: 고객 세그먼트)

- 주성분 분석(PCA) – 차원 축소

• 모델 평가: 정확도, 정밀도 및 재현율, F1 점수
• 도구:

- 필수 – scikit-learn(모델 구축 및 테스트)

- 고급 옵션 – XGBoost(그래디언트 부스팅), TensorFlow 및 PyTorch(신경망), lightgbm(트리 기반 모델)

5. AI의 역할 이해하기

인공지능(AI)은 최근 몇 년간 필수적인 데이터 사이언스 기술이 되었습니다. 모든 직무가 반드시 대규모 모델을 직접 구축할 필요는 없지만, AI API 사용, 대형 언어 모델(LLM) 프롬프팅, 또는 ML 파이프라인에 통합하는 것은 이제 실질적으로 표준 요구사항이 되었습니다.

학습 내용:

• 딥러닝 기초: 신경망, 역전파, 활성화 함수
• 데이터 사이언스에서의 LLM 응용

• 도구: OpenAI API, Anthropic Claude, Google Gemini API, Mistral AI(LLM 및 API), LangChain, LlamaIndex, Haystack(프레임워크), Hugging Face, Replicate, NVIDIA NGC(모델 허브)
• 프롬프트 엔지니어링: 요약, 분류, 코드 생성

6. 데이터 시각화 및 결과 전달하기

기술적 배경이 없는 사람들도 쉽게 이해할 수 있도록 데이터를 시각화할 수 있어야 합니다.

학습 내용:

• 차트 유형: 막대, 선, 산점도, 히스토그램, 박스 플롯
• 디자인 원칙: 차트 유형 선택, 요소 수 제한, 색상 사용, 라벨링, Tufte의 원칙

• 데이터로 스토리텔링: 서술 만들기, 질문 제기, 주석 사용, 논리적 차트 순서 지정, 시각적 요소에 대한 설명, 영향 설명
• 도구:

- Python – Matplotlib(기본 플롯), seaborn(통계 중심 플롯), Plotly(인터랙티브 플롯)

- BI 플랫폼 – Tableau 또는 Power BI(대시보드 및 비즈니스 보고, 선택적 인터랙티브)

- 기타 – Looker Studio, Altair

7. 도메인 지식 및 비즈니스 사고 구축하기

데이터 사이언스는 단순히 코드를 작성하고 모델을 훈련시키는 것이 아니라 비즈니스 문제를 해결하는 것입니다. 따라서 기술적 작업을 비즈니스 성과와 연결하고 이해관계자들에게 중요한 방식으로 인사이트를 전달할 수 있어야 합니다.

학습 내용:

• 다양한 산업의 핵심 성과 지표(KPI)
• 모호한 비즈니스 목표에서 명확한 문제 정의하기

• 데이터 분석 전에 올바른 질문 하기
• 인사이트를 명확하게 전달하기

2단계: 실제로 기술 활용하기

잠재적 고용주들에게 기술적 능력을 활용하여 실제 문제를 해결할 수 있다는 것을 보여주는 것이 중요합니다.

1. 포트폴리오 만들기

포트폴리오를 통해 실제 데이터로 실제 문제를 end-to-end로 해결하고 솔루션을 전달하는 능력을 보여줄 수 있습니다. 이는 실제 직무와 가장 가까운 경험입니다.

각 프로젝트에 포함할 내용:

• 간단한 비즈니스 컨텍스트
• 데이터 정제 과정

• 탐색적 데이터 분석(EDA)
• 최종 결과

• 코드 저장소(GitHub)
• 블로그 포스트(선택사항)

도구:

• 코드 및 노트북: GitHub, Jupyter Notebooks, Google Colab
• 포트폴리오 웹사이트: GitHub Pages, Carrd, Notion

2. 경험 쌓기(직업 없이도)

이론과 실제 간의 격차를 줄이는 데 도움이 됩니다. 고용주들은 어디서 배웠는지보다 그것을 어떻게 활용했는지에 더 관심을 갖습니다. 다음 옵션들은 실제 경험을 쌓을 기회를 제공합니다:

• Upwork에서 프리랜서 프로젝트
• NGO를 위한 자원봉사

• Kaggle 대회 참여
• 오픈소스 프로젝트 참여(예: scikit-learn, pandas, DataKind, DrivenData Labs)

3단계: 구직 신청하기

"모든 것을 마스터할 때까지" 기다릴 필요가 없습니다. 그건 불가능한 일입니다. 아무도 데이터 사이언스의 "모든 것"을 알지 못하므로, 데이터 사이언스 경력을 시작하는 것을 미루지 마세요. 계속해서 구직 신청을 하면 채용 과정의 이해, 면접 경험 쌓기, 추가 학습에 활용할 수 있는 피드백을 얻을 수 있습니다.

지원할 직무:

• 데이터 분석가 직무 - ML을 아직 배우는 중이라면
• 초급 데이터 사이언티스트 직무 - end-to-end 프로젝트에 자신이 있다면

결론

데이터 사이언스에 진입하는 것은 일관되고 집중된 노력으로 가능합니다. 핵심 기술을 구축하고, 실제 데이터로 연습하고, 프로젝트를 문서화하는 것부터 시작하세요. 한번에 모든 것을 배울 필요는 없습니다—그냥 시작하세요.

집중적인 몇 개월 동안 얼마나 많은 진전을 이룰 수 있는지 놀라실 것입니다.