데이터 과학 분야의 상위 5가지 직업 경로와 자기 학습 방법
데이터 과학은 경력 개발에 거의 무한한 가능성을 제공합니다. 이는 가능성이지만, 데이터 과학은 진입하기 어려운 분야이기도 합니다. 컴퓨터 과학, 통계학 또는 유사한 학위가 없다면 더욱 어려워집니다.
이 글에서는 데이터 과학 직업 지망생을 위한 가장 중요한 주제와 자기 학습 자료를 소개하겠습니다. 그러나 제시된 자료에만 한정하지 마세요. YouTube 튜토리얼, 책, 기사 및 강의는 많이 있습니다. 선호도, 시간 및 예산에 맞게 접근 방식을 조정하되, 각 역할에 필요한 주요 기술을 항상 염두에 두세요.
1. 데이터 분석가
이 역할에서는 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하여 고용주가 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리도록 도울 것입니다. 주로 데이터 정리, 분석 및 시각적 표현을 다루게 됩니다.
일반적으로 Excel, SQL, Python 및 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용합니다.
자기 학습 방법
또한 데이터 유효성 검사, 조건부 서식 및 차트 작성을 배우세요. Excel Practice Online을 학습 자료로 활용하세요.
BI 도구로는 Tableau와 Power BI를 사용하세요. 특히 Power BI의 DAX 함수와 Tableau의 고급 대시보드에 집중하세요.
DataCamp 또는 Kaggle에서 과정을 찾을 수 있으며, StrataScratch에서 분석 및 시각화 인터뷰 질문을 확인할 수 있습니다. Python for Data Analysis 책도 추천합니다.
머신러닝은 일반적으로 데이터 분석의 범위를 벗어나지만, ML 모델의 기본을 이해하는 것은 항상 유익합니다. 여기서는 Scikit-learn이 가장 좋은 도구입니다.
경력 경로
데이터 분석가로 시작한 후에는 시니어 데이터 분석가, 분석 관리자 또는 데이터 과학자가 될 수 있습니다.
2. 머신러닝 엔지니어
ML 엔지니어는 ML 모델을 구축, 배포 및 최적화합니다. 알고리즘을 사용하고 딥러닝 프레임워크 및 클라우드 기반 ML 도구를 활용합니다. 또한 데이터 전처리, 특성 엔지니어링, 모델 평가 및 Docker를 사용한 컨테이너화, Kubernetes를 사용한 오케스트레이션과 같은 배포 전략에 중점을 둡니다.
자기 학습 방법
또한 NLP 애플리케이션을 위한 Hugging Face Transformers를 배우고 Stable-Baselines3와 같은 강화 학습 프레임워크를 실험해보세요.
중요한 주제로는 경사 하강법, 역전파 및 볼록 최적화(Convex Optimization 참조)가 있습니다.
경력 경로
머신러닝 엔지니어로 시작하여 시니어 ML 엔지니어, ML 아키텍트 또는 AI 전문가로 발전할 수 있습니다. 추가 전문성을 갖추면 AI 연구, 기술 리더십 또는 컨설팅 역할로 이동할 수 있습니다.
3. 데이터 엔지니어
데이터 엔지니어는 데이터가 저장, 처리되고 다른 사용자가 사용할 수 있도록 보장합니다. 그들은 구조화 및 비구조화 데이터와 웨어하우징 솔루션을 사용하여 ETL, ELT 및 실시간 스트리밍 데이터 파이프라인을 구축합니다.
자기 학습 방법
다음 과정들이 탄탄한 기초를 제공합니다:
- Data Engineering with AWS
- DeepLearning.AI Data Engineering Professional Certificate
- IBM Data Engineering Professional Certificate
- Data Engineering Zoomcamp
또한 Big Book of Data Engineering, Fundamentals of Data Engineering 또는 Data Engineering with Python 책도 시도해보세요.
데이터베이스 복제, 분산 컴퓨팅 프레임워크(예: Apache Spark, Dask, Ray) 및 데이터 레이크 아키텍처(예: AWS S3, Delta Lake, Apache Iceberg)에 익숙해지세요.
이전 섹션에서 연결된 소스의 데이터셋을 사용하여 자신만의 프로젝트를 만들 수도 있습니다.
경력 경로
일반적으로 주니어 데이터 엔지니어 또는 소프트웨어 엔지니어로 시작합니다. 이후 데이터 엔지니어, 데이터 아키텍트 및 클라우드 데이터 엔지니어 역할로 발전할 수 있습니다. 빅데이터, 실시간 처리 또는 클라우드 인프라에 특화할 수도 있습니다.
4. 데이터 과학자
데이터 과학자는 통계 분석과 ML을 사용하여 구조화 및 비구조화 데이터에서 인사이트를 추출합니다. 그들은 특성을 엔지니어링하고, 모델을 평가하며, A/B 테스트를 수행하고, 자동화된 의사 결정 시스템을 구축합니다.
자기 학습 방법
Python for Data Science, AI & Development, TensorFlow Curriculums, Data Science: Machine Learning과 같은 과정이 도움이 됩니다.
Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow 및 Data Science and Machine Learning과 같은 책을 활용하세요.
Statistics for Data Science with Python 또는 Probability & Statistics for Machine Learning & Data Science와 같은 과정과 An Introduction to Statistical Learning, The Elements of Statistical Learning 또는 Data Science and Machine Learning과 같은 책을 통해 이러한 개념을 배우세요.
경력 경로
시작점은 종종 데이터 분석가 직업입니다. 이후 데이터 과학자, 시니어 데이터 과학자, 프린시펄 데이터 과학자 또는 리드 데이터 과학자가 될 수 있습니다. 이는 데이터 과학 컨설팅이나 최고 데이터 책임자와 같은 리더십 역할로 이어질 수도 있습니다.
5. AI 연구원
AI 연구원은 새로운 AI 알고리즘 개발에 종사하며, 종종 딥러닝, NLP, 강화 학습 및 생성형 AI에 집중합니다. 또한 모델 아키텍처, 기존 훈련 방법론 및 최적화 기술을 개선합니다. 그들은 종종 학술 기관, 기업 AI 연구 부서(예: DeepMind, OpenAI, Google Brain) 및 산업 연구소(예: Microsoft Research, FAIR, IBM Research)와 협력합니다.
자기 학습 방법
경력 경로
연구 보조원 또는 주니어 연구원으로 시작합니다. 이후 연구 과학자, AI 연구원 또는 학술적 역할로 이동합니다. 많은 AI 연구원들이 최고의 기술 회사 및 연구소에서 일합니다.
결론
어떤 경로를 선택하든, 쉽게 진입할 수 있을 것이라고 기대하지 마세요. 그것이 쉬운 일이 될 거라는 환상을 갖지 않는 것이 중요합니다. 그러나 올바른 학습 접근 방식, 필수 기술에 집중하고 자신에게 투자(때로는 약간의 돈도)함으로써, 선호하는 이 다섯 가지 경력 경로 중 하나에 있을 가능성이 더 커집니다.