데이터 과학자는 데이터 기반 운영 모델 개발 전체를 담당한다. 즉 통계나 인공지능 기법을 이용해 개발된 알고리즘을 활용하여 해당 분야 데이터를 분석하고 문제 해결을 위한 인사이트 도출, 머신러닝 딥러닝 등의 다양한 도구를 활용하여 분석한다.

데이터 과학자의 업무는 매우 포괄적이며 응용분야에 따라 구분된다.

▷추천 모델 개발자
이커머스와 같이 다수의 고객과 다수의 제품 두 집합을 분석해 고객 맞춤형 상품 추천 목록을 생성하는 모델을 개발한다. 일반 상품, 금융상품, 요금제 등 추천 항목은 다양하며 각종 SNS 등에서 새로운 사람이나 게시물이 추천되는 것이 이들을 통해 개발된다.

보통 수십만~수천만, 때로는 수억/수십억 건 이상의 항목에 대한 추천 모델링을 하기 때문에 대용량 데이터 처리 및 알고리즘적 최적화에 대한 이해가 매우 중요하다.

▷이상탐지 모델 개발자
금융 부정거래나 피싱, 보안 침해 시도와 같은 비정상 데이터 접근 패턴 등을 분석하는 모델을 개발하며 주식 거래와 같은 데이터를 활용하여 분석하기도 한다. 

▷인식 모델 개발자
얼굴 인식 등을 위한 모델 개발을 담당한다. 조명, 각도, 화장, 마스크 여부 등에 따라 얼굴 이미지 데이터가 다양하게 변하므로 인식모델 개발자는 이런 다양한 변화에도 정확한 인식을 위한 모델을 개발하며, 이를 위해 데이터의 변화 속성과 불변속성을 분석해 예측에 사용하는 인식 모델을 딥러닝 등을 이용해 개발한다.

자율주행을 위해서도 인식 모델은 매우 중요하며 날씨, 계절, 조명, 도로 환경 및 도로 오염/파손 여부에 따라 시시각각 변하는 도로 객체를 정확히 인식하기 위한 다양한 방법을 연구하고 개발한다.

■국내현황
데이터 과학자는 기업체연구소의 AI연구파트에서 그룹의 주요 문제를 해결하는 역할을 담당하거나 의료 영상 인식, 자율주행 기술 개발, 제조 최적화 등 다양한 주제에 특화된 전문기업에 종사하기도 한다. 최근에는 전문영역을 중심으로 스타트업 창업도 활발한 편이다.

데이터 과학자 업무는 일반적으로 해당 분야에 대한 전반적 이해를 필요로 하기 때문에 기존에 주요 단건 개발 위주로 진행되어온 프리랜서 형태의 데이터 과학자는 아직 많지 않은 편이나 업계 수요가 빠르게 늘고 있어 늘고 있어 점차 프리랜서도 증가할 것으로 보인다.

■필요역량
데이터 과학자는 대학졸업 후에 진출하는 경우도 있으나, 대규모 데이터를 분석, 실험 설계, 모델 개발을 진행하기 때문에 관련 전공의 석사 이상의 학력을 일반적으로 요구한다. 최근의 채용트랜드는 석사 학력 + 실무 경력 3~4년 정도, 혹은 해당분야 박사학위 소지자에 대한 수요가 많은 편이다.

데이터 과학자 업무 특성상 컴퓨터공학 및 연관 학과, 통계학, 수학, 산업공학, 정보공학 등을 (부)전공하거나 관련 프로젝트, 각종 공모전이나 경진대회, 자격증, 학내외 교육 및 사내외 교육을 통해 보완해 구체적인 프로젝트 포트폴리오를 만들어 두면 취업에 도움이 된다. 최근에는 주요 대학을 중심으로 데이터사이언스대학원/인공지능대학원을 운영하고 있기도하다.

또한 정보처리기사, 데이터분석 전문가(ADP), 데이터분석 준전문가(ADsP), 빅데이터분석기사 등이 있다면 유리하다. 최신의 머신러닝/딥러닝 분석방법을 살펴보고 특징들을 이해하여 문제/상황에 맞는 최적의 도구를 사용해 문제를 해결하는 능력을 키우는 것이 중요하다.

■향후전망
많은 산업이 디지털로 전환하고 있는 가운데 그 바탕에는 데이터 과학자의 역할이 있다. ‘2020 데이터산업 현황조사’보고서(과학기술정보통신부, 한국데이터산업진흥원)에 따르면 2020년 기준 국내 데이터산업 시장은 약 14% 이상 성장을 기록(전년 약 8.3%), 총 약 19조원 규모를 초과하는 시장으로 성장하였고 2020년 기준 데이터산업 종사 인력은 총 약 36만6천21명으로 전년 대비 약 2만1천349명인 6.2%가 빠르게 증가 하고 있다.

데이터 개발자, 엔지니어, 분석가, 관리자, 과학자 등 데이터 관련 업무를 수행하는 데이터 직무 인력도 총 약 10만1천967명으로 전년 대비 1만2천909명이 증가해 약 14.5%나 빠르게 늘어나는 추세이다. 국내에서 2025년까지 추가로 필요한 인력은 1만2천114명으로 예상되며, 직무별로는 데이터 개발자(5천775명), 데이터 엔지니어(1천624명), 데이터 분석가(1천281명) 등의 수요가 클 것으로 예상된다.

특히 향후 5년간 인력 부족 비율은 데이터 과학자(31.4%)가 가장 크고, 이어 데이터 분석가·데이터 개발자(14.5%), 데이터 컨설턴트(10.8%)로 분석되어, 데이터 과학자의 미래 수요가 매우 크다는 것을 알 수 있다. 

[출처: 한국고용정보원, 디지털그린 직업정보 발췌]

*에듀진 기사 URL : http://www.edujin.co.kr/news/articleView.html?idxno=42083
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