데이터 과학자 이해하기 2 - 비전공자로서의 데이터 과학자

두번째 수업도 학습을 시작해본다. 비전공자로서 데이터 과학자가 되기 위해 어떻게 해야 할지에 대한 의문에 대한 답을 주는 수업 같다. 나도 비전공자이지만 전공자보다 오히려 더 다양한 경험과 기술 등을 습득할 수 있어서 감사하게 생각한다. 그럼에도 난 전공자에 걸맞는 수준까지 공부해야 한다고 생각한다. 앞으로 이 일을 계속 할거라면 학위도 취득하고 이 일에 나의 전부를 걸어보기로 다짐했다.

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이론 2 - 비전공자로서의 데이터 과학자

 

전설 속에만 존재하는 동물을 유니콘이라고 한다. 하버드 비즈니스 리뷰 잡지에 데이터 과학자는 유니콘이다는 말로 소개된 적이 있다. 앞서 말한 세 가지 능력을 모두 갖춘 데이터 과학자는 전설 속에만 등장하는 유니콘처럼 굉장하거나 없다는 의미이다. 따라서 이 모든 것들을 깊게 갖추기는 더욱 어렵다.

 

 

따라서 머신러닝을 하기 위해 대부분 팀을 꾸린다. 데이터 과학자, 머신러닝 종사자, 데이터 분석가, 기획자 등 다양한 사람들이 모여 프로젝트를 참여하게 된다.

 

 

 

모든 걸 다 할 수 있을지라도 혼자서 다 하는 것은 비효율적이고 시간이 많이 걸린다. 팀으로 움직이다보니 데이터 과학자에게 중요한 능력은 협업 능력이 된다. 비즈니스 실무자와 IT 엔지니어 사이에서 데이터 과학자가 역할을 할 때가 많다. 그렇기에 의사소통을 잘하는 능력이 중요하다. 어떤 비즈니스에서 어떤 기술을 쓰는 게 좋은지 다리 역할을 하게 된다.

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그럼 어떻게 시작해야 할까? 내가 시작할 수 있는 분야에서부터 시작하는 것이 좋다. 처음에는 모든 영역에서 조금씩 알아가는 것이 중요하다.

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데이터 과학자에게 도메인 전문성이 중요한 이유

 

인터렉션을 고민해볼 수 있다.

 

 

대부분의 머신러닝 프로젝트는 도메인에 대한 전문성을 바탕으로 한다. 이것이 잘 되었을 때 좋은 데이터를 얻고 데이터의 양질을 높여 성공한 프로젝트가 될 수 있다.

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퀴즈 2 - 데이터 과학자와 협업

 

 

정답을 모두 맞추었다.

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학습을 마치고

두번째 수업도 무사히 마쳤다. 강사님은 PPT 자료보다는 혼자서 많이 떠드는 시간이 많아서 뭔가 손에 잡히는 수업은 아니었다. 그냥 이런 게 있구나 하고 넘어가게 된다.

그래도 데이터 과학자에게 가장 중요한 것이 무엇인지 알게 된 것 같다. 그것은 다른 사람과 의사소통을 하고 협업을 하는 능력이다. 이것은 비단 데이터 과학자, 머신러닝을 하는 사람뿐 아니라 모든 개발자에게 필요한 능력인 것 같다.