4차 산업혁명 유망직종 '데이터 사이언티스트(Data Scientist)' 되는법

4차 산업혁명 시대에는 우리가 현재 잘 알고 있는 직업들이 사라질 위험이 크다는 사실, 한 번 이상은 들어보셨죠?

지금까지 모두가 선망하는 직업인 회계사, 컨설턴트, 변호사 등의 직업들도

4차 산업혁명 시대에는 수요가 많이 줄어든다고 합니다.

사라질 가능성이 높은 직업을 갖고 싶어하는 사람은 아무도 없을 것이라고 생각됩니다.

그렇다면 4차 산업혁명 시대에도 전망이 아주 좋은 유망직종으로는 어떤 것들이 있을까요?

바로 빅데이터 전문가, 데이터 사이언티스트(Data Sceintist) 입니다.

 

미국의 <매킨지 보고서>는 2018년 미국 내 데이터 과학자가 16만 명 부족할 것이라고 전망했습니다.

2016 세계경제포럼에서는 2020년까지 데이터, 컴퓨터, 수학 분야와 관련된 직업이

약 210만 개 늘어날 것으로 예측했습니다.

우리나라에서도 데이터 사이언티스트에 대한 수요는 빠른 속도로 증가하고 있습니다.

하지만 아직까지 데이터 사이언티스트를 양성하기 위한 정규교육이 거의 전무하기 때문에

데이터 사이언티스트의 수요를 공급이 따라가고 있지 못하는 상황입니다.

다시 말하자면, 데이터 사이언티스트가 된다면 심각한 취업난은 남 이야기가 되어 버리는 거죠.

 

지금도 유망하고 앞으로도 유망할 직업, 데이터 사이언티스트는 어떻게 하면 될 수 있을까요?

좀 더 구체적으로는 어떤 학과에 들어가야 데이터 사이언티스트가 될 수 있을까요?

 

 

 

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1. 통계학과

 

빅데이터는 "기업 내외부에 존재하는 대용량의 데이터를 수집, 처리, 저장한 다음 분석하여

기업의 의사결정, 비즈니스 모델 개선 등에 활용할 수 있는 유의미한 정보를 추출해내는 과정" 을 이릅니다.

빅데이터라는 단어는 Big Data, 즉 대용량의 자료를 의미하는 것일 뿐만 아니라 데이터를 분석하는 과정까지 포함합니다.

 

데이터 분석은 '빅데이터'라는 말이 나타나기 전부터 활발하게 이루어졌습니다.

데이터를 분석하기 위해서 주로 "통계적 방법"들을 많이 활용했죠.

확률, 회귀 분석, 상관 분석 등 통계적인 개념을 활용하여 데이터를 분석해왔습니다.

빅데이터 시대에도 여전히 대용량의 자료들을 통계적 기법들을 기반으로 하여 분석하고 있습니다.

빅데이터에 대해 책을 한 권 사서 읽어보시면 알겠지만, 통계적 용어를 모르면 이해가 안 되는 부분들이 굉장히 많습니다.

따라서 빅데이터를 잘하기 위해서는 빅데이터의 기본기라고도 할 수 있는 "통계"를 잘하셔야 합니다.

그런 의미에서 '통계학과'에 진학하게 되면 빅데이터 전문가가 되기 위해 필요한 기초 지식들을 쌓을 수 있어 유리합니다.

 

 

2. 수학과

 

빅데이터, 인공지능, IoT 등 최신 기술을 논하자면 빼놓을 수 없는 것이 바로 수학입니다.

자주 언급되는 신기술들은 대부분 수학적 알고리즘을 기반으로 하여 만들어진 것들이 대부분입니다.

2016년 세계경제포럼에서 앞으로 수학과 관련된 일자리가 70만개 이상 증가할 것이라고 전문가들은 예측했습니다.

그만큼 수학을 잘한다면 빅데이터 전문가 뿐만 아니라, 4차 산업혁명의 인재가 될 수 있는 가능성이 아주 높습니다.

하지만 단순히 수학 문제를 잘 푸는 사람이 되어서는 빅데이터 전문가가 될 수 없습니다.

수학적으로 새로운 개념들을 만들어내고, 이를 실생활에 응용시킬 수 있는 사람이 정말로 필요한 인재입니다.

그러려면 우선 수학에 대한 지식을 쌓아야 겠죠? 그런 의미에서 수학과로 진학하는 것도

빅데이터가 되기 위한 좋은 방법이 될 수 있습니다.

 

 

3. 컴퓨터 공학과

 

현재 빅데이터 소프트웨어 중에서 가장 각광받는 것들로는 Hadoop, R 등이 있습니다.

Hadoop, R에 내가 분석하고 싶은 대용량의 데이터를 입력하면 이 소프트웨어가 알아서 분석을 해줍니다.

그런데 이 소프트웨어들을 활용하려면 컴퓨터 언어로 코드를 짜야만 합니다.

따라서 빅데이터를 자유자재로 분석하는 사람이 되려면 컴퓨터 언어에 대한 이해가 필수적입니다.

컴퓨터 공학과에 진학하게 되면 어쩔 수 없이 여러 개의 컴퓨터 언어들을 학습해야만 합니다.

이 과정에서 나도 모르게 빅데이터를 활용할 수 있는 능력이 길러지게 됩니다.