미래 유망한 직업, 빅데이터 전문가 (필요한 스킬)

 

앞으로 빅데이터 분석가의 수요는 꾸준히 증가할 것입니다.

너무 당연한 이야기를 했나요? 이 당연한 이야기를 조금 더 쪼개서 말씀드리겠습니다.

 

 

테슬라 전기 자동차 회사를 예를 들어 이야기해 보겠습니다.

대부분 테슬라를 “전기 자동차 회사”라고만 인식하고 있습니다. 현대기아차와 같이 자동차를 생산해서 판매하고 판매 마진을 주요 수익원으로 하는 회사라고 말입니다.

하지만 테슬라에 대해 조금이라도 관심이 있는 분이라면 그 말이 사실이 아니라는 것을 알 것입니다. 물론 자동차라는 제품 판매 이익도 수익원이지만, 그것은 일회성 수익이죠.

 

테슬라가 연구에 박차를 가하고 있는 분야는 바로 FSD (full self driving) 입니다. 완전 자율 주행 서비스를 제공하고, 구독료를 받는 것입니다. 완전 자율 주행 서비스를 위해서 테슬라는 사람들이 일상에서 쓰는 ‘생활 언어’ 를 배우기 위해 트위터를 인수하기도 했습니다. 이것 때문에 시장에서는 의견이 분분하기도 했죠.

 

완전 자율주행을 위해서는 일상 언어 습득뿐 아니라, 실시간으로 도로상황을 파악하고 반응하는 AI 기술이 필수입니다. 이 AI를 구현하기 위해 필요한 것이 바로 방대한 데이터이고, 그를 분석할 수 있는 데이터 분석 전문가 입니다. 과연 이런 행보를 보이는 기업이 테슬라 뿐일까요?

 

 

서두가 장황했습니다.

그럼 빅데이터 분석 전문가로 성공하기 위해 어떤 스킬이 필요한지 한 번 알아보겠습니다.

 

1. 빅데이터 전문자에게 필요한 지식과 스킬

빅데이터는 대량의 데이터를 효과적으로 수집하고 저장하는 기술적인 측면이 중요합니다.

분산 시스템, 데이터베이스 관리, 클라우드 컴퓨팅 등과 같은 기술에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 다양한 데이터 소스와 형식에 대한 높은 이해가 요구되며, 데이터의 특징에 따라 적절한 수집 방법을 결정하는 능력이 요구됩니다.

프로그래밍, 통계학, 기계학습 등 다양한 스킬이 점차 중요해지는 이유입니다. 요즘은 유치원생만 되어도 코딩을 가르친다고 하죠? 그 이유가 여기에 있습니다.

 

10년 전만해도 R, SAS, JAVA 가 주요한 데이터 분석 툴 이었습니다. 그러나 빅데이터를 다루기에는 조금 더 특화된 프로그램이 필요하고, 요즘은 Python이라는 컴퓨터 언어가 빅데이터 분석에 자주 사용됩니다.

 

통계학적 지식은 데이터의 패턴과 트렌드를 식별하고 해석하는 데 중요합니다. 기술 통계, 확률론 등의 개념을 숙지하는 것이 필요합니다.

기계학습과 데이터 마이닝에 대한 이해가 필요하며, 알고리즘을 이해하고 적용할 수 있는 능력이 중요합니다. 또한, 특히 딥러닝과 같은 심층 학습 기법에 대한 지식이 중요하게 강조됩니다.

이러한 기술적인 스킬과 전문성은 빅데이터 분석가가 다양한 데이터 소스를 이해하고 활용하며, 실제 비즈니스 문제에 대한 효과적인 해결책을 도출하는 데 도움이 됩니다

 

2. 산업별 분석 전문가의 수요

위에 자동차 회사를 대표적인 예로 들었지만, 금융이나 의료 산업에서 또한 그 특성에 맞는 전문지식을 가진 데이터 분석 전문가의 필요성이 크게 대두되고 있는 상황입니다.

 

시대에 맞는 인재가 되기 위해서는 그 시대가 끼고 있는 렌즈가 무엇인지 잘 알아야 합니다. 세상이 소통하고 있는 방식 말이죠. 

유럽의 중세시대에는 종교가 그 렌즈였습니다. 

농경사회에는 토지와 농업기술이었고요. 

...

그리고 지금은 어떤 렌즈를 통해 세상이 소통하고 있는지 한 번 생각해 보세요.