출처: https://elu.nl/careers-in-data-science-data-analyst-vs-data-engineer-vs-data-scientist/
간추려 보자면, 1. 통계학이나 수학 석사 학위 이상을 지니고 통계적 모델과 머신러닝 알고리듬을 만들 수 있는 능력, 2. 플랫폼에 상관없이 데이터를 자유자재로 추출해 가공할 수 있는 프로그램 실력, 3. 각종 데이터베이스의 구조에 관한 실전 지식, 4. 뛰어난 통찰력과 분석 능력, 5. 데이터 시각화를 구현할 수 있는 기술, 6. 해당 비즈니스와 산업에 관한 기본 지식, 7. 기술적인 콘셉트를 일반 언어로 쉽게 설명할 수 있는 소통능력 등이 있다. 더불어 이 분야에 대한 남다른 열정까지 거론된다.
- <훌륭한 데이터 사이언티스트는 만들어진다>, 유혁의 데이터 이야기 중에서(중앙일보 2019년 11월 25일)
위키피디아에 나온 Data Science의 정의는 아래와 같다. "Data science is a multi-disciplinary field that uses scientific methods, processes, algorithms and systems to extract knowledge and insights from structured and unstructured data. Data science is related to data mining and big data."
쉬운 영역은 아니지만, 지금도 그렇지만, 앞으로 더욱 더 각광받게 될 영역이다. 이젠 데이터 과잉을 걱정해야 할 시대이며, 그런 데이터를 기반으로 유의미한 데이터를 추출하고 이를 바탕으로 한 의사결정이 필요하기 때문이다. 전문적인 영역이면서 범용적인 영역까지 확장가능한 분야다.
메모처럼 기록해둔다. 다시 공부를 해야 하나. 정말 죽을 때까지 공부를 해야 할 시대가 온 셈이다.