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데이터 사이언티스트(Data Scientist)의 자질

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. - , 유혁의 데이터 이야기 중에서(중앙일보..

데이터Data, 영업, 그리고 중앙집권화되는 기업

시간이 갈수록 데이터(data)는 중요해지고 있다. 기업의 글로벌화와 함께 Information Technology의 발달로, 1990년대 후반부터 CRM, Loyalty 등의 단어로 포장되어 많은 논의가 있었지만, 지금만큼 Data의 중요성이 실감난 적도 없는 듯 싶다. 특히 Big Data에 대한 다양한 기술 인프라, 분석 기법 등의 개발과 적용 등은 기업에게 많은 기회를 만들어 주고 있다. 그런데 이는 정보와 관련된 부서들이 기업 경영에 중심에 서게 되는, 일종의 중앙(집권)화를 의미하기도 한다. 며칠 전 읽은 짧은 아티클 - Dealing in Data - 는 영업 사원의 가격 재량권은 본사와 멀리 떨어진 지역 고객의 정보를 알 수 없었던 시절은 유용했으며, 특히 영업 사원의 가격 협상력에 의지했..