[Publy] 현직자 인터뷰: 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가

Summary

1️⃣ 데이터 엔지니어

• 기업 내 데이터 인프라를 구축, 기업 내 데이터 기초 공사
• 데이터를 어떻게 수집할지, 어떻게 쌓을지, 어떻게 관리할지를 고민해서 회사 내 데이터 흐름 생성
• 필요한 데이터를 만들어내는 일련의 과정을 만들어내고 자동화
• 필요 역량 → 파이프 라인 구축, 데이터 가공

💡 TIP!  빅데이터 플랫폼 구성해보기

2️⃣ 데이터 사이언티스트

• 데이터 관련 새로운 기술을 서비스에 적용하는 역할
• 새로 나오는 논문을 읽고 해당 논문 내용을 기반으로 주로 서비스를 개선하는 역할
• 필요 역량 → 데이터 분석 관련 기초 역량, 협업 역량

💡 TIP! 남이 짜 놓은 코드 리뷰하기 : 캐글(Kaggle)

3️⃣ 데이터 분석가

• 데이터를 분석하는 직무
• 비즈니스 주요 지표를 정의하고 분석하는 일
• 데이터 시각화
• 데이터 수집 정의
• 필요 역량 → 데이터 분석 툴 익히기, 커뮤니케이션 역량

💡 TIP! 사이드 프로젝트

Review

데이터와 관련한 다양한 직무들이 있다. 그 중에서 나는 데이터 분석가를 직무를 집중적으로 지원하고 있다. 그 외 엔지니어 직무나 사이언티스트도 살펴보았을 때, 어떤 점이 다른지 대략적으로 알고 있었으나 한 번 정리할 필요가 있었다. 직무 별로 어떤 일을 대략적으로 하는지 파악하기에 좋았고, 어떤 역량을 보충해야하는지 고려해볼 수 있었다. 어느 직무가 되었든 커뮤니케이션 역량은 중요하다는 점을 다시 한 번 깨달았고, 데이터와 관련된 용어들을 정리해두는 습관이 필요할 것 같다. 그리고 인터뷰이들이 주신 팁들을 참고해서 연습해봐야겠다. 백문이불여일타를 기억하면서!

Keyword

• 파이프라인(pipeline) 한 데이터 처리 단계의 출력이 다음 단계의 입력으로 이어지는 형태로 연결된 구조. 데이터 생성부터 수집, 저장, 시각화까지의 과정을 말한다.

Link

현직자 인터뷰: 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가