주제 : Data Analysis, Data Scientist, Data Engineer 차이점

이번주 주제는 모든 팀원들의 내용이 비슷하다.

1. Data Analysis(데이터 분석가, DA)

1-1 역할, 필요 역량

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2. Data Scientist(데이터 사이언티스트,DS)

2-1 역할, 필요 역량

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3. Data Engineer(데이터 엔지니어,DE)

3-1 역할, 필요 역량

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4. 희망 직군

빅데이터를 잘 다룰 수 있는 Data Scientist를 희망한다.
특강을 듣고 DA와 DS는 그렇게 다르지 않고 회사의 정의에 따라 DA라 하는곳도 있고 DS라 하는 곳도 있다는 것을 알았다. 그만큼 DA와 DS의 차이점은 모호하다는 말이다.
좀 더 구체적으로는 빠른 성과를 내야하는 스타트업 보다는 시스템 구축이 잘되어 있는 중견기업이나 기회가 된다면 대기업에 입사해서 실무나 지식에 대해 차곡차곡 쌓아 겉만 이쁜 커리어가 아닌 탄탄한 커리어를 만들고 싶다.
최종적으로는 직접적으로 빅데이터를 이용해서 문제의 원인을 분석하고 결과를 내어 문제를 해결해보고 싶다.

5. 생각

팀스터디의 최대 장점은 나와 다른 사람의 생각을 비교 해 볼 수 있는 것이다.
또 팀스터디 주제를 정해 주제에 대한 자료조사를 하다보면 몰랐던 부분이나 기본적인 단어들을 알아 갈 수 있다.
이래저래 좋은 점들이 많다.
이론이나 실습에 해당하는 학습도 매우 중요하지만 이렇게 최근 기사나 기본적인 단어들에 대해 알아보는 것도 분위기 전환이나 동기부여에 좋은 효과를 주는 것 같다.