희망하는 직군 (Data Scientist)
계기
데이터를 활용하여 예측 모델을 개발하고 문제를 해결하는 것에 흥미를 느끼기 때문이다
또한, 머신러닝과 딥러닝을 통해 데이터에 내재된 패턴을 탐색하고 예측하는 과정이 매력적이었다
데이터 과학의 도구와 기술을 사용하여 실제로 현실 세계의 문제를 해결하는 과정에 참여하고 싶다
Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist의 역할
Data Analyst
- 주어진 데이터를 분석하여 비즈니스 의사 결정에 도움을 주는 역할
- 데이터 시각화와 보고서 작성을 통해 결과를 비즈니스 사용자에게 전달
- 데이터 정리 및 변환 작업을 수행하고, 통계 기법과 데이터 마이닝을 사용하여 데이터의 특성과 패턴을 이해하고 문제를 해결
- 일반적으로 SQL, Excel, BI 도구 등을 사용
Data Engineer
- 대량의 데이터를 수집, 저장, 처리 및 관리하기 위한 데이터 파이프라인과 인프라를 구축하는 역할
- 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크와 같은 데이터 저장 시스템을 설계하고 구현
- 데이터 정제, 변환 및 통합 작업을 수행하여 데이터 품질과 신뢰성을 유지
- 대규모 데이터 처리를 위해 분산 시스템과 클라우드 기술을 활용
- 주로 데이터베이스 관리, ETL(Extract, Transform, Load) 작업, 데이터 파이프라인 개발 등에 전문화
Data Scientist
- 데이터를 분석하여 통계적 모델을 개발하고, 데이터 기반의 문제 해결을 위한 예측과 패턴 인식을 수행
- 데이터 과학적 접근 방식을 개발하고 구현하여 비즈니스 문제에 대한 해결책을 제시
- 데이터 추출, 전처리, 특징 추출, 모델 학습, 평가 및 배포를 포함한 전체 데이터 과학 프로세스를 다룸
- 데이터 마이닝, 머신러닝, 딥러닝 등의 알고리즘과 기술을 활용하여 예측 모델을 개발하고 평가
- 주로 Python, R, 머신러닝 및 딥러닝 프레임워크를 사용
Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist 각 직군별 차이점
역할
- Data Analyst는 데이터를 분석하여 비즈니스 의사 결정에 활용
- Data Engineer는 데이터 파이프라인을 구축하고 데이터 인프라를 관리
- Data Scientist는 데이터를 활용하여 예측 모델을 개발하고 문제 해결에 기여
주요 작업
- Data Analyst는 데이터 정제, 분석, 시각화 및 보고서 작성이 주요 작업이다
- Data Engineer는 데이터 수집, 저장, 처리, ETL 작업, 데이터 인프라 관리에 집중한다
- Data Scientist는 데이터 추출, 전처리, 모델 개발, 평가, 배포, 예측 및 패턴 인식이 주요 작업이다
기술 및 도구
- Data Analyst는 SQL, Excel, BI 도구를 주로 사용
- Data Engineer는 데이터베이스, ETL 도구, 클라우드 기술 등을 활용
- Data Scientist는 Python, R과 같은 프로그래밍 언어와 머신러닝, 딥러닝 프레임워크를 사용
목표
- Data Analyst는 비즈니스 의사 결정에 통찰력을 제공
- Data Engineer는 데이터 파이프라인과 인프라를 효율적으로 관리하여 데이터의 신뢰성과 품질을 유지
- Data Scientist는 예측 모델을 개발하여 데이터 기반의 문제 해결과 예측에 기여
데이터 부트캠프 참여중