듣기 버전 : https://www.youtube.com/watch?v=gTfLIa7rS5I 일본에서는 데이터 사이언티스트도 꽤나 좋은 직업인데요.. 한국에도 있다구요? 제가 NIA였던가요? 한국 국가에서 인터넷 기술을 관장하는 기관의 의뢰로 데이터 사이언티스트의 교육 커리큘럼을 위한 지침을 만들어 드린 적이 있는데요.. 한국의 대부분의 데이터 사이언티스트 교육과정은 단순히 데이터의 정제 및 분석 뿐이더라구요.. 한국과는 달리 실제로 데이터 사이언티스트는 한 두명의 사람으로 이루어지지 않고 하나의 팀으로 이루어지는 사례가 많다고 합니다. 수학과 통계 스킬의 Analyst 그리고 Hacking skill의 엔지니어. 이는 대규모 데이터의 핸들링 스킬을 가진 사람이라고 해야겠지요. 데이터 사이언티스트의 프로젝트는 상식을 벗어난 데이터량으로 처리하게 되거든요. 그리고 실무 경험 전문가. 각 데이터가 가진 속성의 진정한 의미를 모르면 아무리 뛰어난 분석가라 하더라도 의미를 찾기 어렵지요. 상식적으로 생각해도 저 세가지 스킬을 다 가지고 있는 사람 찾기 어렵지 않을까요 ? 실제로 한국의 데이터 사이언티스트를 찾는 프로젝트를 몇 번 본적이 있는데요.. 단순히 데이터 주면 정제해 드리겠습니다.. 로 SI업체가 외주를 받으려고 하는데.. 고객은 잘은 모르겠고 여기에 데이터가 있으니 알아서 가져가슈.. 하고.. SI업체는 데이터는 엄청 많이 받았는데 어떻게 정제 해야 하는지 몰라서 버벅이다 망한 사례를 많이 봤지요.. 어디가 잘못 된 것일까요? 업무 전문가가 프로젝트 팀에 없고 정작 업무를 제일 잘 아는 고객은 알아서 해주쇼 하고, 엔지니어가 없다보니 데이터 분석가가 데이터 수집도 애먹고 전처리도 애먹다가 시간을 다 써버리고.. 결국 데이터의 의미도 모른채 이것저것 추출해보다가 프로젝트가 무산 되는 경우가 대부분이죠. 즉, 데이터 분석 전문가만 가지고 데이어 사이언티스트라고 하면서 생기는 문제 입니다. 그 동안은 수십기가 바이트의 데이터만 처리해보니 피씨