[해외DS] 당신이 데이터 사이언스 분야의 커리어를 고려해야 하는 9가지 이유

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 저희 데이터 사이언스 경영 연구소(MDSA R&D)에서 영어 원문 공개 조건으로 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

공학도라면 누구나 한 번쯤 데이터 사이언스 이야기를 들어본 적이 있을 것입니다. 하지만 그게 왜 그렇게 엄청난 일인지 확신하기는 쉽지 않습니다. 또 데이터 사이언스에 어떠한 종류의 직업 기회가 있는지 알고 싶다거나, 이 ‘비교적 새로운’ 분야가 어떻게 탄생했는지 궁금할 수도 있으실 겁니다. 다른 사람들이 데이터 사이언스 분야에서 경력을 쌓고 싶어 하는 데엔 그만한 이유가 있습니다.

데이터 사이언티스트는 미국에서 가장 높은 소득을 올리는 전문가 중 하나입니다. 단순히 돈을 잘 버는 게 전부가 아닙니다. 여러 가지 이유가 더 있는데요, 사이언스 타임즈의 데이비드 톰슨(David Thompson)이 ‘공학도는 왜 데이터 사이언티스트라는 흥미로운 진로를 생각해 봐야 하는지’에 대한 몇 가지 중요한 사실과 통계를 소개했습니다.

고용 기회

최근 시장 및 소비자 데이터 플랫폼 스태티스타(Statista)가 조사한 바에 따르면 대상 기업 중 데이터 사이언티스트를 50명 이상 고용한 기업의 비율은 2020년 30%에서 2021년에는 2배인 60%로 증가했습니다. 여기에서 알 수 있듯이, 데이터 사이언스는 성장하는 분야입니다. 데이터 사이언스라는 존재는 수십 년 전부터 있었지만, 널리 활용되고 인지도를 갖기 시작한 건 최근의 일입니다. 따라서 이 분야의 일자리 수는 점점 늘어날 것으로 예상됩니다.

더욱 안정적인 직업을 원하는 공학도라면 데이터 사이언스 석사 학위를 취득하는 것도 생각해 볼 필요가 있습니다. 요즘에는 온라인에서도 가능한데, 학위가 있다면 불황일 때에도 큰 영향을 받지 않을 수 있습니다. 더 많은 지식과 기술을 보유한 자에게 더 많은 기회가 주어지는 것은 당연합니다.

데이터 사이언티스트는 인력 시장에서 굉장히 수요가 크지만, 제대로 된 인력을 찾기는 힘듭니다. 그 이유는 크게 두 가지입니다.

• 회사는 데이터 사이언티스트의 뛰어난 업무 능력을 탐냅니다. 따라서 보통 누군가가 지원하기만을 기다리지 않습니다.
• 기업은 (데이터 사이언스와 관련된) 업무를 잘 수행할 수 있는 사람을 필요로 하지만, 지원자의 경력을 공정하게 평가하기가 상대적으로 어렵습니다. 일단은 고용을 하고 보는 겁니다.

‘공정한’ 수입원

지금은 데이터 사이언스 학위를 취득하기에 좋은 때입니다. 포춘(Fortune) 지가 소개한 설문 조사에 따르면 미국에서 데이터 사이언티스트의 평균 급여는 16만 달러 이상으로, 거의 8% 인상됐습니다.

데이터 사이언티스트는 자신의 가치와 능력, 그리고 경력을 고려해 급여를 협상할 수 있는 위치에 있습니다. 물론 잠재적 고용주 혹은 고객과 급여에 관한 이야기를 나누기 전에는 어떤 경력을 쌓고 싶은지를 미리 알고 있어야 합니다. 급여 인상 대신 보너스를 요청하는 것도 좋은 선택지입니다.

모든 비즈니스의 중심에는 데이터가 있다

데이터는 의사 결정을 내리고 회사를 키우기 위한 강력한 도구입니다. 비즈니스 인텔리전스, 분석, 전략 그리고 계획에 큰 도움을 줍니다. 이렇게 데이터가 굉장히 중요해지면서 더 많은 회사에 비즈니스와 관련된 정보를 수집하고 분석하는 전담 부서가 생겨났습니다.

빅데이터가 트위터라든지 페이스북 같은 소셜 미디어 플랫폼을 통해 전송되는 트윗이나 메시지 같은 대량의 비정형 데이터만을 의미한다고 생각하시는 분도 계실 겁니다. 하지만 이건 완전히 틀린 생각인데, 빅데이터는 구조화(숫자), 반구조화(단어), 비구조화(오디오·비디오) 세 가지 유형으로 구분됩니다. 데이터 사이언스 분야에서 경력을 쌓고 싶은 공학도라면 이 세 가지 유형을 전부 이해해야 합니다. 그래야 실제 분석을 할 때 데이터를 더 잘 평가할 수 있기 때문입니다.

직업적 특수성

데이터 사이언스는 통계학, 컴퓨터 과학, 그리고 도메인 지식의 융합체입니다. 이 업계는 여러 산업 분야의 문제를 분석하고 해결하기 위해 기술적인 능력을 발휘하는 광범위한 분야입니다. 데이터 사이언티스트는 정형/비정형 데이터로 작업하므로 파이썬 또는 R과 같은 프로그래밍 언어에 익숙해야 합니다. 숫자를 다루는 게 즐거운 분이라면 가장 좋을 것입니다.

또한 데이터 사이언스는 흥미로운 분야입니다. 비즈니스 분석, 과학 연구, 의료 등과 관련된 문제를 해결하는 데 도움이 되는 어떤 패턴을 찾기 위해 많은 양의 데이터를 탐색하는 분야이기 때문이죠. 다양한 직업을 가진 사람들이 이 업계에서 일하는데, 알고리즘을 구축하는 머신 러닝 엔지니어, 시스템을 유지하고 관리하는 데이터베이스 관리자, 비즈니스 인텔리전스 분석가 등을 예로 들 수 있습니다.

어떤 기술을 배우는 게 중요할까?

데이터 사이언티스트의 책무는 복잡한 문제를 해결하도록 설계된 솔루션을 구현하는 것입니다. 따라서 데이터 사이언티스트가 보유한 기술은 직업적인 성공을 거두는 데 있어서 굉장히 중요한 요소가 됩니다.

예비 데이터 사이언티스트는 자신의 진로와 가장 관련성이 높은 기술을 배워야 합니다. “아마존 웹 서비스 혹은 구글 클라우드 같은 클라우드 서비스로 일을 하고 싶은가요? 아니면 GPU 및 딥러닝 프레임워크 같은 하드웨어 아키텍처에 대해 배우는 쪽을 선호하나요?”와 같은 질문을 스스로에게 던져 볼 필요가 있습니다.

원격 근무

원격 근무는 데이터 사이언스 분야에서 일반적인 관행으로 여겨집니다. 이 분야에서 일하는 이들은 자신의 거주지와 관계없이 원격 근무가 주는 유연성을 활용할 수 있죠. 직장에서 재택근무를 허용한다면 그렇게 하는 것을 추천합니다. 출퇴근에 따른 시간과 비용을 절약할 수 있을뿐더러, 고용주에 따라서는 근무 시간까지도 마음대로 선택할 수 있기 때문이죠. 공식적인 정책이 없다 하더라도 원격 근무가 가능할 수 있습니다. 회사에서는 원격 근무를 위해 슬랙(Slack) 혹은 줌(Zoom) 등의 프로그램을 활용, 서로 다른 곳에 있는 직원들의 원활한 협업을 돕습니다.

프리랜서 옵션

프리랜서가 되는 건 데이터 사이언스 업계에 입문하는 좋은 방법입니다. 프리랜서는 원하는 방식으로 작업할 수 있는 자유와 유연성을 갖고 원하는 만큼 일할 수 있습니다. 사실 데이터 사이언티스트가 되기 위한 어떤 정규 교육 요건은 없기 때문에, 학생들은 풀타임 일자리를 찾기 전에 프리랜서로 일을 하기도 합니다. 경력을 쌓고 포트폴리오를 만드는 훌륭한 선택입니다.

프리랜서는 자신의 전문적인 역량에 맞춰 자신의 급여를 스스로 결정할 수도 있습니다. 예를 들면, 인턴으로 채용된 사람이라 할지라도 프리랜서로 일을 하면서 정규직이 버는 것보다 많은 돈을 벌 수 있습니다.

낮은 경쟁률

기술 업계의 경쟁은 보통 치열하지만 데이터 사이언스 분야는 예외입니다.

앞서 말씀드렸다시피 데이터 사이언스는 새로운 분야이고, 관련된 교육을 받은 사람도 많지 않습니다. 데이터 사이언스가 유명해진 건 최근의 일이고, 학문 특성상 데이터 사이언티스트에게는 여러 분야에 걸친 지식이 필요하죠. 결과적으로 구직자들 사이의 경쟁이 다른 기술 분야보다 훨씬 덜합니다.

데이터 사이언티스트는 심지어 급여를 협상할 때 자기 ‘가격’을 스스로 정할 수 있습니다. 인력난이 너무 극심한 탓입니다.

탄력적인 시장

데이터 사이언스 분야는 빠르게 성장하고 있습니다. 둔화할 조짐도 없죠. 사람들은 매일매일 더 많은 데이터를 만들어내기에 데이터 사이언티스트에 대한 수요는 분명 더 늘어날 것입니다. 데이터 사이언티스트는 미래가 없는 직업이 아닌, 시간이 지날수록 더 중요해질 직업입니다.

만약 데이터 사이언티스트가 되겠다고 결정한다면, 정말 많은 채용 기회를 얻게 될 겁니다.

지금 바로 데이터 사이언스 분야의 경력을 쌓으세요

데이터 사이언티스트가 되고 싶다면 몇 가지 세부적인 커리어 옵션을 생각해 보셔야 합니다. 데이터 사이언티스트는 인기 있고, 유행하는 직업일 뿐 아니라 수익성이 좋은 직업이기도 합니다. 세상이 점점 더 기술에 의존하면서 더 많은 기업들이 데이터의 힘을 가지고 더 현명한 비즈니스 결정을 내리기 위해 노력하고 있습니다. 즉, 이 분야에 진출하려는 사람들은 더 많은 기회를 얻을 수 있을 것입니다. 미래에 자신이 어떤 경력을 쌓게 될지, 기대해 봐도 될 것입니다.

톰슨은 “이 기사로 더 많은 사람이 데이터 사이언티스트의 꿈을 갖게 되기를 바란다”며 “기술의 미래가 데이터 과학에 있다고 믿으며, 모든 이들에게 이 흥미로운 산업에 참여할 기회가 주어졌으면 좋겠다”라고 덧붙였습니다.

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As a tech student, you’ve probably heard the buzz about data science. But perhaps you aren’t sure why it’s such a big deal. Maybe you want to know what kind of job opportunities there are in data science, or maybe, you’re just curious about how this relatively new field came into being. But, of course, there are many reasons someone would want to consider a career in data science.

Data scientists are one of the highest-paid professionals in the country, but it’s not just about getting rich. There may be numerous reasons for wanting to learn more about data science. Here are some key facts and figures that will help explain why tech students should consider making this exciting career path their own:

Employment Opportunities

Data science is a growing field. Data science has been around for decades, but it’s only recently that the field has started to see widespread adoption and recognition. The number of job openings in data science is expected to increase over time. Tech students must further their studies to get a master’s degree in data science to make their job even more secure. Doing an online master’s in data science makes you immune to the impact of market slackness. Your options will only increase with more knowledge and skill sets on offer. According to a recent survey, organizations have increased the hiring of data scientists from 30% to almost 60%.

The field of data Science offers highly sought-after jobs in the market. There are two main reasons why this happens:

They’re good at what they do, so companies want them and usually won’t settle until finding someone.

Companies need people who can perform well at these tasks, making it hard to find candidates with relatively fair experience.

Fair Income Source

It is a great time to procure a degree in data science. A recent survey states that data scientists get an average salary of more than $160,000 in the US, a hike of almost 8%.

Data scientists can negotiate their salaries by knowing their worth, skills, and experience levels. You must know what you want out of your career in tech before negotiating with potential employers or clients on salary packages and terms. You may also want to consider asking for bonuses instead of pay raises.

Data Is At the Center of All Business

Data is a powerful tool that you can use to make decisions and help you grow your company. Data fuels business intelligence, analytics, strategy, and planning efforts. Data has become so important that many companies have created departments dedicated solely to collecting and analyzing information related to their businesses.

Some may think “Big Data” refers only to large amounts of unstructured data like text messages or tweets sent over social media platforms like Twitter or Facebook. However, this isn’t true at all. There are several different types of Big Data; they can be structured (numbers), semi-structured (words), or unstructured (audio/video). Therefore, it’s necessary for tech students who want careers in data science to understand these three types so they can better evaluate them when analyzing real-life situations.

The Uniqueness of the Job

Data science combines statistics, computer science, and domain knowledge. It’s a broad field in which you can apply your technical skills to analyze and solve problems for several industries. Data scientists work with structured and unstructured data, so you’ll have to be familiar with programming languages like Python or R. If you enjoy working with numbers, this might be the perfect job.

Data science is an interesting field. It involves exploring large amounts of data to find patterns that help solve problems related to business analytics, scientific research, healthcare, etc. There are many different types of jobs available within this industry. Some jobs are machine learning engineers who build algorithms, database administrators who maintain the system, business intelligence analysts, etc.

Learning Technology that Matters

As a data scientist, you will be responsible for implementing solutions that are designed to solve complex problems. Therefore, your technologies will be critical to your success as a data scientist. Therefore, it’s crucial to consider the technologies most relevant for your career path. For example, you should ask yourself, “Do I want to work with cloud services such as Amazon Web Services or Google Cloud? Or do I prefer learning about hardware architecture like GPUs and deep learning frameworks?”

Remote Working

Working remotely is a common practice in data science. No matter where you live, you can take advantage of remote work’s flexibility. If your job allows you to work from home, do it. It’s a great way to save time and money on commuting costs and also ensures that your employer’s needs don’t dictate your day-to-day schedule. It’s also possible to find remote opportunities even if there isn’t an official policy in place. This flexible technology allows companies to find ways for employees from different locations to collaborate seamlessly using tools like Slack or Zoom video conferencing.

Freelancing Option

Freelancing is a great way to get started in data science. It gives you the freedom and flexibility to work on your terms. You can work as much or as little as you want. There are no formal education requirements for being a data scientist. Freelancing is also an excellent way for students to cut their teeth by gaining experience and building their portfolios before looking for full-time employment.

Freelancing allows a professional to decide his salary according to what he thinks he is capable of. For example, someone who gets hired as an intern can make more than full-time employees by leveraging freelancing services. You can also try a similar pattern.

Less Competition

There is a lot of competition in the tech world, but it’s not as cutthroat for those who want to get into data science.

Data science is a new field, and there aren’t many people trained in it yet. The field has only recently become popular, and because of its cross-disciplinary nature, data scientists need to have knowledge that spans multiple disciplines. As a result, there’s much less competition among job seekers than with other tech careers.

There’s such a shortage of data scientists right now that they can name their price when negotiating salaries.

Market Resilient

The data science field is growing rapidly, and there’s no sign of slowing down. As we continue to generate more and more data every day, it’s clear that the demand for data scientists will grow along with it. Data science isn’t going away anytime soon. It’s only going to become more important as time goes on.

You’ll have plenty of job opportunities available if this is what you want to do with your life.

Get Out There and Get a Career in Data Science

If you have a passion for data science, then there are some career options that you should consider. Data Science is not just a hot or trending job title but also a lucrative one. As the world increasingly relies on technology, many companies harness data’s power to make smarter business decisions. It means there will be plenty of opportunities for those who want to enter this exciting field as they look forward to their future careers.

We hope this article inspired you to consider data science as a career option. We believe that the future of tech is in data science, and we want everyone to have the opportunity to join this exciting industry.