이제 '인공지능(AI)'라는 단어를 어디에나 다 가져다 붙이는 시대가 되었다. AI가 되려면 반드시 필요한 것이 데이터(Data)이다. AI보다 데이터가 더 중요하다고 생각하는 사람도 많다. 데이터가 없으면 AI는 없고, AI가 없어도 데이터는 소중하다.

 

우리 정부의 디지털 뉴딜 사업, 데이터 댐 사업을 대재적으로 하고 있다. 원래 있었지만 그 때문에 데이터 관련 일자리(이 일자리들을 그냥 퉁쳐서 AI 일자리라고도 한다)가 더 많이 생기고 있고 앞으로 더 늘어날 것으로 예상되는데 일자리 이름이 매우 복잡하다. 그래서 데이터 관련 일자리 이름을 정리해보았다.

 

Disclaimer

늘 그렇듯이 이런 분류는 분류한 사람 마음대로 이다.
다만 분류할 때, 남들은 어찌했나 좀 신경쓰면서 한 결과이다.
정답이라고 생각하지 말고 그냥 참고용으로만 보자.
자기 포지션 이름이 아래에 있는데, 다르네?
그러면 욕하지 마시고 아래 댓글로 우리는 이렇게 다르다라고 알려주시면 감사하겠다.
데이터 관련 일자리에 '인형 눈깔 붙이기'라는 표현이 어느날 등장했다. 
이 표현이 누군가의 명예를 훼손하거나, 특정 직업을 폄훼하는 의도가 없음을 밝힌다. 

 

데이터 관련 일자리의 분류 (뒤로 갈수록 수입이 많아질 가능성이 높음)

 

  • 데이터 워커 (Data Worker) : 데이터 워커는 아무 생각이 없이 인형 눈깔을 붙이는 일을 하는 사람 (데이터 워커는 논리적 판단은 거의 하지 않고, 보이는 그대로 이름을 붙이거나, 박스를 그리거나, 준대로 읽거나, 타이핑 하는 일을 담당)
  • 데이터 오퍼레이터 (Data Operator) : 데이터 오퍼레이터는 인형 공장과 그들의 고객이 누구인지 어떤 품질이 기대되는지  정도를 알고 일을 하거나, 작업 대상인 눈 없는 인형들과 눈깔을 눈깔 붙이는 일을 하는 사람들에게 나눠주고 결과를 모아 고객에게 전달하는 사람 (데이터 오퍼게이터는 비교적 단순한 코딩으로 레이블링할 데이터를 준비하고 레이블링 결과를 맞는 위치에 저장하는 일을 담당)

여기까지가 소위말하는 데이터 플랫폼 노동의 범주에 들어가는 일들로, 데이터 워커에서 시작하여 숙련된 정도 또는 약간의 훈련을 받아 데이터 오퍼레이터로 승급함.

 

  • 데이터 분석가 (Data Analyst) : 데이터 분석가는 드디어 눈깔이 아니라 인형 수준의 일을 하는 사함. 즉, 어떤 인형이 언제, 어디서 잘 팔리는지 숫자로 분석이 가능한 사람 (숫자로 분석이 가능해야 하기 때문에, 데이터를 통계적으로 이해할 수 있는 역량이 필요)
  • 데이터 엔지니어 (Data Engineer) : 데이터 엔지니어는 모든 백화점/시장/온라인 구매 데이터를 수집하는 채널을 확보하고 데이터 분석가가 그 결과를 보고 분석할 수 있도록 시스템 관점에서 만들어주는 사람 (소프트웨어 개발 능력 and/or 고도의 데이터 관련 도구를 효과적으로 조작할 수 있는 역량이 필요)
  • 데이터 아키텍트 (Data Architect) : 데이터 아키텍트는 인형 관련 데이터의 종류와 수집되는 각종 데이터의 형상과 트래픽을 잘 이해하면서 IT 시스템의 기능, 성능, 관리, 비용 관점에서 엔지니어가 일할 수 있는 기술적 시스템 구조 자체를 설계하는 사람 (클라우드 환경, 데이터 베이스, 각종 데이터 관련 프레임워크, 오픈소스 도구에 관한 경험이 있어나 기술적으로 익숙해야함)
  • 데이터 과학자 (Data Scientist) : 데이터 과학자는 인형 사업을 영위함에 있어 세상의 어떤 데이터가 매출에 영향을 끼치는지 알고/찾아내고, 그 데이터를 기술적으로 어떻게 모으고, 그 결과를 어떤 의미인지를 찾아내고 전략적으로 결정하는 사람 (통계적 분석에 매우 능하고, 대부분은 프로그램을 작성하거나 머신러닝 도구를 이용하여 전략적 선택에 도움을 주는 인사이트를 추출)

*

 

[참고] :https://www.northeastern.edu/graduate/blog/data-science-careers-shaping-our-future/

 

 

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Posted by 이민석 hl1itj

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