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삼성 SDS, 토스 출신의 데이터 과학자는 사실 이런 일을 합니다

히타치(Hitachi) 데이터 사이언티스트 김경륜 이사 인터뷰

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데이터의 중요성은 이제 말하기도 입이 아플 정도다. 전혀 상관이 없을 것 같은 분야에서도 데이터가 유용하게 사용되면서, 거의 모든 기업이 데이터 분석에 뛰어들고 있다. 이렇게 잘 나가는 데이터 사이언스를 과연 어떻게 시작하는 게 좋은 것일까? 삼성 SDS와 토스(Toss)를 거쳐 히타치(Hitachi)의 데이터 과학자로 활동하고 있는 김경륜 이사를 만나, 데이터 사이언스의 A to Z를 알아보았다.

데이터 과학자, 무슨 일을 하나요?

김경륜 이사의 경력을 보면 데이터 과학자의 업무에 대한 이해가 쉬워진다. 그는 삼성 SDS 근무 당시에는 빅데이터 사업부 내에서 여러 프로젝트에 참여해왔다. 이후 토스로 이직했을 땐 회원들이 데이터를 기반으로 금융, 신용도를 측정하는 모형을 개발했다. 더불어 마케팅을 위해 데이터 분석을 담당하기도 했다.


이처럼 데이터 과학자의 업무는 회사마다, 업종마다 상이하다. 담당하는 사람들에 따라서도 지식과 배경이 달라진다. 그럼에도 공통적으로 갖는 특성은 데이터에서 인사이트를 찾는 업무를 진행한다는 점이다. 나아가 데이터 과학자는 그 인사이트를 바탕으로 비즈니스 밸류를 만들고 발전시키기도 한다.

데이터 사이언스는 블루오션

그는 데이터 사이언스가 블루오션이라는 점에 대해 강한 확신을 보였다. “매일매일, 그리고 매년 하루가 다르게 수요가 증가한다는 것을 느끼고 있습니다.“ 국내에서는 데이터와 관련된 시장이 존재하지 않았기에 시장 경험이 충분한 전문가 집단도 부족할 수밖에 없다.


“데이터에 대한 포커싱은 모든 기업이 가지고 있습니다. 메이저 기업들이 점차 데이터 관련 분야로 관심을 가지면서, 자연스럽게 전체 생태계도 따라가고 있죠. 시장이 커질 수밖에 없는 상황입니다. 당연히 블루오션이라 할 수 있다고 생각합니다.“

팀, 언어, 꾸준함만이 오래 가는 비결

김경륜 이사는 데이터 사이언스를 팀이라고 표현했다. 알고리즘 설계자부터 코딩 전문가, 비즈니스 분석가 등 다양한 역할이 필요해 하나의 팀을 이루는 경우가 대부분이기 때문이다. “자신이 어떤 역할을 메인으로 삼느냐에 따라 시각이 달라질 수 있습니다. 따라서 어떤 역량을 가져야 한다고 단언하기는 어렵죠.”


그러나 그는 수학과 통계학은 꼭 다뤄야 한다고 강조했다. 수학에서는 선형대수와 미적분을, 그리고 통계학에서는 수리 통계학과 회귀분석 등을 익히는 것이 중요하다. 더불어 알고리즘 구현을 위한 분석 언어의 중요성도 역설했다. “실제 현장에서 많이 사용되는 건 SQL입니다. 관련된 DB에 대한 지식도 함께 익히면 금상첨화죠.”

“꾸준히 공부해야 합니다. 저는 주로 R을 많이 사용해서 R bloggers라는 웹사이트를 자주 확인하고 있습니다. 데이터 분석에 대한 새로운 알고리즘을 소개하는 칼럼을 읽고, 유용한 부분을 응용하곤 하죠. 항상 새로운 지식에 대한 정보가 업로드되는 것을 확인해 트렌드에 뒤처지지 않도록 공부하는 게 가장 중요한 것 같습니다.”


요즘 다들 공부한다는 데이터 분석,
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