데이터 직무 구분

데이터 직무 구분 

 

데이터 아키텍트 (DA, Data Architect)

• 전사적 관점의 데이터 기반 IT 정책, 표준화, 구조, 설계 및 이행
• 개념적, 논리적, 물리적 데이터 설계 수행
예) 데이터 아키텍트(DA), 데이터 모델러, 데이터 쉐어하우스 아키텍트

 

 

데이터 개발자 (Data Developer)

• IT시스템에서 데이터(DB) 활용하여 직접 프로그래밍 하는 직무
• 데이터 활용 및 서비스 제공을 위한 API 개발
• QA 및 오픈 라이브러리 활용 및 개발
• 빅데이터 처리를 통한 응용 솔루션 개발 업무

 

데이터 엔지니어 (Data Engineer)

• 데이터 성능, 서비스, 제품에 대한 기술지원자, 제품 개발자, 유지보수
• 머신러닝 모델 학습 및 배포, 도메인 지식 기반 데이터 전처리·추출 업무
• 대용량 처리가 가능한 데이터 파이프라인 및 플랫폼 설계 및 구축
• 로그, 크롤링 자동화 등 데이터 수집 환경 구축
• 기계 학습용 데이터 생성·활용을 위한 참조구현 구축
• 데이터 구분·선별, 데이터 결합 및 포맷 변형, 텍스트 마이닝, 정보 추출
예) 데이터 엔지니어, 백엔드 엔지니어, 풀스텍 엔지니어, 데이터 플랫폼 및 시스템 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, 피처 엔지니어 직무 포함

 

데이터 분석가 (Data Analyst)
• 정형·비정형 데이터를 식별·관리·조작·분석하여 기업 경영의 의사결정에 활용할 수 있도록 자료를 만들어내는 직무
• 통계, 머신러닝, 텍스트마이닝 기반 데이터 분석, 분석결과 시각화 업무
• 통계모델링을 통해 데이터가 보여주는 현상을 해석하고 그 원인을 분석해 정보를 얻는 업무
• 핵심 비즈니스를 파악하고 개선하기 위한 실험 설계, 데이터 분석하여 결과를 도출하는 업무
• 마케팅조사, 사회여론조사 등 조사 데이터를 분석하여 정보를 얻고 인사이트를 도출하는 업무
• 서로 다른 이종데이터 매쉬업과 가명정보 결합을 통해 데이터를 분석하는 업무

 

데이터베이스관리자 (DBA, Database Administrator)
• 요구사항 기반으로 데이터 관리 체계를 검토·개선·관리하는 업무
• 데이터(DB) 구성, 변경, 용량, 성능, 가용성(백업, 복구), 보안, 장애, 문제관리 등 운영시스템 관리 업무
• 외부 기관과 데이터를 송수신하는 체계를 수립하고, 물리적 보안 및 정보 보호 기능을 운영하는 업무

데이터 과학자 (Data Scientist)
• 조직 내외부 데이터의 관리·활용·분석 체계를 새롭게 만들고, 프로세스 혁신 및 신제품 개발, 마케팅 전략 결정 등의 의사결정을 이끌어내는 직무
• (빅)데이터에서 데이터 간 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내 모형화하고 예측모델을 개발하는 업무

• AI 모델 설계 및 실무 적용, AI 최신 기술 연구와 구현 및 적용 업무

데이터 컨설턴트 (Data Consultant)

• 성능튜닝, 데이터아키텍쳐, 문제해결 등을 총칭하는 데이터 컨설팅 직무
• 빅데이터 분석을 토대로 기업이 앞으로 나아갈 방향, 해결책 등을 제시하는 업무 포함

데이터 기획자
• DB 및 데이터 관련 제품·서비스 기획과 판매를 위한 데이터 상품 구성
• 데이터 활용·분석 등을 위한 데이터 큐레이팅·코디네이팅 등 데이터 수집 관련 기획 업무 포함

출처 : KDATA 2020년 데이터 산업 현황조사 결과보고서 (원문 링크)

 

머신러닝 커리어(영문)

Careers in Machine Learning

Data Scientist: In this role, one might use data, computer modeling and statistics to solve problems. A foundation in computer science and sound programming skills will allow this person to help businesses of all sizes make sound business decisions based on data.

AI Engineer: In this role, one may be involved in the different facets of designing, developing and building artificial intelligence models using machine learning algorithms. This role requires a strong aptitude for innovation in addition to superior math skills. 

Big Data Engineer: Overlapping with the role of a data scientist, the person in this role analyzes a company’s volume of data known as “big data,” and then uses the analyses to mine useful information in support of the company and its business model.

Robotics Scientist: A person in this role may design machines and mechanical models to complete tasks that humans could do, but won’t or can’t. This role combines electronics, mechanics, math and engineering and spans many industries, including prosthetics and automotive.

Machine Learning Engineer: This role could be a good fit if careers in machine learning are of interest. A person in this role may design software that automates predictive models. Strong math and analytical skills are needed to thrive in this role, as creating algorithms is a key job function. Exceptional data management skills are necessary. 

Computer and Information Research Scientists: The person in this role may use data to design new technological solutions for businesses, as well as seek to find and develop innovative uses for existing technology. In this position, one may work with robotics and programming as well as algorithms and cloud computing.

 

Source : www.snhu.edu/about-us/newsroom/2021/03/future-of-ai

 

source : pixabay