그들은 어떻게 데이터 과학자가 됐나

[아이뉴스24 성지은기자] #1. 서울시의 심야버스 '올빼미 버스'는 빅데이터 분석을 통해 최적화된 노선과 배차 간격을 파악했다. 심야에 사용한 휴대폰 콜 데이터, 심야 택시 승하차 데이터, 시간 및 요일별 유동인구 패턴 등을 활용했다.

#2.넷플릭스는 빅데이터를 이용해 시청자가 선호하는 배우와 장르를 파악하고 드라마 '하우스 오브 카드'를 제작했다. 드라마는 공전의 히트를 쳤고, 넷플릭스는 단숨에 미국 최대 유료방송사업자로 올라섰다.

디지털 시대가 본격화됨에 따라 예전과 비교할 수 없을 정도로 방대한 데이터가 쌓이고 있으며, 다양한 산업에서 데이터 활용이 증가하고 있다. 이에 대규모 데이터에서 의미를 분석하고 인사이트(통찰)를 제시하는 '데이터 과학자'에 대한 관심이 높아지고 있다.

데이터 분석가, 설계자, 엔지니어 등을 양성하는 데이터 서비스 기업 '엔코아'는 지난 24일 서울 여의도 알리안츠타워 4층 엔코아 대강당에서 '나는 이렇게 데이터 과학자가 되었습니다'라는 주제로 공감 토크 콘서트를 개최했다.

데이터 과학자를 꿈꾸는 청년을 대상으로 한 행사에는 회사 측 추산 300여명의 참가자가 몰렸다. 경영학과, 영문학과, 문예창작과, 체육학과, 의학과 등 다양한 전공을 가진 학생들이 행사에 참석했다.

◆그들은 어떻게 데이터 산업에 뛰어들었나

이날 발표를 맡은 데이터 컨설턴트들은 자신이 어떻게 데이터 과학자의 길을 걷게 됐는지 이야기했다. 이공계를 전공한 두 명의 컨설턴트는 학과와 관련된 공부를 하며 자연스럽게 데이터 분야에 관심을 갖게 됐다고 설명했다.

식품영양학을 전공한 박세진 컨설턴트는 "대학교 생물학 수업에서 DNA를 배우며 생명 정보에 호기심을 가졌고, 이후 생물정보학(bioinformatics)을 공부하며 통계학과 컴퓨터 기술을 활용해 생물 정보를 분석했다"며 "필요에 의해 통계학적 소양, 프로그래밍 스킬 등을 익혔고 데이터 과학자의 길을 걷게 됐다"고 말했다.

공학을 전공한 류진걸 컨설턴트는 "학부 때 통계 및 데이터 마이닝을 위한 프로그래밍 언어 R을 처음 접했고, 이후 공모전에 도전하며 배워나갔다"며 "공모전을 통해 데이터 가공, 데이터 병합, 도메인(산업)에 대한 이해, 통계적 지식 등의 필요성을 느꼈고 조금씩 보완하며 공부해나갔다"고 말했다.

경영학을 전공한 두 명의 컨설턴트는 직업의 유망성을 보고 데이터 과학자의 길을 선택했다고 진로 선택 배경을 설명했다.

김용연 컨설턴트는 "사실 처음엔 취업이 잘 될 거란 기대에 대학원에서 비즈니스데이터융합학을 전공했다"고 말했으며, 장준규 컨설턴트는 "졸업할 때쯤에 직업탐색을 했고 기존 전공과의 연결고리를 찾던 중 데이터 과학자라는 직업이 와 닿았다"고 말했다.

◆'데이터 과학자'보다 '데이터를 통한 가치 창출'에 집중해야

진로 선택의 과정과 배경은 달랐으나, 이들은 공통적으로 '데이터 과학자'라는 직업보다 '데이터를 통한 가치'를 좇아야 한다고 강조했다. 관심 분야의 문제를 데이터를 통해 해결하고 가치를 창출하는 것이 핵심이라는 의미다.

김용연 컨설턴트는 "처음엔 기술에 치중해 프로그래밍 언어 R을 배웠는데 나중에 이를 어떻게 활용할 수 있을지 고민이 됐다"며 "데이터가 주어지면 무엇을 할 것인지, 데이터를 활용해 어떤 식으로 새로운 가치를 찾아낼 것인지에 집중해야 한다"고 말했다.

장준규 컨설턴트 또한 "하버드 비즈니스 리뷰에서 데이터 과학자를 21세기 가장 섹시한 직업이라고 평가했지만, 데이터 과학자란 환상에 현혹되지 말고 본질에 대해 고민해야 한다"고 강조했다.

윤현집 데이터리서치팀장은 "데이터 과학은 새로운 게 아니다"며 "산업의 본질은 바뀌지 않고 데이터에 기반해 혁신이 이뤄지고 있는 것"이라고 힘줘 말했다.

또한 "내가 어떤 산업, 어떤 기업에서 데이터를 가지고 무엇을 혁신시킬지에 대해 고민해야 한다"며 "데이터 그 자체보다 데이터를 통해 '무엇을 할 것인가(what to do)'에 집중해야 한다"고 조언했다.

◆소통 능력이 중요, 지금 당장 시작해라

이날 컨설턴트들은 데이터 과학자에게 '소통 능력'이 중요하다고 입을 모아 강조했다.

류진걸 컨설턴트는 "내가 도출한 데이터의 가치를 상대방에게 이해시키는 일이 중요하다"며 "사업에 대한 이해, 데이터에 대한 이해 등을 기반으로 상대방을 설득할 수 있어야 한다"고 말했다.

장준규 컨설턴트는 "데이터 과학자에게는 자료 수집, 데이터 분석 등 다양한 능력이 필요한데, 이 모든 역량을 갖춘 사람은 전설의 동물 '유니콘'처럼 극히 드물다"며 "자신의 강점을 살리며 다른 팀원과 협업할 수 있는 능력이 필요하다"고 조언했다.

또 다양한 분석 도구, 통계 프로그램 중 어떤 것을 배워야 하는지에 대한 정답은 없으며, 자신의 위치에서 할 수 있는 것을 시작하는 게 중요하다고 강조했다.

김용연 컨설턴트는 "오픈소스이면서 범용적인 R을 배우면 주변 사람들과 함께 공부하며 좀 더 쉽게 배울 수 있다"면서도 "도구는 수단일 뿐이고 각각에 장단점이 있다"고 말했다. 이어 "어떤 것을 먼저 배울지 고민하며 망설이기보다 일단 당장 시작하는 게 중요한 거 같다"고 덧붙였다.

박세진 컨설턴트는 "대학생의 경우 수업을 통해 선형대수, 확률·통계 등 기초 학문을 공부하는 게 좋다"며 "졸업생의 경우 MOOC 등 대중공개 온라인 강의를 통해 공부할 수 있다"고 말했다.

또 "장기간 직업 훈련 교육, 단기 교육 워크숍 등도 있다"며 "혼자서 공부하기 어려운 경우 스터디를 꾸리거나, 프로젝트에 참여하는 것도 하나의 방법"이라고 팁을 소개했다.