데이터 과학자의 일

데이터 과학자의 일 - 금융, 게임에서 스포츠까지 현장에서 찾아낸 데이터 과학의 오늘
박준석 외 지음 / 휴머니스트 / 2021년 10월

데이터 가 기하 급수적으로 생성되면서 데이터를 통해 할수 있는 것들이 많아 졌다. 통계를 내서 여러가지로 활용할수 있고 그외에도 많은 분야에 데이터 과학자가 필요로 하게 되었다. 마케팅에서부터 원가를 계산하는데에도 데이터가 사용된다. 데이터 과학자라는 직업은 생겨난지 별로 안되었다. 지금 보다 앞으로 더 많은 것들을 할수 있다는 의미가 될수도 있겠다. 

들어가며

데이터과학자라는 말이 사용되기 시작한 지는 그리 오래되지 않았습니다. 대략 2010년대 초반부터 대중에게 알려지기 시작하것 같네요 핮만 데이터를 분석하는 직업에 전에 없던 것은 아니어서 예전에도 통계학자나 비즈니스 분석가 같은 직업이 존재했습니다.

데이터 과학은 여러분야에 걸쳐 있습니다. 컴퓨터 과학 , 산업공학, 수학 등 응용분야 까지 따지면 셀수 없을 정도 입니다. 그만큼 데이터 과학은 분야를 따로 떼어놓고 생각하기 힘듭니다. 

이책에서는 사람들에게 덜 알려져 있지만 매우 중요한 데이터 과학의 다양한 사례를 소개하려고 합니다. 이책이 딱딱한 데이터 과학 입문서와는 다른 방식으로 데이터 과학을 소개하고 나아가 데이터 과학을 진지하게 배워보고 싶다는 욕구를 자극할수 있다면 더할나위 없이 기쁘겠습니다. 

— 작가의 말 中

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이는 무엇일까? 한번씩은 들어 본 용어이다. 인공지능은 사전에 설정된 목표를 최선으로 완수하려는 기술을 의미한다. 바둑두기, 주택가격 예측, 엑스레이 사진을 통한 질병 진단, 자율 주행등이 있다. 우리는 알지 못하게 이미 다양한 인공지능 서비스를 경험하고 있다. 유튜브나 넷플릭스에서 추천해주는 영상도 우리가 좋아할것 같은 분류를 찾아서 안내해주는 인공지능 서비스 중 하나이다. 머신러닝 은 학습을 통해 공식에 대입하여 결과를 나타낸다. 딥러닝은 머신러닝 중 하나이다. 

은행에서의 데이터 과학은 어떤 것이 있을까? 대표적으로 고객과 금융 업무를 연결하는 상담센터 서비스로 볼수 있다. 2019년 부터 시작한 코로나 19 사태는 비대면서비스 전환을 가속화 했다. 비대면 서비스가 증가하면서 고객과 금융 업무 사이에 소통이 더욱 중요해 졌다. 코로나로 인해 상담원들도 많이 줄어 고객센터에 상담을 받으려고 하면 오랜 시간 기다려야 한다. 이를 개선해 줄수 있는 부분이 인공지능 상담원이라고 할수 있다. 고객의 문의사항을 상담원이 답변해 주는것이 아니라 인공지능 상담원이 답변해 주는것이다. 24시간 응답이 가능하다. 물론 준비된 질문에 대한 답변만 가능하다는게 단점이 될수 있겠지만 학습을 통해 그 경우의 수가 계속 늘어날수 있다.  이외에 게임산업에도 스포츠에도 데이터의 활용이 필요하다.

현직 데이터 과학자들의 이야기를 직접 들으니 데이터 과학자에 대해서 자세히 알수 있었다. 모든 분야를 다룰수는 없겠지만 그래도 기존 데이터 과학을 다룬 서적에 비해 폭넓게 데이터 과학자들이 분포되어 있는 것을 알수 있었고 그 분야가 더 확대될 것이라 생각한다. 보다 많은 곳에 데이터 과학자가 필요로 하는 세상이 올것이라 본다. 정부에서도 인재를 양성할수 있게 미리 준비할수 있었으면 좋겠다.