[데이터로 과학하기] 21세기 최고의 직업, 데이터과학자 되는 법

데이터로 과학하기 - 4차 산업혁명, 준비됐니? ㅣ 사고뭉치 18
윤현집 외 지음 / 탐 / 2019년 7월

블로그에 서평을 쓰면 좋은 점 중 하나는 그동안 내가 읽은 책의 정보를 쉽고 빠르게 찾을 수 있다는 것이다. 어떤 책을 내가 읽었는지, 어떤 작가의 책을 얼마나 읽었는지 궁금할 때 블로그에 들어와 검색만 하면 바로 결과가 나온다. 약 십 년 치의 독서 기록이 블로그로 정리되어 있으니 좋아하는 책의 장르나 주제도 쉽게 알 수 있다. 과거에는 경제경영이나 자기계발 분야의 책을 많이 읽었는데 요즘은 문학이나 인문 사회 분야의 책을 많이 읽는다는 것도 블로그를 보면 바로 알 수 있다.

나 하나만 해도 이런데, 나라 또는 세계 단위의 데이터를 모으면 어떨까. 엄청난 변화와 발전이 있으리라는 건 누구라도 예상할 수 있다. 이 책 <데이터로 과학하기>는 전기, 인터넷에 이어 우리의 삶을 바꿀 획기적인 기술로 대두된 데이터의 모든 것을 다룬다. 데이터를 수집하고 분석하는 기술이 발전하기 전까지는 사람이 일일이 손으로 기록해 자료를 만들거나 아예 그러한 작업조차 하지 않았다. 기술이 발전해 실시간으로 데이터를 수집하고 분석할 수 있게 된 지금은 거의 모든 산업 분야에서나 데이터를 활용하고 있다. ​ 

이 책은 한국의 데이터 업계를 선도하는 6인의 데이터 과학자가 각각 데이터과학이 무엇이며, 데이터과학자가 되는 방법은 무엇인지 등을 설명하는 방식으로 구성되어 있다. 데이터과학자는 글래스도어가 매년 발표하는 '미국 최고의 직업 50'에서 2016년부터 올해까지 4년 연속 1위를 차지하고 있다(15쪽 참고). 데이터과학자는 아직 처리되거나 분석되지 않은 상태인 데이터를 기초로 정보를 모으고, 정보를 처리해 지식을 뽑아내고, 뽑아낸 지식을 조합해 앞으로 활용 가능한 예측을 해내는 일을 한다. 컴퓨터 프로그래머와 통계학자를 합한 것과 비슷하다.

데이터과학자가 되기 위해서는 수학, 통계학, 컴퓨터 등을 전공해야 하지만 필수는 아니다. 데이터과학자 임은경은 대학에서 경영학을, 대학원에서 신문방송학을 전공한 문과 출신이다. 졸업 후 마케터로 일한 그는 우연히 데이터과학을 접하고 흥미를 느껴 데이터 컨설팅 기업으로 이직했다. 정부 지원 교육을 이용해 프로그래밍 언어를 배웠고, 지금도 회사 안팎의 동료들과 공부하고 있다. 문과 출신 데이터과학자인 김용연 역시 대학원에서 처음 프로그래밍 언어를 배웠다. 인문학적인 시각을 활용하면 이과 출신 데이터과학자들과 차별되는 강점을 키울 수 있다. ​ 

데이터과학과 관련된 전공이나 지식이 필수가 아니라면 데이터과학자가 갖춰야 할 필수 요소는 무엇일까. 저자들은 무엇보다 협업 능력이 중요하다고 말한다. 데이터과학은 새로 생긴 분야이기 때문에 현장에서 오래 일한 사람들도 여전히 새로운 것이 많고 모르는 분야가 많다. 그렇기 때문에 휴일에도 모여서 함께 스터디를 하는 경우가 자주 있다. 다 같이 배우며 일하는 풍토가 진한 업계이기 때문에 단독으로 배우고 일하겠다는 태도로 일관하는 사람은 일하기가 어려울 수 있다.