IT/모바일
제공 : 한빛 네트워크
저자 : Ann Spencer
역자 : 이도행
원문 : How do you become a data scientist? Well, it depends
저의 데이터와 사용자의 필요에 대한 집착은 이제 데이터 과학에 대한 많은 경로에 초점을 맞추고 있습니다.
추수감사절 후에, Richie와 Violet은 저에게 iPhone과 Galaxy S III 중 어떤게 더 좋은지 물었습니다. 저는 두 개를 다 가지고 있구요. 가지게 된 긴 사연이 있지만, 저의 대답은 "상황에 따라 다르지" 였습니다. Apple을 끔찍히 좋아하는 Richie는 제 대답에 매우 불만족했습니다. Violet은 조금 더 외교적이였구요. 여전히 제 생각은, 그건 상황에 따라 다르다는 겁니다. 좋아하는 건, 사용자가 장치를 어떻게 사용하길 원하는 가에 따라 다릅니다.
저는 "상황에 따라 다르지"라는 게 삶 안에도 많이 있다고 생각합니다.
개인의 삶, 그리고 사회에서의 삶, 둘 다 실제로는 모든 하나의 삶이잖아요? 일과 함께 보낸 과거 10년 동안, 저는 사용자의 관점에 대한 강박증을 갖게 되었어요. 저는 상품, 특성, 또는 서비스가 누구를 위한 거고, 어떻게 사용자들이 사용할 것인가에 대해서 매우 많은 시간을 생각해 왔습니다. 저는 제가 원하는 방법으로 사용자들이 물건을 사용하는 게 아니라, 사용자들이 원하는 사용법과 이 물건을 통해 사용자들이 가진 문제를 해결하는 데 사용하길 원합니다.
O"Relly에 들어오기 전에, 저는 과도하게 제 데이터 분석을 위한 고객에게 집중을 했었습니다. "C" 수준의 경영진(CFO, CTO와 같은)으로는 엔지니어링 디렉터와는 다른 종류의 통찰력을 가진 사람을 찾습니다. 필드 영업 담당자로는 소프트웨어 개발자와는 다른 통찰력을 가진 사람을 찾습니다. 데이터 프로젝트를 위한 사용자나 고객을 더 이해하는 것은, 저에게 사용자의 역할이나 그들의 우선순위에 대한 통찰력을 매핑 할 수 있게 하고, 사용자들이 데이터를 사용하기 원했던 방법에 매핑 할수 있게 합니다. 때문에, 여러분은 너무 좋지도 않은 것이 무엇인지 알고 있습니다. 여러분이 사용하지 않는 것이나 또는, 누군가가 자신의 업무에 도움을 주지 않는 그런 전혀 필요 하지 않는 것에 너무 많은 시간을 낭비할 때가 되겠죠.
만약에 거기에 데이터 분석 익명 지원 그룹(Data Analysis Anonymous support group)이 있다면, 저는 논의 되어진 최상의 과제 중 한가지에 많은 시간, 자원 그리고 오류……, 사용하지 않는 데이터 프로젝트를 위한 자금을 소비할 것이라고 장담합니다. 이것은 또한 여러 산업 분야에서 또 다른 역할로 교차됩니다. 얼마나 많은 제품, 많은 서비스 및 많은 추가 기능들이 마켓에 이미 출시됐는지 생각해보세요. 그리고, 아무도 그걸 사용하진 않습니다. 각각의 사용되지 않는 기능 또는 제품은 인력의 수백 아니면, 수천의 작업 시간을 대체 할 수 있지만, 사용하지 않기에 낭비 입니다.
O"Relly에 들어 온 후엔, "어떻게 사람들이 데이터 과학자가 될 수 있도록 도울까요?"에 대한 질문의 변화가 매번 생겼습니다. Strata의 편집자에 따르면, 이건 12:48 AM 천장을 응시하면서, 또는 토요일 오후 집 근처 카페에서 Strata piece를 쓰면서 조차 매번 생각하고 있어야 할 질문입니다. 제 대답은 당연하게도 "상황에 따라 다르지"입니다. 데이터 과학자가 되는데 한가지 길만 있는 게 아닙니다. 데이터 과학자가 되는데 오직 한가지 길에 대해서만 말하는 건, 모든 제품 디렉터들이 그들의 경력은 컴퓨터 과학이나 전자 공학에서 Ph.D를 딴 것부터 시작했다라고 말하는 것과 같습니다.
음.. 그럼 아닌 경우는요?
매우 광범위한 범위에서, 데이터 과학에 대한 경력에 관심이 있는 모든 사람들은 약간의 수학과 프로그래밍, 도구들, 디자인, 분석 그리고 기다리는 것….. 감정이입에 친근해질 필요가 있을 겁니다. 여러분의 데이터 프로젝트의 사용자를 위한 감정 이입 말이죠. 오,,,, 저는 이미 저의 감정이입에 대한 의견들로 제 메일 박스가 가득 찰 것이라는 부정적인 상황을 상상 할 수 있습니다. 감정 이입을 가져오는 걸 쉽게 생각하세요. 언제든 저와는 메일로 이야기 할 수 있습니다.
어쨌든,
여러분의 배경을 토대로 각 분야에 꼭 가야 할 필요가 많이 있을까요?(즉, 주식 투자 상담가, 질적 분석가, 디자이너, 소프트웨어 엔지니어, 학생 등) 그리고, 어떤 종류의 일을 하길 원하시나요?(즉, 오픈소스, 스타트업, 정부, 기업등).
O"Reilly는 넓은 기술분야에 대한 통찰력을 제공해주는 매우 좋은 번들의 데이터 과학 시작 도구(data science starter kit)를 가지고 있습니다. 추후에도, 저는 데이터 과학자가 되고 싶은 사용자들에게, 그들이 만약에 원한다면, 데이터 과학에 대해 더 많이 배우고 싶은 사람들이 참고 할 수 있는 자원이 되는 부류의 추가적인 조언들을 제공할 것입니다. Strata 커뮤니티 사이트 안에서, 저는 다음과 같은 질문들을 찾았습니다.
만약에 배움의 여정에 우선적으로 써져야 하는 하는 다른 아이디어나 제안이 있다면, 저에게 자유롭게 연락 하세요. pitchstrata@oreilly.com
저자 : Ann Spencer
역자 : 이도행
원문 : How do you become a data scientist? Well, it depends
저의 데이터와 사용자의 필요에 대한 집착은 이제 데이터 과학에 대한 많은 경로에 초점을 맞추고 있습니다.
추수감사절 후에, Richie와 Violet은 저에게 iPhone과 Galaxy S III 중 어떤게 더 좋은지 물었습니다. 저는 두 개를 다 가지고 있구요. 가지게 된 긴 사연이 있지만, 저의 대답은 "상황에 따라 다르지" 였습니다. Apple을 끔찍히 좋아하는 Richie는 제 대답에 매우 불만족했습니다. Violet은 조금 더 외교적이였구요. 여전히 제 생각은, 그건 상황에 따라 다르다는 겁니다. 좋아하는 건, 사용자가 장치를 어떻게 사용하길 원하는 가에 따라 다릅니다.
저는 "상황에 따라 다르지"라는 게 삶 안에도 많이 있다고 생각합니다.
개인의 삶, 그리고 사회에서의 삶, 둘 다 실제로는 모든 하나의 삶이잖아요? 일과 함께 보낸 과거 10년 동안, 저는 사용자의 관점에 대한 강박증을 갖게 되었어요. 저는 상품, 특성, 또는 서비스가 누구를 위한 거고, 어떻게 사용자들이 사용할 것인가에 대해서 매우 많은 시간을 생각해 왔습니다. 저는 제가 원하는 방법으로 사용자들이 물건을 사용하는 게 아니라, 사용자들이 원하는 사용법과 이 물건을 통해 사용자들이 가진 문제를 해결하는 데 사용하길 원합니다.
O"Relly에 들어오기 전에, 저는 과도하게 제 데이터 분석을 위한 고객에게 집중을 했었습니다. "C" 수준의 경영진(CFO, CTO와 같은)으로는 엔지니어링 디렉터와는 다른 종류의 통찰력을 가진 사람을 찾습니다. 필드 영업 담당자로는 소프트웨어 개발자와는 다른 통찰력을 가진 사람을 찾습니다. 데이터 프로젝트를 위한 사용자나 고객을 더 이해하는 것은, 저에게 사용자의 역할이나 그들의 우선순위에 대한 통찰력을 매핑 할 수 있게 하고, 사용자들이 데이터를 사용하기 원했던 방법에 매핑 할수 있게 합니다. 때문에, 여러분은 너무 좋지도 않은 것이 무엇인지 알고 있습니다. 여러분이 사용하지 않는 것이나 또는, 누군가가 자신의 업무에 도움을 주지 않는 그런 전혀 필요 하지 않는 것에 너무 많은 시간을 낭비할 때가 되겠죠.
만약에 거기에 데이터 분석 익명 지원 그룹(Data Analysis Anonymous support group)이 있다면, 저는 논의 되어진 최상의 과제 중 한가지에 많은 시간, 자원 그리고 오류……, 사용하지 않는 데이터 프로젝트를 위한 자금을 소비할 것이라고 장담합니다. 이것은 또한 여러 산업 분야에서 또 다른 역할로 교차됩니다. 얼마나 많은 제품, 많은 서비스 및 많은 추가 기능들이 마켓에 이미 출시됐는지 생각해보세요. 그리고, 아무도 그걸 사용하진 않습니다. 각각의 사용되지 않는 기능 또는 제품은 인력의 수백 아니면, 수천의 작업 시간을 대체 할 수 있지만, 사용하지 않기에 낭비 입니다.
O"Relly에 들어 온 후엔, "어떻게 사람들이 데이터 과학자가 될 수 있도록 도울까요?"에 대한 질문의 변화가 매번 생겼습니다. Strata의 편집자에 따르면, 이건 12:48 AM 천장을 응시하면서, 또는 토요일 오후 집 근처 카페에서 Strata piece를 쓰면서 조차 매번 생각하고 있어야 할 질문입니다. 제 대답은 당연하게도 "상황에 따라 다르지"입니다. 데이터 과학자가 되는데 한가지 길만 있는 게 아닙니다. 데이터 과학자가 되는데 오직 한가지 길에 대해서만 말하는 건, 모든 제품 디렉터들이 그들의 경력은 컴퓨터 과학이나 전자 공학에서 Ph.D를 딴 것부터 시작했다라고 말하는 것과 같습니다.
음.. 그럼 아닌 경우는요?
매우 광범위한 범위에서, 데이터 과학에 대한 경력에 관심이 있는 모든 사람들은 약간의 수학과 프로그래밍, 도구들, 디자인, 분석 그리고 기다리는 것….. 감정이입에 친근해질 필요가 있을 겁니다. 여러분의 데이터 프로젝트의 사용자를 위한 감정 이입 말이죠. 오,,,, 저는 이미 저의 감정이입에 대한 의견들로 제 메일 박스가 가득 찰 것이라는 부정적인 상황을 상상 할 수 있습니다. 감정 이입을 가져오는 걸 쉽게 생각하세요. 언제든 저와는 메일로 이야기 할 수 있습니다.
어쨌든,
여러분의 배경을 토대로 각 분야에 꼭 가야 할 필요가 많이 있을까요?(즉, 주식 투자 상담가, 질적 분석가, 디자이너, 소프트웨어 엔지니어, 학생 등) 그리고, 어떤 종류의 일을 하길 원하시나요?(즉, 오픈소스, 스타트업, 정부, 기업등).
O"Reilly는 넓은 기술분야에 대한 통찰력을 제공해주는 매우 좋은 번들의 데이터 과학 시작 도구(data science starter kit)를 가지고 있습니다. 추후에도, 저는 데이터 과학자가 되고 싶은 사용자들에게, 그들이 만약에 원한다면, 데이터 과학에 대해 더 많이 배우고 싶은 사람들이 참고 할 수 있는 자원이 되는 부류의 추가적인 조언들을 제공할 것입니다. Strata 커뮤니티 사이트 안에서, 저는 다음과 같은 질문들을 찾았습니다.
- "저는 현재 mySQL을 많이 사용하고, 데이터 과학에 관심이 있는 주식 투자 상담가 입니다. 뭘 해야 할까요?"
- 저는 소프트웨어 개발자 입니다. 제가 심각하게, 수학을 조금 더 배워야 할 필요가 있을까요?"
- 저는 현재 그래픽 디자이너 입니다. 제 디자인의 추가적인 의미를 가져오기 위해 어떤 데이터 과학에 대해서 배워야 할까요?"
- 저는 수학에서 Ph.D를 따길 원합니다. 아마도 통계학에서요. 만약에 제가 나중에, 데이터 과학자가 되려면, 제가 학업을 완수하는 동안 어떤걸 더 생각해야 할까요?"
- 저는 기본적으로 Excel을 다루며 일하는 기업 정보 분석가입니다. 데이터 과학자가 되기 위해선 어떤 다른 기술들이 필요할까요?"
만약에 배움의 여정에 우선적으로 써져야 하는 하는 다른 아이디어나 제안이 있다면, 저에게 자유롭게 연락 하세요. pitchstrata@oreilly.com
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