데이터 사이언티스트에게 필요한 역량이란

나는 데이터 과학자들이 그리스 로마 신화의 여러 동물이 하나로 뭉쳐있는 키메라와 닮아 있다고 생각한다.

한 개체에 다른 부분이 섞여 있다는 특징이 유사하다. 데이터 과학자로써 통계나 프로그래밍 또는 데이터베이스를 잘 이해하는 것도 중요한 덕목이지만 비즈니스 통찰력을 제공할 수도 있어야 하기 때문이다. 

 

관련 분야를 정말 잘 이해하고 있는 사람이면서도 데이터 또한 잘 다룰 줄 알아야 한다니 정말 놀라운 직업이다. 그래서 이들은 대용량 데이터에 대해 접근할 줄 알고 그 데이터를 분석도 할 수 있는 역량을 지닌 도메인 전문가가 되기 위해 필사적으로 공부한다. 

 

요즘은 data driven 경영의 중요성이 날이 갈수록 중요해짐에 따라 누구나 데이터를 다룰 줄 알아야 한다며, 데이터 과학자가 되는 법을 가르쳐준다고 하는 여러 온/오프라인 교육들이 우후죽순 생겼다. 기존에 전산이나 수학 혹은 통계 관련 학과에 있는 친구들도 인기에 힘 입어 데이터 과학자가 되기 위한 루트를 타고 있다. 

 

그런데 데이터 과학을 가르쳐준다는 강의나 교과서 커리큘럼을 보면서 나는 의문점이 들었다. 많은 데이터를 제공하고 분류하는 법과 툴을 다루는 법을 가르쳐주지만 무언가 빠져있지 않은가. 인사이트를 통해 의미 있는 의사결정 할 때, 해당 분야에 대해 어느 정도 알고 있다면 분명 도움이 되지만, 그저 상상력을 발휘해보라고 권한다. 과연 그걸로 충분한걸까? 데이터 과학자에게 필요한 분석 기술과 주제별 전문 기술의 콤비네이션을 모두 충족하는 교육이란 무엇인지 나는 모른다.

 

나는 데이터 과학자가 아니니까.