"주변 사람들은 잘 몰라요" 연봉 1억 넘는다는 의외의 직업
현시대에서 데이터는 데이터 그 이상의 의미를 가집니다. 데이터는 어떻게 해석하고 분석하는지에 따라 가치가 천차만별이 되는데요. 데이터의 가치를 전문적으로 분석하고 다루는 데이터 엔지니어나 데이터 사이언티스트들은 고액의 연봉을 받으며 능력을 인정받고 있습니다.
비단 전문적인 데이터 엔지니어뿐만 아니라, 어떤 산업이든 데이터 분석 역량은 필수적입니다. 여러분도 얼마든지 데이터 엔지니어, 사이언티스트의 역량을 키울 수 있습니다. 그렇다면 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트가 되기 위해서는 어떻게 해야 할까요?
데이터 분석 클래스를 통해 데이터 분석을 위해 최소한으로 갖춰야 할 코딩 실력, 데이터 분석 능력, 예측 모델 만드는 법을 배워보겠습니다. 겉핥기 식의 이론 설명이 아닌 프로젝트로 완성하는 실무 밀착형 포트폴리오를 함께 만들며 진짜 실력을 쌓게 되실 겁니다.
고액 연봉 자랑하는
데이터 사이언티스트들의 특징!
데이터 관련 직군은 높은 연봉으로도 유명합니다. 하지만 모든 데이터 관련 종사자들이 고액 연봉을 받는 것은 아닙니다. 그중에서도 특출한 능력을 인정받은 소수의 인재들만이 높은 연봉을 받으며 커리어를 쌓아가고 있습니다. 특히, 데이터 사이언티스트들은 고급 인력으로 인정받으며 높은 수익을 보장받고 있습니다.
고액 연봉을 받는 데이터 사이언티스트들의 특징에 대해 알아보고, 여러분이 가지고 있는 지식을 예리하게 다듬어 커리어 하이에 도전해 보세요.
<고액 연봉을 받는 데이터 사이언티스트의 특징>
1. 집약적인 데이터가 아닌 큰 그림을 볼 줄 안다.
고액 연봉을 받는 데이터 사이언티스트는 자신이 무엇을 하는지 정확히 파악하고 일을 시작합니다. 데이터 사이언티스트의 역할은 단순히 예측 모델을 만드는 것뿐만이 아닙니다. 프로젝트를 위한 문제 정의부터 데이터 분석, 예측 모델 생성, AWS 클라우드 서비스를 이용해 자동화를 만드는 것까지 담당합니다.
많은 일을 하기 때문에 자신이 무엇을 하는지 정확히 알지 못하면 큰 그림을 볼 수 없습니다. 실력 있는 데이터 사이언티스트들은 숲을 보며 데이터를 분석합니다. 데이터 분석의 큰 그림을 볼 수 있도록 아이디어 도출부터 프로젝트 과정까지 하나하나 함께 살펴보겠습니다.
데이터 분석의 실사례를 통해 이해하기 쉽게 설명해 드립니다. 이 과정에서 자연스럽게 데이터 사이언티스트로의 취업과 이직을 위한 포트폴리오를 구성할 수 있게 됩니다.
2. 명확한 기능을 구현할 수 있다.
실력 있는 데이터 사이언티스트는 사람들이 제시한 기능을 명확히 구현합니다. 포트폴리오를 만들거나 프로젝트를 시작할 때는 다양한 사람들의 의견을 반영해야 합니다. 예를 들어, 주식 종목 예측 모델을 만들 땐 위험성에 따른 종목 추천, 예상 주가, 주가 업데이트 기능 등이 요청될 수 있습니다.
기본기가 탄탄한 데이터 사이언티스트는 해당 기능들을 구현하기 위해 어떤 종류의 데이터를 어디서 얻을지 알고 있습니다. 회사 내부 데이터, 외부 데이터, Raw Data까지 자유롭게 활용하는 것 또한 데이터 사이언티스트의 능력입니다.
데이터를 수집했다면 본격적으로 데이터 분석에 들어갑니다. 분석한 자료를 바탕으로 예측 모델과 자동화 파이프라인을 만드는 능력은 데이터 직군에서 일하는 사람에게는 필수 역량입니다. 이 모든 과정에서 작업시간을 대폭 단축시킬 수 있도록, 파이썬 코딩으로 똑똑하게 작업하는 법을 알려드리겠습니다.
3. 자동화 파이프라인을 활용해 반복작업을 최소화한다.
높은 연봉을 받는 데이터 사이언티스트는 자동화 파이프라인을 활용해 반복 작업을 최소화합니다. 자동화 작업을 할 때는 주로 AWS 클라우드 서비스를 활용합니다. AWS 클라우드 서비스를 활용하기 위해서는 람다 서비스 구현 능력이 필요합니다. AWS 클라우드 서비스만 제대로 익혀두어도 나만의 차별화 포인트를 갖출 수 있습니다.
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