향후에 훌륭한 경력 기회를 포함하는 보수가 좋은 직업을 찾고 있다면, 데이터 분석이나 데이터 과학이 가장 추천될 수 있는 두 가지 직업이었을 것입니다. 이는 이유가 없는 것이 아닙니다. 일반적으로 IT 분야는 매우 수익성이 높은 것으로 간주됩니다.
여러분이 해야 할 일은 거의 믿을 수 없는 숫자들을 보기 위해 몇몇 급여 보고서 유형들을 한 번 살펴보는 것입니다. 즉, 여전히 많은 혼란을 야기합니다. 많은 사람들이 데이터 과학자 VS 데이터 분석가의 차이점을 잘 모르고 뒤섞이는 경향이 있습니다. 유사한 문제가 있다면 걱정하지 마십시오. 이 데이터 분석가 VS 데이터 과학자 비교 기사가 도움이 될 것입니다.
궁극적으로 본 자습서는 두 가지 큰 질문에 답하는 것을 목표로 합니다. 두 직업의 차이점은 무엇이며 어떤 것을 배우도록 선택해야 합니까? 그러나 이러한 질문에 답하기 위해서는 우선 배경 정보를 몇 가지 정립해야 합니다. 그래서 초창기에는 두 가지 특약에 대해서 간략하게 얘기를 나눠보도록 하겠습니다. 그 이후에는 평가 기준도 몇 개 정하도록 하겠습니다. 이 작업이 완료되면 데이터 분석 VS 데이터 과학을 효과적으로 분석, 평가 및 비교할 수 있습니다.
데이터 필드에서 작업한 이점이 있습니다.
먼저 설명, 분석 및 비교를 시작하기 전에 한 가지 더 말씀드리고 싶은 것이 있습니다. 이미 유망한 개발자 또는 분석가가 되었든, 이 기사가 IT의 세계를 처음 살펴보는 것이든, 누구나 어느 시점이나 다른 시점에서 분명히 생각하는 것이 있습니다. 왜 데이터 분석가와 데이터 과학자, IT 분야를 진로로서 선택해야 할까요?
대부분의 경우, 이 질문을 들을 때 가장 먼저 생각나는 것은 급여일 것입니다. 솔직히 말해서, IT 전문가들은 정말 엄청난 연봉을 받고 있습니다. 그래픽 디자이너, 프로그래머 또는 데이터를 다루는 전문가에 관계없이 상관 없습니다. IT 관련 급여는 평균보다 훨씬 높은 수준으로 변동하는 경향이 있습니다. 산업 자체가 매일매일 끊임없이 발전하고 다양한 새로운 기회와 아이디어를 보고 있기 때문입니다. 그렇기 때문에 IT 기반 전문가의 수요는 결코 부족하지 않을 것입니다.
그리고 그것 또한 다른 것입니다. 이 시점에서 진로 선택에 대해 안전하고 확신하고 싶다면 IT와 관련된 모든 것이 가장 좋은 방법 중 하나일 것입니다. 업계가 끊임없이 발전하고 있기 때문에, 일자리 시장은 IT 관련 일자리 제안으로 가득합니다. 앞서 말씀드렸듯이, 몇몇 혁신들이 매일 표면화되고 있기 때문에 이런 변화는 거의 없을 것입니다.
제가 말하고자 하는 요점은 IT 전문가가 되는 것이 단순히 많은 급여를 받는 것 보다 훨씬 더 많다는 것입니다. 이는 이 데이터 분석가 VS 데이터 과학자 기사에서 앞으로 나아갈 가치가 있습니다. 이제 데이터 분석가가 수행하는 작업에 대해 살펴보겠습니다.
데이터분석
데이터 분석가와 데이터 과학자의 주제에 관한 한, 데이터 분석은 확실히 두 사람 사이에서 더 인기가 있습니다. 이는 대부분 좀 더 간단하고 자주 마주치기 때문입니다. 그렇다면 데이터 분석가는 무엇을 할까요?
데이터 분석가들은 엄청난 양의 정보를 다루는 사람들입니다. 그들의 일은 많은 데이터를 수집한 다음 그 숫자를 일상 영어로 "전송"하는 것입니다. 이렇게 하면 분석가가 분석된 데이터를 자신의 고용주에게 제시할 수 있으며, 그러면 분석 결과에 따라 적절한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.
데이터 분석가는 비즈니스를 성장시키고자 하는 모든 팀의 필수적인 구성원입니다. 말하자면, 이 사람들은 매일 방대한 양의 데이터를 처리하는 대기업에서 가장 흔하게 목격됩니다. 데이터 분석가 VS 데이터 과학자에 대한 논의에서는 그렇게 보이지 않을 수 있지만, 데이터 분석가는 매우 구체적이고 명확한 직무 책임을 가지고 있습니다(훌륭한 일입니다!). 이들의 절대적 주된 책임은 제공된 정보를 해부하고 회사가 해석할 수 있는 명확한 진술을 할 수 있는 것입니다.
이 모든 것이 언급되고 있는데, "데이터 분석 VS 데이터 과학"에 대한 논의는 왜 중요할까요? 또는 기업의 성공에 데이터 분석이 필수적인 이유는 무엇입니까? 간단한 예를 들어보겠습니다.
여러분이 특정한 종류의 커피를 파는 작은 회사를 소유하고 있다고 상상해 보세요. 마케팅의 모든 황금률을 따르고, 전통적으로 온라인과 광고를 하고, 청중들을 대상으로 많은 시간을 보냅니다. 한 달이 지나고, 여러분은 여러분의 사업이 어떻게 진행되고 있는지 확인하려고 합니다. 단순히 수익을 보는 것만큼 쉽지는 않습니다. 성공적인 측면으로 비즈니스를 유지하려면 병목 현상과 문제를 파악해야 합니다. 여기서 "데이터 분석가 VS 데이터 과학자"에 대한 논의가 이루어집니다. 즉, 데이터 분석가가 이 모든 정보를 수집하고 분석한 다음 결과를 가지고 다시 찾아옵니다. 대상 고객 중 어떤 그룹이 제품을 구매하지 않는지(그리고 왜 그런지) 알아본 다음 제공된 정보를 기반으로 특정 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 필요한 모든 정보는 여러 개의 숫자로 생성됩니다. 데이터를 이해하기 위해서는 몇 가지 특정 지식을 보유해야 합니다.
이 버전이 "데이터 분석가는 무엇을 하는가?"라는 질문에 대한 대답의 매우 간단하고 물 건너간 버전이지만, 이제 이러한 전문가의 책임에 대해 상당히 잘 알고 있어야 합니다. 이와 함께 "데이터 분석가 VS 데이터 과학자" 비교 기사의 다음 부분으로 넘어가서 데이터 과학자의 작업에 대해 알아보겠습니다.
데이터과학
"데이터 분석 VS 데이터 과학" 토론에서는 데이터 과학이 둘 중 더 복잡하고 어려운 것으로 평가되고 있습니다. 이는 주로 데이터 분석과 비교할 때 이 직업에는 몇 가지 복잡한 작업이 수반되기 때문입니다. 하지만 한 번에 한 걸음씩, 즉 데이터 과학자는 무엇을 할까요?
얼핏 보면 데이터 과학은 데이터 분석과 매우 유사합니다. 이 두 가지 특성은 모두 같은 것을 다루고 있습니다. 즉, 숫자로 표시된 엄청난 양의 정보를 다루고 있습니다. 그러나 둘 사이의 주된 차이점은 그들의 책임의 정도에 있습니다.
데이터 분석가(이름에 따라) 정보를 추출하여 분석하여 회사에 제공하는 사실은 이미 확립되어 있습니다. 데이터 과학자의 책임은 두 가지 프로세스 모두에서 확대됩니다. 우선 데이터 분석가에게 특정 문제가 주어지는 동안 데이터 과학자는 스스로 문제를 공식화할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 우리는 전에 언급했던 커피숍으로 돌아갈 수 있습니다.
데이터 분석가를 고용하려면 응답할 특정 질문을 제공해야 합니다. 그러한 질문의 예로는 "X그룹 사람들이 Y그룹보다 더 많은 커피를 구입하는가?"가 있을 수 있습니다. 데이터 분석가는 귀사의 성능에 따라 질문을 받고 답을 찾을 수 있습니다. 그러나 "데이터 분석가 VS 데이터 과학자"에 대한 토론에서는 데이터 과학자에 대한 질문을 공식화할 필요가 없습니다. 오히려 회사의 비즈니스 모델을 살펴보고, 가능한(그리고 잠재적인) 문제를 차감하고, 스스로 문제를 제기하는 것이 그 사람의 책임일 것입니다.
또한 이러한 사람들은 분석된 정보를 제공한 후 발생하는 프로세스와 관련하여 책임을 확장합니다. 데이터 분석가는 그곳에서 업무를 완료하지만, 데이터 과학자는 제시된 데이터에서 특정 결론을 도출하고 회사를 위한 추가 비즈니스 계획을 수립해야 합니다.
그래서 이 모든 것들이 언급되었듯이, 여러분은 이제 데이터 과학자들이 하는 일뿐만 아니라 두 직업 사이의 주요한 차이점들도 알게 되었습니다. 이제 실제 "데이터 분석가 VS 데이터 과학자" 비교를 시작하기 전에 두 가지 직업을 모두 분석하는 데 사용할 기준을 간략하게 살펴보겠습니다.
분석기준
적어도 서로 어느 정도 비슷한 일자리는 대부분 다양한 기준을 적용해 분석할 수 있습니다. 둘 다 다소 역효과적이고 시간이 많이 소요되기 때문에 데이터 분석가와 과학자를 구별하기 위해 주로 참조되는 몇 가지 사항만 사용할 예정입니다.
인기, 어려움, 급여 등 세 가지 포인트를 활용할 예정입니다.
인기는 특정 종류의 전문가를 원하는 기업이 주어진 시간에 얼마나 많은지를 말합니다. 만약 어떤 직업이 장기간에 걸쳐 인기가 있다면, 여러분은 그것이 꽤 안전한 직업 선택이 될 것이라고 기대할 수 있습니다. 하지만, 여러분은 또한 인기 있는 직업들이 더 많은 양의 경쟁을 가지고 있다는 것을 명심해야 해요! 이는 또한 데이터 분석가 VS 데이터 과학자에 대한 논의에서 중요한 부분입니다.
그 어려움은 다소 자기 설명적입니다. 우리는 서로 비교했을 때 일자리가 얼마나 어려운지 살펴보도록 하겠습니다. 그러나 이 점은 지난 급여와 직접적인 관련이 있습니다. 더 어렵고 성공적인 수행을 위해 더 많은 시간과 노력이 필요한 직종은 종종 더 높은 급여를 지급하는 직종입니다(흔히 항상 그렇지는 않음). 이는 데이터 과학자 VS 데이터 분석가의 영역에서도 마찬가지입니다.
어떤 것을 배워야 할까요?
걱정 마세요. 비교를 너무 깊이 있게 하지는 않겠습니다. 정보는 가능한 한 명확하고 간결하게 제시됩니다. 이제 데이터 분석가 VS 데이터 과학자 비교를 첫 번째 시점부터 시작하겠습니다.
어떤 것이 더 인기가 있을까요?
인기는 차감하기 어려운 점이 될 수 있습니다. 그러나 검색 엔진(예: Google)으로 이동하여 두 작업 위치를 모두 입력한 다음 처음 두 페이지의 결과를 비교하는 것이 좋은 방법입니다.
물론 비교를 할 때, 사람들이 찾는 것이 데이터 분석이 더 인기 있는 것 같습니다. 왜 그런지에 대해서는 전혀 다양한 이유가 있을 수 있지만, 가장 두드러진 것은 '데이터 과학'과 같은 것이 존재한다는 사실조차 모르는 사람들이 있다는 사실인 것 같습니다.
어느 것이 더 어렵습니까?
말할 필요도 없이, 데이터 과학은 이 점을 의심의 여지 없이 받아들입니다. 데이터 과학자는 데이터 분석가와 동일한 책임을 지고 있으며, 그 책임도 일부 있습니다! 데이터 과학자의 작업 양과 작업의 복잡성이 모두 더 높기 때문에 데이터 분석가의 작업과 비교할 때 이들의 작업이 그만큼 더 어려운 것은 당연합니다.
어느 것이 더 높은 봉급을 받습니까?
앞서 이 데이터 분석가 VS 데이터 과학자의 비교에서 언급한 바와 같이, 복잡한 작업은 일반적으로 더 높은 급여를 의미합니다. 데이터 과학도 예외는 아닙니다. 하지만 데이터 분석가와 비교할 때 데이터 과학자가 받는 급여는 얼마나 됩니까?
Glass에 따르면 데이터 분석가의 평균 연봉은 67,400달러 정도입니다. 이것은 한 달에 5620달러가 될 것입니다. 급여가 나쁘진 않네요! 하지만 데이터 과학자의 평균 연봉은 약 117,400달러, 즉 한 달에 거의 9800달러인 것으로 추정됩니다!
그건 엄청난 차이예요! 말하자면, 만약 우리가 두 직업의 복잡성 사이의 차이를 고려한다면, 그것은 많은 이치에 맞습니다.
결론들
여러분 스스로도 알 수 있듯이, 비록 두 직업 모두 비슷하지만, 특정 직업 기준에 있어서는 오히려 다릅니다. 그것은 결국 여러분의 개인적인 선호로 귀결됩니다. 두 가지 작업 모두 복잡성과 작업 부하에 따라 다르며, 요구 사항과 요구 사항이 서로 다른 다양한 사람들에게 적합합니다.
이와 같이, 우리는 "데이터 분석가 VS 데이터 과학자" 비교 기사의 마지막 단계에 도달했습니다. 만약 여러분이 그 정보가 유용하다고 생각했다면, 주저하지 말고 다른 기사들도 확인해 보세요!
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