1-2 Data professionals, data career, PII

★ Data Career

데이터 커리어에 관해서 2가지의 카테고리가 존대한다. 기술적인 측면과 전략적인 측면이다. 

두 가지 모두에 대해 살펴보자. 

 

1) Technical data professionals

- expertise in mathematics, statistics, and computing

- Build models using R or python and make predictions

- Explore data to identify directions worth pursuing.

- Transform raw data into useful information for decision-making.

 

2) Strategic data professionals

- interpret information for an organization's operations, finance, research, and development

- work aligns with business strategy

- business intelligence

 

 

★ 데이터 관련 직업

앞으로 모든 산업의 전반에 데이터와 관련된 직업이 늘어날 것이다. 왜냐하면 그동안에는 데이터를 흘려보내는 경우가 많았지만, IoT, 엣지 컴퓨팅의 발전에 따라 기기들에 센서를 부착하여 빅데이터를 너도나도 수집하고 있기 때문에 이를 분석하여 유의미한 결과를 도출해내는 것이 곧 생산성, 영업이익 결과에 엄청난 영향을 미치고 있기 때문이다. 

 

기업은 의사결정에 데이터를 끌어와 중요한 역할을 하게 할 것이다. 데이터를 통한 단순한 추세 분석, 예측 모델링, 예측은 그 어떤 것이든 성공확률을 높여줄 것이기 때문이다. 따라서 데이터 관련 직업에 대한 미래는 매우 밝다. 

 

이번에는 관련 직업들을 알아보자. 

1. 데이터 사이언티스트와 데이터 분석가 

Data scientist , Data analyst

- 무엇을 할까요? 데이터 속에서 트랜드, 패턴, 통찰력을 발견한다. 

- 어떻게 할까요? 고급 기술이 적용된 데이터 모델링을 하고, 통계적이고 분석적인 테크닉을 사용한다. 

ex) data scientist, marketing analyst, data analyst, ai analyst, business analyst

- 보통 경력, 학위 등을 크게 요구하지 않는다고 합니다. 현재 수요가 많은데, 공급이 부족한 상황이라 그러겠죠?

 

 

2. Data management and infrastructure

데이터를 분산, 통합, 관리하는 시스템에 대한 책임이 있는 사람이다. 데이터 사이언티스트, 분석가와 함께 일을 한다. 

ex) data engineer, technology engineer, data manager, data steward, IT architect

 

 

3. Business Intelligence

데이터를 통한 의사결정을 하는데 전문성을 지닌 사람이다. 데이터를 통해 얻은 중요한 인사이트를 실제적으로 사용하기 위해 보고서, 테이블, 대시보드를 만들어 stakeholders를 설득하는 역할을 한다. 위의 데이터 전문가들과 협업을 하는 경우가 대다수다. 

ex) BI architect, BI analyst, Data viz & BI analyst

 

 

4. Product development teams 

새로운 제품이나 서비스를 만들기 위해 함께 일하는 사람들이다. 

 

 

5. C-suite

CEO, CFO, CTO 등 처럼 회사의 최고 경영진들을 말한다. 

 

 

★ 데이터 분석 실전 활용

데이터분석의 기술을 익힌다면 아래의 활동에 지원해볼 수 있다. 

1. 비영리 단체에서 데이터분석에 관한 자원봉사하기

데이터분석은 세상을 위해 이롭게 쓰일 수 있다.

https://www.datakind.org/volunteer-with-us

DataKind

https://www.statisticswithoutborders.org/memberships/applications/become-a-volunteer/

https://www.statisticswithoutborders.org/memberships/applications/become-a-volunteer/

 

 

2. 해커톤 대회나가기

온라인으로 진행하는 해커톤 대회에서 나의 역량을 객관적으로 진단해볼 수 있고, 프로젝트형 학습을 하며 실전감을 기를 수 있다. 

https://devpost.com/

Devpost - The home for hackathons

 

 

★ 데이터 보안

1) PII (Personally identifiable information)

ex) biometric records, usernames

데이터 익명화를 통해 PII를 제거하여 개인 또는 민감한 데이터를 보호하도록 한다. 

 

2) Aggregate information

Data from a significant number of users that has eliminated personal information.

 

3) Data anonymization

The process of protecting people's private or sensitive data by eliminating PII