데이터 과학(Data Science)이 무엇인지 이야기하면 대부분은 '프로그래밍', '수학', 그리고 '도메인 지식'의 교차점이라고 떠올립니다. 그러나 현실 업무에서는 이 정의가 모호해지곤 합니다. AI 교육자로서 기업의 2,000명 이상의 직원들과 함께 일한 경험을 통해 데이터 기술과 사람, 학습의 중요성에 대해 세 가지 주요 교훈을 배웠습니다. 지금부터 이 값진 교훈들을 함께 살펴보겠습니다.
데이터 과학의 정의는 왜 매일 변할까요?
- 데이터 과학(DS)은 보통 컴퓨터 과학(Computer Science), 수학(Maths) 및 통계학(Statistics), 그리고 도메인 지식(Domain Knowledge)의 교차점에 있다고 정의됩니다.
- 하지만 실제 업무에서는 데이터 과학자의 역할이 기업의 규모나 산업에 따라 크게 다릅니다.
- 예를 들어 어떤 데이터 과학자는 머신러닝(Machine Learning) 모델을 훈련하지 않고 데이터 파이프라인(Data Pipelines)에만 집중하기도 하며, 다른 데이터 과학자는 복잡한 클라우드 환경에서 모델을 배포합니다.
- 이러한 다양성은 10년 전에는 SQL로 데이터를 가져오고 Python으로 시각화를 만드는 것만으로 유망한 데이터 과학자로 인정받았던 당시와 오늘날의 기술 요구 조건 변화를 잘 보여줍니다.
- 따라서 데이터 과학의 의미는 고정되어 있지 않으며, 개인의 스킬셋과 회사의 필요한 기술 사이에서 유연하게 발전해야 합니다.
비기술적 AI 역할, 왜 중요한가요?
- AI 전문가라고 하면 흔히 기술적인 역할만 떠올리지만, AI 전략 컨설턴트, 데이터 문화 관리자 등 비기술적인 데이터 및 AI 역할도 중요합니다.
- 예를 들어, 자동차 산업 초창기에는 자동차 전문가가 모두 기술자였지만, 오늘날에는 판매원(AI Sales), 운전 강사(AI Educators), 자동차 검사관(AI Compliance Officers)처럼 비기술적 전문가도 중요한 역할을 합니다.
- 제가 만난 AI 비기술적 전문가들은 독특한 관점을 제공하며, 기술적 전문가가 놓치기 쉬운 부분을 채워주곤 했습니다.
- 특히 법률 전문가가 AI 윤리와 규제를 다루고, 연구 컨설턴트가 학문적 AI 도구를 사용하는 모습이 인상 깊었습니다.
- 결론적으로 비기술적 전문가들은 AI 산업에서 다양한 역할을 수행하며, 그 중요성은 앞으로 더욱 커질 것입니다.
학습 자료는 무료지만, 시간은 유료입니다
- 오늘날 학습 자료는 인터넷에 넘쳐나고 있지만, 문제는 이를 소비할 시간이 부족하다는 것입니다.
- 데이터 과학자가 '이 기술을 배우면 팀에 얼마나 도움이 되는지'를 고용주에게 설득하면 직장에서 학습 시간을 확보할 가능성이 더 큽니다.
- 예를 들어, "새로운 기술 X를 배우면 프로세스 Y를 개선하고 매달 Z시간을 절약할 수 있습니다"라고 구체적으로 설득하세요.
- 또한, 조직의 기술 홍보대사(Internal Ambassador)로서 새로운 트렌드를 배우고 전파하는 역할을 제안할 수도 있습니다.
- 결국 시간은 가장 값비싼 자원이며, 이를 효율적으로 사용할 방법을 찾는 것이 매우 중요합니다.
올바른 환경에서 일하면 배움은 가속화됩니다
- 주변 환경은 개인의 성장 속도와 방향에 큰 영향을 미칩니다. 같은 목표를 가진 사람들이 많은 곳에서 일하면 배움이 자연스럽게 가속화됩니다.
- 한 예로, IT 회사에서는 최신 머신러닝 모델에 대해 토론에 참여하는 직원이 있는 반면, 금융 기관에서는 기존 데이터를 Python으로 변환하기 위해 노력하는 직원이 있습니다.
- 이처럼 개개인의 열정은 환경에 따라 다르게 표현되며 우리가 그 안에서 배우는 속도와 깊이에 영향을 줍니다.
- 따라서 가능한 한 배움이 자연스럽게 이루어지는 환경을 선택하는 것이 중요합니다.
- 좋은 환경이 주는 "무료 점심" 효과를 간과하지 마세요. 장기적으로 큰 차이를 만들어냅니다.
직업적 만족은 정의가 아닌 가치를 중심으로
- 데이터 과학이라는 직책에 매몰되기보다는, 자신이 해결하는 비즈니스 문제의 가치를 중심으로 자신의 가치를 확인하세요.
- 개인 스킬 개발 방향은 자신의 관심사와 직업 만족도를 중심으로 선택되어야 합니다.
- 예를 들어, 당신이 좋아하는 기술이 특정 조직에서 가치 있게 여겨진다면, 다른 비슷한 조직에서도 같은 가치를 인정받을 가능성이 큽니다.
- 타인을 기준으로 비교하기보다는 자신에게 필요한 도구와 기술에 집중하는 것이 중요합니다.
- 프로그래밍, 클라우드 플랫폼 등의 도구들을 자신이 해결하고자 하는 문제를 중심으로 활용하세요. 도구는 목적이 아니라 수단임을 기억하세요.
맺음말
이 글에서 데이터 과학과 AI 기술의 현황, 데이터 및 AI의 정의 변화, 비기술적 역할의 가치, 학습 시간의 관리 방법, 그리고 환경 선택의 중요성에 대해 알아보았습니다. 각자의 기술 여정은 다르지만, 배움의 목적은 결국 실질적인 가치를 창출하는 데 있습니다. 여러분도 오늘 배운 내용을 바탕으로 자신만의 발전 방안을 설계해보세요. 다음 단계로는 주변 환경에서 스스로 배움을 가속화할 수 있는 기회를 찾는 것이 좋습니다.
