📌 데이터 사이언티스트의 기술적 역량
데이터 사이언티스트는 데이터를 활용해 인사이트를 도출하고 모델을 구축하기 위해 다양한 기술 스택을 익히고 사용합니다. 이 과정에서 클라우드 환경의 활용 능력과 각 기술에 대한 숙련도도 점점 중요해지고 있습니다.
① 프로그래밍 언어 및 도구
주요 기술
- Python: 데이터 분석, 모델링, 자동화에 가장 널리 사용됨
- R: 통계 기반 분석과 시각화에서 강점
- Jupyter Notebook, Colab: 실험 및 리포팅 환경
기술 숙련도 레벨
| 수준 |
특징 |
| 초급 |
기본 문법 이해, Pandas로 간단한 데이터 조작 가능 |
| 중급 |
복잡한 분석 로직 구현, Scikit-learn으로 모델 개발 가능 |
| 고급 |
객체지향 프로그래밍, 파이프라인 구축, 대규모 데이터 분석 자동화 가능 |
② 데이터베이스 및 빅데이터 기술
주요 기술
- SQL: 관계형 데이터베이스 질의 (MySQL, PostgreSQL 등)
- NoSQL: 비정형 데이터 처리 (MongoDB, Cassandra 등)
- Hadoop, Spark: 대용량 데이터 분산 처리
기술 숙련도 레벨
| 수준 |
특징 |
| 초급 |
SELECT, JOIN, WHERE 등 기본 SQL 작성 가능 |
| 중급 |
서브쿼리, 윈도우 함수, 성능 개선 가능 |
| 고급 |
복잡한 ETL 파이프라인 설계, 분산 처리 환경 최적화 가능 |
③ 머신러닝 및 딥러닝 기술
주요 기술
- 머신러닝: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM
- 딥러닝: TensorFlow, Keras, PyTorch
- NLP/비정형 데이터: HuggingFace, Transformers
기술 숙련도 레벨
| 수준 |
특징 |
| 초급 |
기본 모델 구현 및 평가 가능 (예: 선형회귀, 의사결정트리) |
| 중급 |
하이퍼파라미터 튜닝, 성능 개선, 모델 비교 가능 |
| 고급 |
딥러닝 모델 구조 설계, 전이학습 및 생성형 모델 활용 가능 |
④ 클라우드 기술
주요 클라우드 플랫폼 및 서비스
| 플랫폼 |
주요 서비스 |
설명 |
| AWS |
SageMaker, S3, EC2, Athena |
데이터 저장부터 모델 학습, 배포까지 전 과정 지원 |
| Azure |
Azure ML, Data Factory, Blob Storage |
Microsoft 생태계와 통합된 AI 및 데이터 분석 플랫폼 |
| GCP |
Vertex AI, BigQuery, AutoML, Cloud Functions |
Google의 AI 생태계와 연동된 고성능 분석 환경 제공 |
사용 예시
- SageMaker: Jupyter 환경에서 모델 학습 및 배포 자동화
- BigQuery: 수십억 건 이상의 데이터를 SQL로 초고속 분석
- Vertex AI: 이미지 분류, 텍스트 분류 등 AutoML 파이프라인 구성 가능
기술 숙련도 레벨
| 수준 |
특징 |
| 초급 |
클라우드 콘솔 환경에서 기본 분석 작업 수행 가능 |
| 중급 |
SDK, CLI를 활용한 자동화 및 ML 워크플로우 구성 |
| 고급 |
MLOps 환경 구축, CI/CD, 비용 최적화 및 보안 설정 가능 |
✅ 종합 요약: 기술별 학습 로드맵 가이드
| 영역 |
초급 |
중급 |
고급 |
| 프로그래밍 |
Python 기본 문법 |
Pandas, 시각화 |
라이브러리 개발, 최적화 |
| DB/빅데이터 |
SQL 기초 |
복잡한 쿼리, NoSQL |
Spark/Hadoop 기반 분산처리 |
| 머신러닝 |
기본 모델 구현 |
하이퍼파라미터 튜닝 |
커스텀 모델 설계, 앙상블 |
| 딥러닝 |
CNN, RNN 기본 구조 |
전이학습, 하이브리드 모델 |
GPT, GAN 등 고급 구조 |
| 클라우드 |
콘솔 기반 사용 |
SDK/API 활용 |
MLOps 자동화 및 보안 설계 |