데이터 사이언티스트 - 데이터 사이언티스트의 업무 프로세스 예시

 

📌 데이터 사이언티스트의 업무 프로세스 예시

데이터 사이언티스트는 비즈니스 목표를 데이터 기반으로 실현하기 위해 분석, 모델링, 배포, 운영 등 전 과정을 체계적으로 수행합니다. 이 과정은 단발성이 아닌 반복적 루프이며, 각 단계는 서로 밀접하게 연결되어 있습니다.

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① 비즈니스 문제에서 데이터 문제로의 전환

🎯 목적

• 추상적인 비즈니스 이슈를 데이터 기반 분석 문제로 구조화

🔍 주요 활동

• 이해관계자와 미팅하여 문제 상황 파악
• 핵심 KPI와 성과 지표 정의
• 분석 유형 결정 (예: 분류, 회귀, 군집화 등)
• 해결 가능한 문제로 전환 (예: 고객 이탈 예측 → 이진 분류 문제)

🧩 예시

마케팅팀 요청: "고객 이탈률이 늘고 있어요"
데이터 사이언티스트 분석: "‘최근 구매일’, ‘총 구매횟수’ 등 데이터를 기준으로 이탈 가능성 예측 분류 모델을 구축할 수 있습니다."

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② 데이터 전처리와 EDA 과정

🎯 목적

• 데이터의 품질을 확보하고, 변수 간 관계를 분석하여 가설을 수립

🔍 주요 활동

📂 데이터 수집

• SQL 쿼리, API, 로그 파일, 외부 공공 데이터 등 다양한 경로
• 데이터 정합성, 형식, 범위 확인

🧹 데이터 전처리

• 결측치 처리, 이상치 탐지
• 정규화, 형 변환 (범주형↔수치형)
• 파생 변수 생성(Feature Engineering)

🔍 탐색적 데이터 분석(EDA)

• 변수 분포 확인 (히스토그램, 박스플롯 등)
• 상관관계 및 군집 구조 분석
• 가설 수립: "이 변수는 타겟과 유의미한 관계가 있다"

🛠️ 사용 도구

• Pandas, NumPy: 데이터 처리
• Matplotlib, Seaborn, Sweetviz: 시각화
• DTale, ydata-profiling: 자동 EDA

🧩 예시

‘최근 60일 이내 구매 없음’ + ‘상담 이력 없음’ 고객은 이탈 확률이 높다는 인사이트 발견 → 분류 모델의 핵심 변수로 사용.

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③ 머신러닝 모델 개발과 평가

🎯 목적

• 데이터로부터 학습 가능한 모델을 만들고, 정량 지표로 성능을 비교 평가

🔍 주요 활동

• 데이터 분할 (Train / Validation / Test)
• 알고리즘 선택 (예: Logistic Regression, Random Forest, XGBoost)
• 하이퍼파라미터 튜닝 (GridSearch, Optuna 등)
• 모델 성능 평가: Accuracy, ROC-AUC, F1 Score 등
• 모델 해석: SHAP, Permutation Importance 등

🛠️ 사용 도구

• Scikit-learn, XGBoost, LightGBM: 모델링
• MLflow, SHAP, Optuna: 실험 추적 및 해석

🧩 예시

XGBoost 모델이 F1 Score 0.82로 최고 성능을 보임. 중요 변수는 ‘최근 구매 간격’, ‘총 구매 횟수’.

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④ 실제 서비스 배포와 모니터링

🎯 목적

• 모델을 실제 시스템에 연동하여 예측을 제공하고, 지속적으로 성능을 관리 및 개선

🔍 주요 활동

🚀 모델 배포

• API 형태로 제공 (Flask, FastAPI)
• 클라우드 플랫폼 배포 (AWS SageMaker, GCP Vertex AI 등)

📈 모니터링 및 운영

• 입력 데이터 분포 변화 감지
• 예측 성능 모니터링 (실제 결과와 비교)
• 예외 처리 및 로그 수집

🔁 피드백 및 개선

• 실서비스 피드백 수집 → 재학습 기반 마련
• A/B 테스트로 신규 모델 성능 비교
• 모델 버전 관리 및 교체 전략 수립

🛠️ 사용 도구

• FastAPI, Docker, AWS Lambda: 서빙
• MLflow, Prometheus, Grafana: 성능 모니터링
• DVC, Weights & Biases: 버전 및 실험 관리

🧩 예시

기존 모델보다 높은 성능을 보이는 신규 버전을 도입하기 전, 30일간 A/B 테스트를 실시. 전환율이 8% 개선됨 → 신규 모델 적용.

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✅ 전체 프로세스 요약 (표 형식)

단계	주요 내용	도구 예시	실무 고려사항
① 문제 정의	분석 목표 정리, KPI 수립	Excel, 문서 협업 도구	비즈니스 맥락 이해
② 전처리 & EDA	데이터 정리 및 가설 수립	Pandas, Seaborn, DTale	데이터 품질, 도메인 지식
③ 모델링 & 평가	모델 생성 및 검증	Scikit-learn, XGBoost, MLflow	성능-해석력 균형
④ 배포 & 운영	API 서빙, 모니터링	FastAPI, Prometheus, SageMaker	피드백 루프 자동화

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🧠 마무리 Tip

• 실무에서는 “데이터가 준비된 상태에서 분석”하는 경우는 드뭅니다. 데이터 확보, 정리, 비즈니스 맥락 이해가 절반 이상을 차지합니다.
• 모델의 성능보다 중요한 건 운영 가능성과 실효성입니다. 기술과 현실 사이의 간극을 줄이는 것이 데이터 사이언티스트의 핵심 역량입니다.