데이터 사이언티스트 - 데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 핵심 역량 (기술적 역량)

📌 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.

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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

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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

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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

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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

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✅ 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