[데이터분석 커리어패스] 어떤 커리어가 나에게 맞을까?

 

1. 데이터 분석가 (Data Analyst)
데이터 직무 중에서 가장 기본 입문 포지션이다. 데이터 분석가는 데이터를 수집하고 정리하며, 이를 바탕으로 기업이 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 주로 Excel과 대시보드 작업이 중심이며, 머신러닝 모델은 다루지 않는다.

•  하는 일: 보고서 작성, 트렌드 분석, 비즈니스 질문에 대한 답변 제공.
•  주요 도구: Excel, SQL, Tableau/Power BI, Python(기본 통계 및 데이터 정리).
•  추천 이유: 데이터를 통해 이야기하는 것을 좋아한다면 시작하기 좋은 포지션이다.

 

2. 데이터 과학자 (Data Scientist)
데이터 분석가의 역할을 확장하여 머신러닝과 고급 통계를 활용해 복잡한 문제를 해결한다.

•   하는 일: 고객 행동 예측 모델 개발, 의사 결정 개선.
•   주요 도구: Python/R, SQL, 머신러닝 라이브러리(Scikit-learn, TensorFlow 등).
•   추천 이유: 알고리즘과 대규모 데이터를 다루고 싶다면 코딩과 수학적 기술이 필수다.

 

3. 데이터 엔지니어 (Data Engineer)
데이터 분석과 과학이 가능하도록 데이터를 활용할 수 있는 파이프라인과 시스템을 구축하는 역할을 한다.

•  하는 일: 데이터베이스, ETL 파이프라인, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 데이터 레이크하우스 구축 및 유지 관리.
•  주요 도구: SQL, Python, Spark, 클라우드 플랫폼(AWS, Azure 등).
•  추천 이유: 기술적인 문제를 해결하고 시스템을 구축하는 것을 좋아한다면 적합하다.

 

4. 비즈니스 인텔리전스(BI) 개발자 (Business Intelligence Developer)
BI 개발자는 데이터 분석가와 다른 사람들이 답을 찾을 수 있도록 대시보드, 데이터 모델, 인프라를 구축한다.

•  하는 일: 대시보드 설계, 데이터 모델 구축, 보고 시스템 최적화.
•  주요 도구: Power BI, Tableau, SQL, 데이터 모델링 기법(Star Schema, Snowflake Schema).
•  추천 이유: 데이터를 분석하는 것보다 시스템 구축과 장기적인 솔루션 개발에 흥미가 있다면 적합하다.

 

5. 데이터 아키텍트 (Data Architect)
조직 내 모든 데이터가 저장, 접근, 관리되는 방식을 설계하는 역할로, 확장성, 보안성, 효율성에 중점을 둔다.

•  하는 일: 데이터 프레임워크, 데이터베이스 및 시스템 설계.
•  주요 도구: SQL, 클라우드 플랫폼, 데이터베이스 설계, 데이터 모델링.
•  추천 이유: 고급 전략적 역할로, 데이터 분야의 숙련된 전문가에게 적합하다.

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어디서 시작해야 할지 모르겠다면 다음을 고려해 보면 좋다:

• 퍼즐 푸는 걸 좋아한다면: 데이터 엔지니어링.
• 숫자와 패턴을 좋아한다면: 데이터 과학.
• 대시보드와 데이터 모델 설계가 좋다면: BI 개발.
• 시각화를 통해 이야기하는 걸 좋아한다면: 데이터 분석.
• 큰 그림을 설계하고 싶다면: 데이터 아키텍트.

하나의 길을 선택하고 집중해야한다. 모든 것을 배우기보다 목표에 맞는 적합한 기술을 깊이 익히는 것이 중요하다.

 

출처: https://substack.com/@baraakhatibsalkini