'데이터 사이언티스트'와 '데이터 분석가'의 차이는 솔직히 말해 아직 확실하게 나눠져 있지는 않다고 생각합니다. 대충 '사이언티스트'쪽이 좀 더 복잡한 통계적 모델을 만들고 '분석가' 쪽이 기존 BI와 비슷한 일을 한다는 정도의 공감대는 있지만, 그 속을 파고 들어가면 - 최소한 한국 스타트업 씬에서는 - 회사마다 두 직군이 담당하는 역할이 제각각일뿐더러 어떤 경우는 '사이언티스트'라는 이름을 달기엔 좀 부족하지 않나 싶은 채용공고가 그 이름을 달고 올라오는 경우도 있고, 때로는 '분석가'의 범위는 넘어서지 않나 싶은 공고가 분석가 채용 공고로 올라오기도 하죠. 오늘 소개해 드릴 영상은 미국의 한 데이터 분석가분이 나름의 정의를 가지고 '사이언티스트'와 '분석가'를 구분하는 내용입니다. 솔직히 말씀드리자면 저는 이 영상에서 말하는 정의에 100% 동의하지는 않아요. 여기서는 통계적 분석과 A/B 테스트 등의 상대적으로 Active한 업무가 전부 '데이터 사이언티스트'의 일이고 분석가는 철저하게 이미 가지고 있는 데이터를 분석하거나 시각화 하여 인사이트를 제공하는 수동적인 일이라 정의하고 있지만, 데이터 분석가라고 해도 어느 단계를 넘어서면 적극적으로 통계적 모델을 활용하거나 A/B 테스트 설계 및 실행에 참여할 수도 있고, 또 그렇게 해야 팀과 개인의 성장이 이루어진다고 생각합니다. (A/B 테스트 같은 경우는 실험 전문가로 성장하는 패스가 따로 있을 수도 있다고는 하더군요) 여하튼 직군간의 경계가 모호한 지금의 현실이 저는 꼭 나쁜 것이라고만 생각하진 않습니다. 빅테크 기업의 데이터 사이언티스트야 박사학위를 달고 고등수학을 구사하며 복잡한 딥러닝 모델을 만드는 일을 하겠지만, 모든 기업에서 그와 같은 (학문적 수준에 있어) 고급인력을 필요로 하지는 않을뿐더러, 오히려 대부분의 스타트업이 필요로 하는 인재는 기업이 충분히 성장할 때까지 '데이터 사이언티스트의 자리를 메꿀 수 있는 분석가'인 경우가 더 많다고 보기 때문입니다. 그러니 혹시 이 두가지 직무 사이에서 자신의 길을 고민하시는 분들이 있다면 이 영상은 참고로만 보시고, 자신의 역할을 너무 한쪽으로 고정짓지는 마셨으면 좋겠습니다 (이상 데이터 분석가/사이언티스트/엔지니어 업무를 동시에 하고 있는 PM의 말이었습니다...)