"데이터 과학자가 되지 말아야 할 3가지 이유"에 대한 반론

미디엄의 아티클들을 서치하다보면 링크와 같은 자극적인(?) 제목의 글들을 보게 됩니다. 그 중 제가 읽은 링크의 아티클은 당신이 데이터 과학자가 되지 말아야 할 3가지 이유에 대해서 말하고 있습니다. 쉽게 말해 데이터 과학의 3가지 단점인데요! 제 기준에서는 장점이 될 수 있는 부분이라 각각의 이유에 대한 반론을 한 번 써보았습니다 🙂 💡 큐레이터의 생각 1. You Want Your Work to be Finished (일에 마무리가 없다.) ✔️ 데이터 과학은 끝이 있는 linear 작업이 아닌 cyclical한 작업이라고 설명하고, 이것이 당신과 맞지 않을 수 있다고 합니다. ✔️ 하지만 저는 이것이 데이터 과학의 매력이라고 생각합니다. ✔️ 원래 ‘과학’에는 끝이 없습니다. 가설에 대한 끝없는 확인을 하며 계속해서 패러다임 시프트에 도전하는 것이 과학의 매력이라고 생각합니다. ✔️ 그리고 ‘일잘러’ 데이터 과학자라면 각 사이클을 유효한 학습으로 잘 마무리하는 것도 필수이기에, 마무리가 없는 것은 아닙니다! 2. You Want to Build Something Tangible (유형의 결과물이 없다.) ✔️ 프로덕트를 직접 만드는 기획자, 개발자와 달리 유형의 결과물이 없기 때문에 당신과 맞지 않을 수 있다고 합니다. ✔️ 이 부분에 어느 정도는 동의합니다. 데이터 과학(분석)은 ‘데이터를 통한 올바른 결정과 비즈니스 성공’에 초점을 맞추고 있기 때문에 프로덕트를 만드는 3대장(기획, 개발, 디자인)에 비해서 유형의 결과물을 얻게 되는 수는 더 적습니다. ✔️ 하지만 아예 없는 것은 아닙니다. 모델링을 하고, 알고리즘을 만들며 제품의 핵심이 되는 ‘데이터 프로덕트’를 만들기도 하니까요! ✔️ 이 부분은 과학과 공학의 차이라고 할 수 있습니다. 따라서, 과학을 좋아하는 사람이라면 데이터 과학을 좋아할 수 밖에 없다고 생각합니다. 3. You Don’t Want to Keep Up with the Trend and Research (계속 공부를 해야 한다.) ✔️ 데이터 과학 분야(머신러닝 등)에서는 계속해서 새로운 기술과 지식이 나오기 때문에 캐치업을 부지런히 해야 하는 것이 당신과 맞지 않을 수 있다고 합니다. ✔️ 공부를 좋아하지 않는 사람이라면 힘든 부분일 수 있다고 동의합니다. ✔️ 하지만 데이터 과학의 공부는 실용적이고, 바로바로 적용할 수 있다는 점에서 매우 흥미진진합니다. ✔️ 지식을 습득하고, 하나의 새로운 지식을 만들어나가는 과정을 즐기는 분이라면, 이 부분은 장점이라고 확신합니다! 데이터 과학은 데이터로 하는 ‘과학’입니다. 위의 아티클에서 이야기하는 단점은 ‘과학’이 당신과 맞지 않는 점이라고 해도 맞겠네요. 제 경우에 위의 세 가지 단점은 오히려 장점으로 느껴졌고, 재밌게 일하며 큰 임팩트를 낼 수 있는 데이터 과학에 대한 개인적인 확신을 단단하게 할 수 있었습니다. 여러분은 어떠신가요? 🙂

3 Reasons Why You Shouldn't Become a Data Scientist

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3 Reasons Why You Shouldn't Become a Data Scientist

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2022년 12월 13일 오후 9:03

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