Full-Stack Data Scientist?

(* 인기 데이터 과학 유튜브인 'The Data Scientist Show'의 1/29 영상인 'The future of data science teams'에 대한 아티클입니다) 풀스택 데이터 과학자? 생소한 개념이지만 풀스택 개발자에 대해서는 들어보셨을 겁니다! 풀스택 개발자란 * 솔루션 스택이 (매우 간단하게) 데이터베이스, 백엔드, 프론트엔드 계층으로 이루어져 있다고 할 때, * 풀 스택 개발자는 데이터베이스 디자인에서부터 백엔드 기능, 프론트엔드 웹사이트 및 서비스 개발까지 모든 것을 개발하고 책임질 수 있는 것을 말함 * 기업의 입장에서는 인적 비용 감소, 더 나은 생산성, 적은 커뮤니케이션 비용, 더 높은 품질 및 빠른 롤아웃 속도라는 장점이 있음 풀스택 데이터 사이언티스트는 이 개념에서 채택하였지만, 아직 명확한 정의는 되지 않았다. 대략적으로는 * 데이터 사이언스 라이프사이클의 모든 단계에 참여하는 사람 * 즉, "모델을 개발하고 테스트하고 유효성을 검사하고 프로덕션에 배포하며 모델을 개선하고 다시 테스트해야 한다" * 기존의 머신러닝 언제니어의 역할과 크게 다를 것이 없는 것 같지만 * 앞으로의 모습은 ('연구 -> 이익' 으로 추세가 바뀌는 모양을 봐서는) 엔지니어링 중심, MLOps에 대한 경험이 있고, 대용량 데이터에 대한 서빙과 학습, 프로덕션 및 배포를 주관할 수 있는 능력이 요구될 것 같다고 함 * 즉, '비즈니스에 바로 투입되어 이익을 낼 수 있을' 모델을 개발하고 배포하는 엔지니어링 역량이 더 강조될 것이라고 함 아티클은 궁극적으로는 Data Science Engineering 이라는 분야가 Software Engineering 분야처럼 발전할 때에 (교육, 연구, 도구, 프로세스) 풀스택 데이터 과학의 파워풀함이 실제 비즈니스 세계에서 임팩트를 낼 수 있을 것이라고 마무리합니다! 데이터 분석, 데이터 과학, 데이터 엔지니어를 통합하는 '데이터 산업'의 인재상이 어떻게 흘러갈지를 그려볼 수 있는 좋은 영상, 아티클이라고 생각하여 공유드립니다 :)