개발자
데이터분석 직무를 희망하는데요
저는 개인적으로 자연어처리보단 이미지처리를 좀 더 희망하고 있는데요 데이터분석 직무에선 자연어처리가 더 많이 활용될 것같은데 실무에서 어떠신지 궁금합니다 다양한 전문가분들의 의견이 필요합니다!!
답변 1
안녕하세요 :) 데이터분석 직무를 희망하시고, 이미지 데이터에 좀 더 관심을 가지고 계신 것으로 이해됩니다. 자연어, 이미지는 비정형 데이터의 대표적인 예시이자, 현재로서는 가장 많은 부분을 차지하고 있지요. 그리고 데이터 분석 직무는 이러한 비정형 데이터들과 함께, 산재해있는 “정제되지 않은” 정형 데이터 전체를 포함하여 분석하는 업무를 수행하는 직업을 의미합니다. 그리고 분야에 따라 존재하는 데이터, 또는 설계하여 생성 가능한 데이터의 분포는 크게 달라집니다. 언론사라면 자연어 데이터가 좀 더 많을 수 있고, 영상진단의료분야 또는 자율주행 분야라면 이미지와 영상이 주로 접할 수 있는 데이터가 되겠지요. 이러한 관점에서 “이미지 처리보다 자연어 처리 능력이 데이터 분석 직무에서 좀 더 많이 필요하지 않은가?”에 대한 답은, 질문자 분이 어떤 도메인에 관심이 있는가에 따라 달라질 수 있다는 뜻입니다. 그러므로 업계 전체에서 어떤 기술이 더 많이 활용되는지 보다는 질문자님께서 어떤 분야에 관심이 가는지를 살펴보는 것이 좀 더 나은 선택에 도움이 되리라 생각됩니다. 추가적인 궁금증이 있으시다면 댓글이나 메시지, 커피챗 모두 가능합니다. 좋은 하루 되세요. :)
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2024년 05월 02일
데이터 분석 직무에서 사용되는 기술은 업계와 회사, 그리고 특정 프로젝트에 따라 크게 달라집니다. 일반적으로 데이터 분석가는 수치 데이터를 다루기 때문에 통계적 방법론과 머신러닝이 주로 사용됩니다. 자연어 처리(NLP)는 텍스트 데이터를 다루는 경우에 주로 사용되며, 이는 고객 리뷰, 소셜미디어 게시글, 뉴스 기사 등 다양한 콘텐츠에서 의미있는 인사이트를 얻기 위해 사용됩니다. NLP는 체계적인 접근 방식으로 비정형 텍스트 데이터를 분석할 수 있게 해줍니다. 이미지 처리는 보통 Computer Vision(CV) 분야에서 더 많이 활용됩니다. 이것은 이미지나 비디오 데이터로부터 패턴을 찾아내거나 인식하는 등의 작업을 포함합니다. 이 분야에서는 TensorFlow나 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크가 주로 활용됩니다. 실제 실무환경에서도 역시 회사의 비즈니스 목표와 성격에 따라 필요한 기술은 달라집니다. 예를 들어, 소셜 미디어 회사는 NLP를 사용하여 사용자의 감정을 파악하거나 트렌드를 예측하는 데 중점을 둘 수 있습니다. 반면에 의료기기 회사는 이미지 분석을 통해 CT 스캔에서 병변을 탐지하는 등의 작업에 주로 관심이 있을 것입니다. 따라서 자신이 가장 관심 있고 역량이 있는 부분에서 가장 많은 경험을 쌓는 것이 중요합니다. 개인적으로 이미지 처리에 더 관심이 있다면, 이러한 기술에 초점을 맞춰 데이터 분석 직무를 수행하는 회사를 찾으시는 것도 좋은 선택일 수 있습니다.
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