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데이터 계의 유니콘 ‘데이터 사이언티스트’를 찾다데이터 사이언티스트가 말하는 ‘데이터 사이언티스트의 현실과 미래’

   
▲ 기조연설자로 나선 허명회 고려대 교수가 ‘데이터 사이언티스트로 입신(立身)하기’란 주제로 발표를 하고 있다.
[아이티데일리] 인도와 유럽의 전설에 나오는 동물인 ‘유니콘’은 말과 같은 체구지만 이마에는 뿔이 하나 있어 희귀하게 여긴다.

IT 업계를 관통하는 빅데이터의 핵심인 ‘데이터 사이언티스트’ 역시 데이터 계의 유니콘으로 귀한 존재다. 전설 속에만 있는 유니콘과 같이 일각에서는 데이터 사이언티스트 존재를 부정하기도 한다.

8일 본지와 빅데이터전문가협의회가 공동 주최 한 ‘데이터 사이언티스트의 현실과 미래’ 컨퍼런스가 역삼동 포스코P&S타워에서 개최됐다.

이 컨퍼런스는 ‘데이터 사이언티스트의 현실과 미래’라는 주제로 국내 정상급 데이터 사이언티스트들을 통해 빅데이터 성공을 위한 데이터 사이언티스트의 역할에 대해 살펴보는 자리가 됐다.

특히 국내뿐 아니라 전세계의 상황과 사례, 동향, 이슈와 방향성, 과제도 종합적으로 공유하는 기회도 마련했다.

기조연설자로 나선 허명회 고려대 교수는 ‘데이터 사이언티스트로 입신(立身)하기’란 주제로 데이터사이언티스트의 자질과 갖춰야할 조건에 대해 발표했다.

허명회 교수는 “데이터 사이언스는 관측·수집 데이터로부터 정보를 추출하고 추출 정보로부터 지식을 창출한다. 이 같은 과정을 위해서는 과학적인 접근뿐만 아니라 공학적인 접근도 필요하다”며, “데이터 사이언스가 아닌 데이터 사이언스 & 엔지니어링으로 불러야 한다”고 주장했다.

허 교수는 “데이터를 다루는 사람인 데이터 사이언티스트&엔지니어는 개척 정신과 자질이 필요하다”며, 데이터사이언티스트의 자질로 △능동적 태도 △무제해결력 △창의력 △소통력 등을 들었다.

또한 데이터사이언티스트가 되고 위해서는 △통계학 : 회귀모형 다변량 EDA, Machine Learning 등 △컴퓨터 : 데이터베이스, Web 기술 등 △수학 : 미적분학, 선형대수 등 △적용 분야 지식 : 역사학, 경제학, 사회과학, 공학 △실용주의 철학 등이 필요하며, △R △파이썬(Python) △Java 등은 언어로서 다룰 줄 알아야 한다고 밝혔다.

허명회 교수는 데이터 사이언티스트를 키우기 위한 현실적인 문제도 언급했다.

허 교수는 “단기적인 성과주의와 갑을 관계로 대표되는 용역꾼 역할은 데이터 사이언티스트의 능력을 저하시키는 주된 요인이며, 법·제도의 뒷받침이 되지 않고 학과주의와 랩 중심의 교육 환경도 데이터 사이언티스트의 육성을 가로막는 장애물이다”고 지적했다.

이어 특별 연사로 Revolution Analytics사의 Lead Data Scientist인 Julian Lee가 아시아, 특히 싱가포르에서 나타나고 있는 데이터사이언티스트의 이슈를 언급했다.

금기돈 팀장(AXA)은 ‘AXA 손해보험의 CRM과 데이터 사이언스’란 주제로 현업에서 데이터 사이언티스트의 역할과 과제에 대해 공유했다. 유충현(R Techcenter)은 ‘빅데이터 시장에서의 데이터 사이언티스트의 역할과 비젼’에 대해 살펴봤다.

이어 오후 시간에는 전용준 박사(리비젼컨설팅)는 ‘글로벌 시장에서의 데이터 사이언티스트 실제 모습 : 상상과 현실’이란 주제를 통해 데이터 사이언티스트의 현재의 모습을 진단하며 임상배 부장(오라클)은 ‘Global and Domestic Big Data Analytics and Science in Action’란 주제로 청중들과 만나 예정이다.

이현봉(마이엔진) 대표는 최근 화두가 되고 있는 ‘기계학습에서 시작한 사람이 생각하는 데이터 사이언스의 미래’를 제시할 예정이며, 김정선 부장(SKT)은 ‘정량분석과 정성분석, 오피니언 마이닝 - 데이터 사이언티스의 자질과 필요역량’에 대해 진단한다 이정현 실장(데이터베이스진흥원)은 마지막 연사로 ‘빅데이터 아카데미를 통한 데이터 사이언티스트 양성방안’에 대해 소개할 예정이다.

또한 이날 컨퍼런스에서는 ‘대한민국의 데이터 사이언티스트, 어디에 서있으며 어디로 가야하는가?’란 주제로 △조직에 기여할 수 있는 데이터 사이언티스트는 어떤 특성을 가진 사람인가? △얼마나 많은 수의 어떤 유형의 데이터 사이언티스트가 필요한가? △데이터 사이언티스트가 되기 위한 가장 좋은 방법은? △데이터 사이언티스트 양성을 위해 정부/공공기관과 학계, 민간에서 무엇을 해야하는가? 등 데이터 사이언티스트의 현재와 미래에 대한 열정적인 패널 토론이 열릴 예정이다.

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