내 꿈은 크게 이야기하자면, 데이터 사이언 티스트이다. 아직 코딩의 ㅋ자도 모르고 입문 단계에 있기 때문에 정확히 데이터 사이언티스트가 무엇을 하는 사람인지, 실무에서 어떤 일들을 하고 어떤 데이터를 수집하고 분석하는지에 대해서는 잘 모르겠다. 작년 이맘쯤, 컴퓨터를 전공하겠다고 마음을 먹고 프론트엔드쪽부터 시작을 했었는데 그때는 그게 재밌고 쉬워보였어서 "이 길이 내 길이다!" 한 적이 있기 때문에 꿈이 다시 바뀔 수도 있고 여러 방면으로 공부를 해봐야겠단 생각이 든다. 지금 데이터 사이언티스트를 꿈꾸게 된 건, 한 영국 매체에서 구단에 있는 데이터 사이언티스트의 영입이 그 시즌의 우승을 가져올 수 있다는 얘기를 들은 적이 있다. 현재 공부하는 것들이 데이터 쪽이라 "나도 축구 구단, 정확히 말하면 맨체스터 유나이티드의 데이터 사이언 티스트가 되어 명성을 되찾고 말거야" 이런 느낌으로 꿈을 꾸게 되었다... ㅎㅎ 하지만 최근에 학교 교수님과 상담하면서 현실 폭행을 맞았다. 물론 여기가 블루오션이고 꿈꾸는 것은 너무 좋다고 하셨다. 근데 어떤 데이터를 수집하고 분석하는지, 데이터 사이언 티스트들은 무얼 하는지 물어봤을 때 아무것도 답하지 못하였다. 그래서 쉬는 시간에 관련 유튜브 영상을 시청하고 여기에 조금씩 기록할 예정이다.
유튜브 시청 자료 : 카카오 실무진에게 듣는 데이터 사이언티스트 이야기! 1부 (youtube.com)
현재 카카오 데이터 사이언티스트
- 하고 계신 일 : 추천 관련한 데이터 분석 및 개발
- 담당 분야 : 웹툰, 패션 분야
- 추천방식 - 개인화 추천, 관련(연관)화 추천 (팝업, 알고리즘 ...)
- 어떤 데이터 수집을 통해 추천? 랜딩페이지에 노출된 영상 중 클릭한 데이터
- 바로 나가면 오류 데이터, 구독과 댓글 창을 클릭하면 좋은 데이터로 판단
- 사용자의 데이터 어디까지 판단? 개인정보를 사용하지는 않음!
- → 데이터 식별화를 반드시 거친다.
- 실무진들은 무슨 일을 할까? 고객들에 대한 세그먼테이션을 많이 한다.
- 처음 유저는 왜 어떻게 들어왔는지, 헤비 유저는 어떠한 요인으로 헤비 유저가 되었는지, 이용자가 왜 나가는지 등 ...
- 어떻게 확인? 유저의 로그 데이터 베이스가 남는다. ex) 몇시에 어떤 서비스를 이용했는지 개인별로 로그를 남긴다.
- 메인 업무? 추천 모델 개발 등 ... (하는 업무가 다 다르다.)
- 데이터 사이언스가 되려면 어떠한 공부를 해야하나? 필수적인 분야? 꿈의 직장을 정하자. 기업의 도메인, 종류를 먼저 정하자.
- 과는 중요한가? 인공지능 AI 과가 있지만 아직은 성숙하지 못하여, 컴공이나 통계가 아직은 중요하다.
- 필수 역량? 숫자 감각은 있으면 좋고 머신러닝 기술, 통계적 사고, 데이터 핸들링 능력, 등 ... 이 좋다.
- 대학원은 필수? 상관은 없다. 필수는 아니다.
- 데싸로 일하면서 느낀 장점과 단점? 의미있는 데이터를 통하여 의미있는 결과물을 만들거나 예측에 성공했을 때 뿌듯함을 느낀다.
- 카카오는 야근은 많지 않다. 워라벨은 만족. 공부할 것들이 많다.
- 회사 입사 후, 카프카, DB, 엘라스틱스택, 머신러닝 등 공부중에 있다.