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데이터 과학은 특히 생성 AI에 대한 모든 과대 광고와 함께 여전히 올해의 직업입니다. 그러나 데이터 과학 일자리에 대한 수요가 지원자보다 훨씬 낮은 것이 일반적입니다. 중요한 점은 많은 고용주가 여전히 후배보다 선임 ​​데이터 과학자를 선호한다는 것입니다. 그렇기 때문에 데이터 사이언스를 배우는 많은 학생들이 취업에 어려움을 겪고 있습니다.

하지만 그렇다고 해서 배운 내용이 낭비되는 것은 아닙니다. 데이터 과학을 아는 사람들을 위한 대체 직업 경로는 여전히 많습니다. 초보자와 전문가 모두 데이터 과학 기술을 구현할 수 있는 다양한 직업이 있습니다.

그렇다면 이러한 대체 직업 경로는 무엇입니까? 고려해야 할 다섯 가지 직업은 다음과 같습니다.

데이터 과학에서 출발할 수 있는 첫 번째 대체 직업은 머신러닝 엔지니어입니다. 사람들은 때때로 이 두 직업을 같은 직업으로 착각하지만 둘은 다릅니다. 

기계 학습 엔지니어는 구조를 설계하는 방법이나 프로덕션을 확장하는 방법과 같이 기계 학습을 프로덕션에 배포하는 기술적인 측면에 더 중점을 둡니다. 반면, 데이터 과학자는 데이터에서 통찰력을 추출하고 비즈니스 문제를 해결하기 위한 솔루션을 제공하는 데 중점을 둡니다.

둘 다 데이터 분석과 기계 학습에서 동일한 기반을 공유하지만 차이점으로 인해 이러한 진로가 구분됩니다. 기계 학습 엔지니어 위치가 자신에게 적합하다고 생각되면 이러한 직업으로 전환하기 위해 소프트웨어 엔지니어링 실무 및 MLOps에 대해 더 많이 배우는 데 집중해야 합니다.

기사 기계 학습 엔지니어가 되는 방법 - Nisha Arya 또한 경력 경로를 시작하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

다음 직업은 데이터 엔지니어입니다. 데이터 중심 시대에 데이터 엔지니어는 고품질의 안정적인 데이터 스트림을 제공하는 중요한 위치가 되었습니다. 회사에서 데이터 엔지니어는 많은 데이터 과학자 작업을 지원합니다.

데이터 엔지니어 작업은 모든 데이터 작업을 지원하고 데이터 관리 및 저장을 위한 아키텍처를 유지하기 위한 백엔드 인프라에 중점을 둡니다. 데이터 엔지니어는 또한 수집, 변환, 전달을 포함하여 요구 사항에 따라 데이터 파이프라인을 구축하는 데 중점을 둡니다.

데이터 엔지니어와 데이터 과학자는 데이터로 작업하지만 데이터 엔지니어는 데이터 인프라에 더 중점을 둡니다. 이는 SQL, 데이터베이스 관리, 빅데이터 기술을 포함한 추가 기술에 능숙해야 함을 의미합니다.

데이터 엔지니어 경력에 대해 자세히 알아보려면 기사를 읽어보세요. Bala Priya C의 초보자를 위한 무료 데이터 엔지니어링 강좌.

비즈니스 인텔리전스(BI)는 여전히 데이터에서 통찰력을 얻고 싶어하지만 과거 데이터를 분석하여 비즈니스에 정보를 제공하는 데 더 관심이 있는 사람들을 위한 대안적인 진로입니다. 회사는 데이터를 통해 현재 상황을 알아야 하기 때문에 모든 비즈니스에서 중요한 위치입니다.

BI는 비즈니스 리더와 이해관계자가 데이터 통찰력을 사용하여 실행 가능한 이니셔티브를 개발하는 설명 분석에 더 중점을 둡니다. 통찰력은 KPI 및 비즈니스 지표 형태의 현재 및 과거 데이터를 기반으로 하므로 비즈니스는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 분석을 용이하게 하기 위해 BI는 도구를 사용하여 비즈니스에 대한 대시보드와 보고서를 생성합니다. BI가 데이터 과학자와 다른 이유는 후자의 작업이 고급 통계 분석을 사용하여 미래 예측을 제공하는 데 중점을 두기 때문입니다. 

많은 BI 직위에는 기본 통계, SQL 및 Power BI와 같은 데이터 시각화 도구와 같은 기술이 필요합니다. 이는 데이터 과학자가 되려는 사람들이 배워야 하는 기술이므로 BI는 데이터 분석을 좋아하는 사람들에게 적합한 대체 직업 경로가 될 것입니다.

BI 직위에 대한 기술을 향상시키고 싶다면 이 기사를 참조하세요. 빅 데이터 분석: 비즈니스 인텔리전스에 왜 그렇게 중요한가요? 날라 데이비스 당신에게 그 우위를 줄 것입니다.

덜 기술적이지만 여전히 데이터 과학과 관련된 위치로 이동하려는 경우 데이터 제품 관리자가 완벽할 수 있습니다. 데이터 중심 제품이나 서비스에 대한 로드맵을 만드는 전략에 대한 스킬셋을 선호하는 포지션입니다.

데이터 제품 관리자 직무는 현재 시장 동향을 이해하고 고객 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 제품 개발을 안내하는 데 더 중점을 둡니다. 또한 해당 직위는 제품이나 서비스를 회사 자산으로 포지셔닝하는 방법을 이해해야 합니다. 동시에 데이터 제품 관리자는 기술 인력과 소통하고 제품 개발 전략을 관리할 수 있는 기술 지식을 갖추고 있어야 합니다.

일반적으로 데이터 제품 관리자는 비즈니스 이해, 데이터 기술 이해, 고객 경험 디자인을 포함한 기술을 갖추고 있어야 합니다. 데이터 제품 관리자가 이 직위에서 성공하려면 이러한 기술이 필요합니다. 기사를 읽으시면 됩니다 여기에서 지금 확인해 보세요. Data Product Manager에 대해 더 자세히 알아보세요.

고려해야 할 마지막 직업 경로는 데이터 분석가입니다. 데이터 분석가는 일반적으로 원시 데이터를 사용하여 비즈니스에서 요구하는 특정 질문에 대한 답변을 제공합니다. 기술이 겹치더라도 BI 작업과 대조되는 점은 BI는 일반적으로 도구를 사용하여 대시보드와 보고서를 생성하여 KPI와 비즈니스 지표를 지속적으로 추적하는 것입니다. 대조적으로, 데이터 분석가는 일반적으로 프로젝트 기반으로 작업합니다.

데이터 분석가는 종종 각 부서에서 작업하여 특정 프로젝트에 대한 상세한 임시 분석을 제공하고 통계 분석을 수행하여 데이터에서 통찰력을 얻습니다. 데이터 분석가는 데이터 과학에서 배운 기술인 SQL, 프로그래밍 언어(Python/R) 및 데이터 시각화 도구를 사용할 수 있습니다.  

이것이 대체 직업 경로라면, 다음과 같은 과정에 참석할 수 있습니다. Bala Priya C가 설명하는 초보자를 위한 무료 데이터 분석가 부트캠프.

데이터 과학 경로가 귀하에게 적합하지 않은 경우 시도해 볼 수 있는 대체 직업이 여전히 많이 있습니다. 배운 기술을 낭비할 필요가 없으므로 고려해야 할 상위 5가지 데이터 과학 대체 직업 경로는 다음과 같습니다.

1. 기계 학습 엔지니어
2. 데이터 엔지니어
3. 비즈니스 인텔리전스
4. 데이터 제품 관리자
5. 데이터 분석

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코넬리우스 유다 위자야 데이터 과학 보조 관리자 및 데이터 작성자입니다. Allianz Indonesia에서 풀타임으로 일하는 동안 그는 소셜 미디어와 글쓰기 미디어를 통해 Python 및 데이터 팁을 공유하는 것을 좋아합니다.

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