'데이터 과학'은 사라지지 않고 진화중

'데이터 과학'은 사라지지 않고 진화중


 1. "데이터 사이언스는 죽었다"는 주장은 반복되어 왔다
  • 2012년부터 "21세기의 가장 섹시한 직업"으로 불리던 데이터 사이언티스트는 이후에도 계속해서 "죽었다"는 선언을 들어왔다.
  • 실제로는 죽은 것이 아니라 도구와 역할의 변화에 따라 모습이 바뀌었을 뿐이다.

 2. 변화의 원인 ① 새로운 도구와 플랫폼

  • 노코드/로우코드 도구, AutoML, 데이터 시각화 툴의 발전은 비전문가도 데이터 분석을 수행하게 만들었다.
  • ChatGPT, Copilot, Perplexity 등의 AI는 데이터 해석과 모델링을 자동화함으로써 기존 역할을 일부 대체하고 있다.

3. 변화의 원인 ② 엔지니어링과 분석 경계의 모호화

  • ML 엔지니어, 데이터 엔지니어, 분석가 등의 역할이 점점 중첩되고 경계가 흐려짐.
  • 기업은 범용적인 기술을 가진 인재(Full-stack Analyst)를 선호하며, 데이터 사이언티스트는 더 이상 ‘단일 직무’로 보기 어려워지고 있음.

4. 변화의 본질 : "죽는 게 아니라 진화하는 중"

  • 기술의 발전에 따라 필요한 역량도 계속 바뀐다. 예전엔 SQL과 통계, 그 다음은 파이썬과 머신러닝, 이제는 MLOps와 LLM 사용 능력.
  • 데이터 사이언티스트는 여전히 중요하지만, 역할과 도구가 변하고 있어 적응이 필요하다.

5. 앞으로 필요한 방향

  • 도구 사용 능력보다 비즈니스 문제 정의, 커뮤니케이션, 해석력이 더 중요해질 것이다.
  • "AI가 자동화하더라도 질문을 잘 던지고 결과를 해석하는 사람은 여전히 필요하다."
  • 즉, 단순한 분석가가 아닌 ‘의미를 이끌어내는 전문가’로의 전환이 핵심이다.


"데이터 사이언스는 죽지 않았다. 단지 옷을 갈아입었을 뿐이다."
기술이 발전할수록 ‘인간적인 통찰’의 역할은 오히려 더 중요해진다. 데이터 사이언티스트라는 직무도 고정된 정체성을 갖기보다 계속해서 형태를 바꾸며 생존할 것이다.

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