데이터 사이언티스트 vs 데이터 엔지니어

빅데이터 분석가?

Data science
Data engineering

데이터 사이언티스 vs 데이터 엔지니어

데이터 분야가 발전함에 따라 데이터사이언티디스와 데이터엔지니어를 구분하기도 한다.

데이터 엔지니어링을 딱 떨어지게 정의할 수는 없지만 대략 정리하면 이렇다.
빅 데이터 분석은 기존 분석 방법과 달라서 데이터 엔지니어링과 데이터 사이언스로 전문화되었다.
이 두 업무는 빅데이터 분석을 위해 협업을 하는 관계이다.

앞으로 빅데이터가 더욱 빅(bigger)해질 테니,
두 분야는 더욱 전문화되어 양자의 구분이 분명해질 것이라 보며,
각 분야에서 뚜렷한 전문성을 갖추는 것이 당신의 몸값에 도움이 될 것이다.

요구되는 역량

양 전문가의 요구 역량 역시 딱 잘라 말할 수는 없다.
아래 표의 구분은 해당 직군이 상대 직군에 비추어 좀 더 비중이 높다는 정도로 이해 하면 된다.

각 직무의 핵심 역량

데이터 사이언티스트	겹치는 영역	데이터 엔지니어
고급 수학, 통계학 지식	데이터 분석	고급 프로그래밍 능력
머신러닝, 인공지능 지식	프로그래밍	분산 시스템/프로그래밍
고급 analystics(≒데이터해석)	빅 데이터	데이터 파이프라인

빅데이터 분석업무를 하는 내는 데이터 엔지니어일까? 데이터 사이언티스트 일까?

보통
본인이 데이터에 관심이 많은 프로그래머라면 데이터 엔지니어에 더 가깝고
본인이 데이터에 관심이 많은 분석가라면 데이터 사이언티스트에 더 가깝다고 본다.

 

[출처] https://tech.kakao.com/2020/11/30/kakao-data-engineering/ 에서 발췌