데이터 리서처 - 업무, 필요 능력 한번에 정리

 

1. 데이터 리서처란?

- 데이터를 분석하기 위한 새로운 알고리즘과 방법론을 연구, 개발하는 일을 담당한다.
   (연구+논문)

 

2. 데이터 리서처의 업무

1. 데이터 분석 관련 알고리즘 개발
데이터 리서처의 연구 성과는 논문과 학회에서 활발하게 발표된다. 

개발한 알고리즘이 곧바로 실무에 적용되는 경우도 있지만, 당장 적용되지 않더라도 미래에 중요한 가치를 

창출할 수 있다. 데이터 분석 알고리즘은 '데이터를 좀 더 효율적으로 다루거나 더 높은 예측 성능을 내기 위한 

여러 동작의 모임'을 말한다.

2. 최신 연구 공부 및 알고리즘 구현
기업의 연구 인력으로서 최신 알고리즘의 트렌드를 공부하고 구현하는 것이다. 학계와 현장에서 중요하게 생각하는 
성능 지표나 사용한 데이터가 다른 경우, 성능은 뛰어나지만 처리 속도가 느린 경우 등 학계에서 발표된 성능 좋은
알고리즘이 실제 현업에서 제기능을 발휘하지 못하는 일은 자주 발생한다. 이러한 상황에서 데이터 리서처의 역할은
최신 알고리즘을 그대로 구현하는 데 그치지 않고, 소속된 기업의 데이터와 목표에 맞춰 알고리즘을 변형하고 응용하는 

단계까지 나아가야 한다.

3. 알고리즘 적용
해결하기 어려운 문제에 직면했을 때 전문 지식을 바탕으로 문제의 돌파구를 제시할 수 있어야 한다.
연구에 그치지 않고 개발한 알고리즘을 실무에 적용하는 것 역시 데이터 리서처의 업무이다.
또한 담당자가 알고리즘을 적용할 수 있도록 돕는 것도 데이터 리서처의 업무 중 하나이다.

 

3. 데이터 리서처의 성공 요소

- 지식 및 스킬 : 독창적인 아이디어와 새로운 과학적인 발견, 이를 위해서는 특정 분야나 주제를 깊이 있게 

                       탐구할 수 있는 역량과 지식이 필요하다. 이를 위해 석 박사 학위를 취득하는 것이 많이 도움이 된다. 
                       다방면의 지식보다는 세부 분야에 특화된 지식을 갖춰야 한다. 혼자 작업하는 경우, 별도의 지시나

                       지도 없이 새로운 연구 주제를 설정하고, 아이디어를 제시하며, 논문을 투고하거나 학회에 발표하는 등

                       꾸준히 연구를 진행할 수 있는 능력이 필요하다.  이와 반대로 큰 연구 과제에서는 소통 능력이 필요하다.

- 성향 및 태도 : 기존 방식을 그대로 사용하는 것에 만족해선 안되고, 새로운 지식을 습득하는 데 거부감이 없어야 한다.
                       끊임없이 공부하고 특정 문제에 대해 깊이 고민해야 하는 연구직으로, 지식에 대한 욕심이나

                       지적 호기심이 많아야 한다.또한 단순한 생각에 그치지 않고 실천으로 옮겨 실행하고 결과까지 

                       확인해야 하기에 새로운 알고리즘 개발 과정을 즐길 수 있는 자질이 필요하다.

 

 

출처 :빅데이터 커리어 가이드북 : 네이버 도서 (naver.com)

 

(다른 빅데이터 관련 직업은 아래 링크를 참조)

빅데이터 직업 종류 5가지 소개