데이터를 가공해서 의미있는걸 뽑아내는건데요 통계도 거기에 해당하고요 컴퓨터는 도구이고요 데이터는 뭐 여러가지 통계자료도 있고 인공위성데이터도 있고 그 외에 비정형적인 여러가지 형태의 자료 묶음이 해당하겠습니다. 우리나라에서 데이터공학이라하면 주료 처리 기술을 말하는것 같네요. 그 중에서도 조금 원천적인 처리기술, 고로 통계학에 가까운 학문이 맞는것 같습니다.
대규모의 데이터를 손실없고 정확하게 가져올 수 있는 파이프라인을 구축하고 이를 효율적으로 저장하고 사용자의 필요에 의해 가공(예를 들면 시각화) 하는 것을 말합니다. 윗분이 잘못 알고 계신것 같은데 통계보다 프로그래밍 스킬과 컴퓨터 공학이 훨씬 큰 요소입니다. 통계는 알면 좋지만 필수적인 요소는 전혀 아니에요.
저도 궁금한게 있어요 데이터를 가공해서 시각화 한다고 하셨는데 그러면 시각화하는 툴이 프로그래밍 언어를 통해 시각화 하시는 건가요? 그렇다면 현직에서 데이터를 시각하실때 창의적으로 자신만의 알고리즘을 계발하여 시각화 시키는 것인지 기존에 계발해놓은 알고리즘을 해석하는 수준에서 응용또는 모방하여 성과물을 내시는 건지 궁금합니다?
그건 회사마다 달라요. 데이터를 어떻게 쓸지도 회사의 방향성에 따라 다른거구요. 저희 회사는 특정 툴을 사용해서 시각화를 하긴 하는데 다른 회사는 직접 개발 할 수도 있겠죠? 시각화는 툴을 사용하지만 무슨 데이터를 어떻게 시각화 할 까는 또 개발자가 스스로 혹은 사용자와 논의하여 결정하는 사안이겠죠
아 글쿤요 ㅋㅋ 그렇다면 그 일 대단히 창의적인 마인드가 필요한것은 아니다고 받아 들여도 될까요? 물론 회사마다 요구하는 역량이 다르긴 하지만 평균적으로 기업이 요구하는 실력이나 경험이 어느 정도인지 감이 안졉혀서 그러는데 학부 수준의 공부만 잘 따라가면 되는 것인가요? 기본적으로 어학능력이 받쳐준다는 전제하에 어떤 오버스펙이 필요한지도 궁금하네요? 주전공자는 아니지만 상당히 관심이 가는 분야이고 나중에라도 활용하고 싶어서 궁금한 점이 많네요
그죠 뭐 연구가 아니다 보니 창의적인 마인드는 별로 필요없죠. 이 분야가 필요한 기업이 엄청나게 많은 데이터가 발생하는 회사에서 요구되는 포지션이라 큰 기업을 가는가야 이 포지션이 쓸모가 있고 성장할 가능성도 높아진다고 생각해요. 요즘 큰 기업들은 코딩테스트 잘 보고 기초 컴퓨터 공학 지식만 잘 알고있으면 돼서 딱히 이 분야에 대한 지식이 크게는 필요없겠네요
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