Page 62 - 데이터과학 무엇을 하는가? 전자책

활용이 원활히 이루어진다. 아무리 한 분석 결과나 인사이트도 의
사 결정자들의 공감대를 얻지 못하면 현업에 적용하여 실질적 성과를 거

두기는 어렵다. 거의 모든 데이터 과학자의 구인 광고에는 커뮤니케이션

기술이 필요하다고 명시되어 있다.

둘 , 배움에 성실해야 한다. 최신 데이터 분석 기법이나 데이터 정제
기술을 끊임없이 익 야 하기 때문이다. 데이터 과학자가 모든 분야에서

수준 높은 전문가일 수는 없다. 어떤 데이터 과학자는 비즈니스 분야에

더 경험이 있고, 어떤 데이터 과학자는 고급 분석 분야에 더 경험이 있

고, 또 어떤 데이터 과학자는 기술적 데이터 인프라에 더 전문적인 경험이
있을 수 있다. 모든 분야에 능통할 수는 없으 로 자신에게 부족한 부분을

스스로 찾아서 끊임없이 배우고 익히는 성실함이 중요한 소양이 된다.

, 해야 한다. 앞에서 데이터 품질에 대해 잠 언급했지만, 데

이터 과학자는 데이터 품질의 전문가가 되어야 한다. 데이터 전처리 과
정에서 표 하나라도 빠져 사고가 생기면 며 동안 일한 것이 수고

가 될 뿐 아니라 기업이나 조직에 큰 손실을 끼 수 있다. 그러 로 데이

터나 프로그 은 반드시 하고 치밀하게 매번 확인해야 한다.

넷 , 진실함과 정직함이 있어야 한다. 데이터 분석 결과는 분석한 사
람이 가장 잘 안다. 자신에게 불리한 분석 결과가 나와도 사실을 있는 그

대로 알리고 분석 결과와 인사이트를 조직의 이익을 위해 사용해야 한다.

이런 데이터 과학자에게서 나온 데이터가 바로 지적이고 인품 있는 데

이터이고 가치 있는 고급 정보이다.
으로, FIS의 데이터 과학자 구인 광고를 통해 선진적인 기업들이

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