[인바디] 미래연구실 데이터사이언스 직무인터뷰 | 숫자로 보고 고민하는 직무, 데이터사이언스

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숫자로 보고 고민하는 직무, 데이터사이언스

미래연구실 데이터사이언스 김경수

21.01.11 5760

#데이터베이스·DBA #㈜인바디 #(주)인바디 #데이터분석가

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직무에 대해

Q1담당하고 계신 업무를 소개해 주세요.

데이터분석 업무에는 사용자의 임상적인 해석 오류에 관한 문의와 새롭게 개발된/개발할 내용에 대한 연구자들의 문의가 다양하게 모이는데요. 이러한 사안들에 대해 해결하기 위한 가장 좋은 방법은 데이터 분석과 통계 검증을 통한 자료를 제공하고 데이터로 밝혀진 명확한 이야기들을 전달하면 됩니다.

Q2담당하신 직무의 가장 큰 매력은 무엇인가요?

제품에서 측정된 결과를 가지고 공학적, 임상적인 데이터 분석 결과를 통해 자연과학과 대조하여 검증하고 의미있는 결과를 찾아서 고객(환자) 혹은 사용자에게 도움이 되는 의미를 주었을 때 행복합니다.

Q3업무를 하며 가장 보람을 느낄 때는 언제인가요?

제품에서 측정된 결과를 가지고 공학적, 임상적인 데이터 분석 결과를 통해 자연과학(임피던스-전자기학)과 대조하여 검증하고 의미있는 결과를 찾아서 고객(환자) 혹은 사용자에게 도움이 되는 의미를 주었을 때 행복합니다. 더 올바르고 정확한 정보를 제공하고 환자에게 적용 가능한 지표가 완성되어 검증 되었을 때 일을 하고 있구나 라는 생각이 들게 합니다.

Q4직무 전문성을 위해 노력하시는 부분이 있나요?

새로운 방법론에 관한 논문을 탐색하고 구현해보거나, 관심있는 연구분야의 결론을 도출할 때 사용한 시각화 방식, 통계검증방식, 분석방식을 탐색하고 우리의 데이터에 적용하여 그래프로 구현해 봅니다. 난이도가 어려운 분석방법의 경우 메일 시간을 정해서 30분씩 계속 보다보면 어느순간 과학자, 수학자가 수식을 왜 이렇게 만들었는지 느껴질 때가 있곤 합니다.

Q5해당 직무의 전망에 대해서 어떻게 생각하시나요?

데이터 사이언스 및 인공지능에 의한 4차 산업혁명 발전은 노동시장의 방향을 크게 주도하고 있다고 생각합니다. 머신러닝 엔지니어, 데이터 사이언스 등이 주목받고 있는 새로운 일자리이며, 기존보다 IT분야 업무집중도가 매우 높은 편입니다. 또한 얕고 많은 지식보단 깊고 적은 각 개개인의 전문성이 중요되기 때문에 데이터사이언스 안에서도 많은 영역으로 나누어 질 수 있다고 생각합니다.

Q6직무 수행에 필요한 지식은 어떤 것이 있나요?

수학, 공학, 통계학, 자연과학, 프로그래밍지식 등이 필요합니다. 영어는 논문을 읽고 이해할 정도만 되면 되서 듣기, 말하기 능력보단 읽기 능력이 가장 필요한 것 같습니다.

우리 회사는