1. 왜 데이터 직무는 이렇게 다양한 걸까?
데이터 관련 직무는 단순히 ‘데이터 분석가’ 한 가지가 아닙니다. 실제로 기업에서는 데이터와 관련된 다양한 역할이 필요하고, 각 직무마다 요구되는 기술과 업무 내용이 다릅니다.
예를 들어, 데이터를 ‘정리’하는 사람, ‘분석’하는 사람, ‘시스템을 구축’하는 사람, ‘모델을 만드는’ 사람 모두 다른 직무로 분류됩니다. 이처럼 데이터라는 한 단어로 묶이지만, 각 직무는 마치 다른 분야처럼 그 성격과 요구 역량이 다릅니다.
그래서 처음 데이터 분야에 관심을 가진 사람들은 이 많은 직무 중 어떤 걸 선택해야 할지 막막할 수 있습니다. 특히 비전공자나 경력 전환을 고민 중인 직장인에게는 직무 선택이 곧 학습 방향과 커리어 목표를 정하는 중요한 첫 걸음이 됩니다. 단순히 ‘데이터 관련 직업’이 궁금해서 검색을 시작했지만, 막상 각 역할을 이해하고 나면 내 성향에 더 잘 맞는 분야가 눈에 들어오기 시작합니다.
각 직무의 주요 역할, 필요한 기술, 추천 도구, 적합한 사람의 성향까지 알려드릴게요. 이 글을 통해 자신의 성향과 관심사에 맞는 직무를 파악하고, 어떤 분야부터 학습을 시작하면 좋을지 구체적인 방향을 잡을 수 있습니다.
2. 대표적인 데이터 직무 6가지 – 누가 어떤 일을 할까?
1. 데이터 분석가 (Data Analyst)
- 무슨 일을 하나요?
엑셀, SQL, 파이썬 등을 이용해 데이터를 분석하고, 인사이트를 도출합니다.
마케팅 효과 분석, 고객 행동 분석, 리포트 작성 등이 주요 업무입니다.
단순히 수치를 정리하는 것이 아니라, 데이터를 통해 문제의 원인을 파악하고 개선 방향을 제안하는 것이 핵심 역할입니다. - 추천 도구: Excel, SQL, Python(Pandas), Tableau
- 적합한 사람: 숫자에 민감하고, 문제 해결을 좋아하는 사람. 문과생도 가능
2. 데이터 엔지니어 (Data Engineer)
- 무슨 일을 하나요?
데이터를 저장하고 처리하는 시스템을 구축합니다. 쉽게 말해 데이터를 잘 흘러가게 만드는 파이프라인 담당자입니다.
대용량 데이터를 빠르게 처리하거나, 분석가가 쓸 수 있도록 정리해주는 역할입니다.
예를 들어, 쇼핑몰에서 고객의 행동 로그를 수집해 분석팀이 보기 좋게 가공하는 시스템을 만드는 것이 데이터 엔지니어의 일입니다.
이런 시스템이 잘 구축되어 있어야 분석가나 사이언티스트가 데이터를 정확하고 빠르게 사용할 수 있기 때문에, 데이터 기반 의사결정의 기초를 담당하는 매우 중요한 역할입니다. - 추천 도구: Python, Spark, Airflow, AWS, SQL
- 적합한 사람: 개발과 인프라에 흥미가 있고, 구조화된 작업을 좋아하는 사람
3. 데이터 사이언티스트 (Data Scientist)
- 무슨 일을 하나요?
분석가보다 한 단계 더 들어간 역할로, 통계와 머신러닝을 활용해 예측 모델을 만듭니다.
‘향후 어떤 일이 일어날까?’를 데이터로 미리 계산하는 일입니다.
분석가는 과거와 현재를 보는 역할, 사이언티스트는 미래를 예측하는 역할이라고 보면 이해가 쉬워요. - 추천 도구: Python(Sklearn), R, SQL, Jupyter
- 적합한 사람: 수학, 통계에 흥미가 있고, 실험과 분석을 즐기는 사람
4. 머신러닝 엔지니어 (ML Engineer)
- 무슨 일을 하나요?
사이언티스트가 만든 모델을 실제 서비스에 적용되도록 개발하고 배포합니다.
AI 추천 시스템, 자동화 기능 등에 모델을 실시간 적용하는 역할입니다.
예를 들어, 사용자의 구매 이력을 바탕으로 ‘이 상품도 좋아할 거예요’ 같은 추천 기능을 구현하거나, 고객 문의를 자동 분류하는 시스템을 만드는 일이 여기에 해당합니다. - 추천 도구: Python, TensorFlow, PyTorch, MLOps 툴(Airflow, Docker 등)
- 적합한 사람: 개발 역량이 뛰어나고, 모델과 시스템의 연결에 흥미 있는 사람
5. 데이터 프로덕트 매니저 (Data PM)
- 무슨 일을 하나요?
데이터 기반 제품이나 서비스의 방향을 설계하고 조율하는 역할입니다.
여러 직무와 협업하며, 데이터로 문제를 정의하고 해결 방향을 설정합니다.
예를 들어, 앱 유저 이탈률을 분석해 기능을 개선하거나, 특정 기능 클릭률을 바탕으로 우선순위를 조정하는 일을 합니다.
엔지니어, 디자이너, 마케터 등 다양한 팀과 소통하며 제품 개선의 핵심 연결고리 역할을 합니다. - 추천 도구: SQL, GA4, Looker Studio, Tableau
- 적합한 사람: 커뮤니케이션에 능하고, 서비스 기획에 관심 있는 사람
6. 데이터 시각화 전문가 (Data Viz Specialist)
- 무슨 일을 하나요?
데이터를 누구나 이해하기 쉽게 그래프로 표현하는 일을 합니다.
복잡한 숫자를 직관적으로 보여주는 것이 핵심입니다.
또한 보고서 작성, 프레젠테이션 자료 제작, 경영진 보고용 시각 자료 구성 등 실무에서도 널리 활용됩니다. - 추천 도구: Tableau, Power BI, D3.js, Flourish
- 적합한 사람: 디자인 감각이 있고, 시각적 스토리텔링에 관심 많은 사람
3. 나에게 맞는 데이터 직무는?
처음부터 딱 하나만 골라야 할 필요는 없습니다. 하지만 각 직무는 사용하는 도구도, 필요한 사고방식도 다르기 때문에 성향에 맞는 방향부터 시작하는 것이 좋습니다.
| 나의 성향 | 추천 직무 |
|---|---|
| 숫자를 다루는 게 재밌다 | 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트 |
| 코딩이 재밌고 구조화된 작업을 좋아한다 | 데이터 엔지니어, ML 엔지니어 |
| 사람들과 협업하고 기획이 좋다 | 데이터 PM |
| 그림이나 시각 자료를 좋아한다 | 데이터 시각화 전문가 |
또한 모든 직무가 반드시 전공자만 가능한 건 아닙니다. SQL, Python 같은 핵심 도구는 누구나 배울 수 있으며, 요즘은 실무 기반 부트캠프나 무료 강의도 많기 때문에 비전공자도 충분히 데이터 커리어를 시작할 수 있습니다.
이 직무들이 더 궁금하다면 ‘데이터 분석가 하는 일’, ‘ML 엔지니어 입문’, ‘SQL로 할 수 있는 일’ 같은 키워드로 검색해보세요. 각 직무에 맞는 자료가 정말 많이 나옵니다.
4. 마무리
데이터 분야는 넓고 깊습니다. 하지만 이렇게 직무별로 역할을 이해하고 나면, 내가 어떤 쪽에 더 흥미가 있는지 분명해집니다.
먼저는 하나의 직무를 정해서 관련 도구를 익히고, 작은 실습부터 해보세요. 블로그나 깃허브에 정리하면서 나만의 포트폴리오를 만들어가는 것도 큰 도움이 됩니다.
기억하세요. 처음 시작은 작아도, 데이터 커리어는 확실히 열려 있습니다.
