입사 6개월 차까지만 해도 데이터분석가, 데이터엔지니어, 데이터사이언티스트의 차이를 몰랐습니다. 10명도 안 되는 스타트업에서는 데이터와 관련된 여러 업무를 맡아야 했죠. 2년 차쯤 되니 각 직군의 역할이 조금씩 구별되기 시작했습니다. 지금쯤에서 한기용 멘토님의 말씀처럼 “급변하는 시대에 결국 제가 좋아하는 것이 무엇인지” 정하고 방향성을 정해야하는 중요한 시기라고 여깁니다. 그리하여 세 직군의 역할을 정리해보고 '결국 나 스스로 열의를 갖고 전진할 수 있는' 직군을 골랐습니다.

### 데이터 직군의 역할 구분

경험을 공유해 주셔서 감사합니다! 이렇게 다양한 경험을 통해 자신에게 맞는 직군을 찾아가는 과정이 정말 멋집니다. 데이터 분야에 관심 있는 분들께 많은 도움이 될 것 같습니다. 앞으로도 좋은 글 기대할게요! 😊

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감사합니다! 글쓰기 챌린지를 통해 글로 정리해보는 시간을 가지니 너무 좋네요!

Knock록

입사 6개월 차까지만 해도 데이터분석가, 데이터엔지니어, 데이터사이언티스트의 차이를 몰랐습니다. 10명도 안 되는 스타트업에서는 데이터와 관련된 여러 업무를 맡아야 했죠. 2년 차쯤 되니 각 직군의 역할이 조금씩 구별되기 시작했습니다. 지금쯤에서 한기용 멘토님의 말씀처럼 “급변하는 시대에 결국 제가 좋아하는 것이 무엇인지” 정하고 방향성을 정해야하는 중요한 시기라고 여깁니다. 그리하여 세 직군의 역할을 정리해보고 '결국 나 스스로 열의를 갖고 전진할 수 있는' 직군을 골랐습니다.

데이터 직군의 역할 구분

[출처] https://github.com/Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science/wiki/데이터-분야의-직군-소개

데이터를 석유에 비유하면, 데이터 엔지니어는 석유를 채굴하고 정제하는 사람, 데이터 분석가는 석유 제품을 분석하고 품질을 검사하는 사람, 데이터 사이언티스트는 석유를 혁신적으로 활용하는 방법을 연구하는 사람과 같습니다.

회사 규모별 역할 구분

소규모 회사: 여러 역할을 한 사람이 수행, 데이터 업무의 전반을 파악할 수 있지만 전문성 부족
중간 규모 회사: 역할이 결합되기도 함, 빠른 업무 처리가 가능하지만 여전히 전문성 부족
대규모 회사: 역할이 명확히 구분됨, 업무 파악

경험과 결론

 스타트업에서 다양한 데이터를 다루며, 데이터를 수집하고 가공하는 일에 가장 흥미를 느꼈습니다. 특히 머신러닝과 딥러닝을 활용한 작업에 열정을 가졌죠. 여러 프로젝트를 통해 다양한 역할을 경험했지만, 결국 내가 열정을 가지고 있는 직군은 데이터 엔지니어였습니다. 더하자면 머신러닝/딥러닝을 할 줄 아는 데이터 엔지니어.

혹시 이 글을 읽으신 분 중에 데이터 직군에서 같은 고민을 하고 계신 분이 있다면 댓글로 소통하길 바라요.

​위 글의 더 자세한 포스팅이 궁금하시다면.

입사 6개월 차까지만 해도 데이터분석가, 데이터엔지니어, 데이터사이언티스트의 차이를 몰랐습니다. 10명도 안 되는 스타트업에서는 데이터와 관련된 여러 업무를 맡아야 했죠. 2년 차쯤 되니 각 직군의 역할이 조금씩 구별되기 시작했습니다. 지금쯤에서 한기용 멘토님의 말씀처럼 “급변하는 시대에 결국 제가 좋아하는 것이 무엇인지” 정하고 방향성을 정해야하는 중요한 시기라고 여깁니다. 그리하여 세 직군의 역할을 정리해보고 '결국 나 스스로 열의를 갖고 전진할 수 있는' 직군을 골랐습니다.

### 데이터 직군의 역할 구분
![](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fcommunity%2Ftemp%2Fe660c0b9db37d1d4dc2945582caac43534ea428f8fda5a157040cbcac713564b&w=inherit&q=80)[출처] https://github.com/Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science/wiki/데이터-분야의-직군-소개

데이터를 석유에 비유하면, 데이터 엔지니어는 석유를 채굴하고 정제하는 사람, 데이터 분석가는 석유 제품을 분석하고 품질을 검사하는 사람, 데이터 사이언티스트는 석유를 혁신적으로 활용하는 방법을 연구하는 사람과 같습니다.

### 회사 규모별 역할 구분
- **소규모 회사:** 여러 역할을 한 사람이 수행, 데이터 업무의 전반을 파악할 수 있지만 전문성 부족
- **중간 규모 회사:** 역할이 결합되기도 함, 빠른 업무 처리가 가능하지만 여전히 전문성 부족
- **대규모 회사:** 역할이 명확히 구분됨, 업무 파악 

### 경험과 결론
 스타트업에서 다양한 데이터를 다루며, 데이터를 수집하고 가공하는 일에 가장 흥미를 느꼈습니다. 특히 머신러닝과 딥러닝을 활용한 작업에 열정을 가졌죠. 여러 프로젝트를 통해 다양한 역할을 경험했지만, 결국 내가 열정을 가지고 있는 직군은 데이터 엔지니어였습니다. 더하자면 머신러닝/딥러닝을 할 줄 아는 데이터 엔지니어.

혹시 이 글을 읽으신 분 중에 데이터 직군에서 같은 고민을 하고 계신 분이 있다면 댓글로 소통하길 바라요.

​[위 글의 더 자세한 포스팅이 궁금하시다면.](https://learningnrunning.github.io/post/tech/review/2024-07-17-Distinguish_data_roles/)


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