데이터 과학 분야의 숨겨진 보석: 대안적인 데이터 직군 탐구 및 무료 학습 경로

핵심 기술: 데이터 과학자 외에도 경쟁이 덜 치열하고 영향력 있는 다양한 데이터 관련 직군이 존재하며, 이러한 직군들은 특정 기술 스택과 직무 역량을 요구합니다. 본 콘텐츠는 데이터 제품 관리자, 데이터 저널리스트, 분석 엔지니어, 운영 분석가, AI 윤리 전문가 등 5가지 흥미로운 대안적 데이터 커리어 경로를 소개하고, 무료 학습 방법을 안내합니다.

기술적 세부사항:
* 데이터 제품 관리자 (Data Product Manager):
* 주요 업무: 비즈니스 요구사항을 제품 요구사항으로 번역, 대시보드/ML 인터페이스/내부 API 구축, 이해관계자 우선순위 관리
* 필요 기술: SQL & 분석 (KPI, EDA, 데이터 검증), 제품 관리 (Agile, 스프린트 계획, JIRA), 이해관계자 커뮤니케이션 (PRD), 대시보드 UX
* 학습 자료: SQL 학습, StrataScratch SQL Challenges, Agile Scrum (YouTube), 대시보드 UX 코스
* 데이터 저널리스트 (Data Journalist):
* 주요 업무: 원시 데이터를 활용한 스토리텔링, 시각화 및 상호작용을 통한 뉴스 콘텐츠 발행
* 필요 기술: 데이터 정제 (Excel, Python pandas, R tidyverse), 시각화 도구 (Flourish, Datawrapper, Tableau Public), 스토리텔링, 데이터 소싱 (스크래핑, FOIA)
* 학습 자료: DataJournalism.com, Flourish 튜토리얼, The Pudding 오픈소스 프로세스, 데이터 정제 (YouTube)
* 분석 엔지니어 (Analytics Engineer):
* 주요 업무: 데이터 정제, 변환, 조직화를 통한 사용성 극대화, dbt 기반 변환 파이프라인 구축, 데이터 모델 정의
* 필요 기술: 고급 SQL (CTEs, 윈도우 함수), dbt, Git, 데이터 웨어하우징 (BigQuery, Snowflake, Redshift)
* 학습 자료: dbt Learn, StrataScratch SQL Projects, Git 강좌 (YouTube), 데이터 웨어하우스 구축
* 운영 분석가 (Operations Analyst):
* 주요 업무: 데이터 기반 프로세스 최적화, 비용 절감, 자동화된 보고서 작성
* 필요 기술: Excel & SQL, 데이터 시각화 도구 (Tableau, Power BI), 예측 및 모델링, 자동화 (Zapier, Power Automate, Google Apps Script)
* 학습 자료: Excel 데이터 분석 (YouTube), Power BI & Tableau 튜토리얼 (YouTube), Zapier, Google Apps Script
* AI 윤리 전문가 (AI Ethics Professional):
* 주요 업무: AI 시스템 감사, 데이터 윤리 및 개인정보 보호 정책 수립, 법규(GDPR, AI Act) 자문
* 필요 기술: 기본 ML 지식 (편향성), 법률/윤리 리터러시 (GDPR, AI 규정), 정책 작성, 윤리적 프레임워크 이해
* 학습 자료: AI Ethics (University of Helsinki), Data Ethics (EdinburghX), Practical Data Ethics

개발 임팩트: 데이터 직군은 전통적인 역할 외에도 다양한 전문 분야로 확장될 수 있으며, 각 직군은 고유한 기술 스택을 요구합니다. 본 콘텐츠는 이러한 다양한 직무를 탐색하고, 필요한 기술을 무료로 학습할 수 있는 구체적인 방법을 제시하여 커리어 성장을 지원합니다.

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