데이터마이너는 원하는 형태로 변환한 데이터를 분석해 그 안에서 필요한 정보를 찾아내는 직업이다.
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한국데이터산업진흥원의 2024 데이터산업현황조사에 따르면 2024년 데이터산업 시장은 30조 7,462억 원 규모로 2023년 대비 5.8% 성장했고, 데이터 직무 인력 수도 152,305명으로 전년 대비 8.5% 늘었다.[1] 정부는 데이터바우처 지원사업을 통해 기업의 데이터 활용을 뒷받침하는데, 2026년 공급기업 모집을 앞두고 2025년 사업에는 수요기업 4,699개가 신청해 역대 최고 경쟁률 10.2대1을 기록했다.[2] 2025년 출범한 국가데이터처는 국가데이터기본법 제정을 추진하고 AI 친화적 메타데이터 구축, 통계데이터센터 AI 적용 등 데이터 활용 기반을 확대하고 있어 관련 분석 인력 수요도 함께 늘어날 전망이다.[3] 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 지원하는 빅데이터 플랫폼 기반 분석서비스 사업도 매년 다수 기업의 데이터 분석·활용 컨설팅을 지원하며 산업 전반의 데이터마이닝 수요를 뒷받침한다.[4]
보통 이상
보통
GS리테일이 모집한 데이터 사이언티스트 채용 요건을 보면 경력 5~10년 수준을 요구하며 SQL·Python·R과 Tensorflow·PyTorch 등 ML 프레임워크 활용 능력, MLOps·클라우드 기반 분석환경 경험을 우대한다.[5] 빅밸류 등 데이터테크 기업의 채용 절차는 서류 전형-직무 인터뷰-대표이사 인터뷰 순으로 진행되며, 신규 사업 확대 시기에는 채용이 집중되기도 한다.[6]
국가데이터처는 국가데이터기본법 제정 추진과 함께 통계데이터센터의 데이터 활용 기반을 확충하고 있어, 이런 공공·민간 데이터 개방 흐름이 데이터마이너의 활동 범위를 넓히는 사회적 배경이 된다.[7] 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 지원한 2024년 빅데이터 플랫폼 분석 사례집은 참여 기업 48곳 중 17곳의 지원 사례를 선별해 소개했다.[8]
유용한 데이터와 정보를 파악하고 분석하기 위한 수리·논리력이 필요합니다
데이터마이너의 평균 연봉은 경력에 따라 4,000만~9,000만 원 수준이며, 금융·통신·이커머스 분야에서 처우가 높은 편이다.[9]
데이터마이닝의 표준 분석 절차인 KDD(Knowledge Discovery in Database)는 데이터셋 선택→전처리→변환→데이터마이닝→결과 해석(평가)의 5단계로 이어지며, 기업 실무에서는 이와 유사한 CRISP-DM 방법론(업무 이해→데이터 이해→데이터 준비→모델링→평가→전개)도 함께 쓰인다.[10]
KDI 경제교육·정보센터의 경제불확실성지수(EPU)는 22개 언론사 기사에서 경제·정책·불확실성 관련 키워드를 추출해 표준화한 뒤 매월 지수로 환산하는 텍스트 마이닝·빅데이터 분석 사례다.[11]
카카오뱅크는 기존 규칙 기반 이상거래탐지시스템(FDS)이 사기 패턴 변화에 대응하기 어려운 한계를 보완하기 위해, 로그인·이체 패턴 등을 종합 학습하는 머신러닝 모형을 FDS에 적용했다.[12]
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