사람들의 행동패턴 또는 시장의 경제상황 등을 예측하며 데이터 속에 함축된 트렌드나 인사이트를 도출하고 이로부터 새로운 부가가치를 창출하기 위해 대량의 빅데이터를 관리하고 분석한다.
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2024년 기준 국내 데이터 직무 인력은 15만 2,305명으로 전년 대비 8.5% 증가했으며, 데이터 과학자 부족률은 31.2%로 모든 데이터 직무 중 가장 높다.[1] 금융·의료·유통·공공 등 전 산업에 걸쳐 빅데이터 전문가 수요가 꾸준히 확대되는 추세이며, AI 기반 분석 도구 확산에 따라 머신러닝·LLM 연계 분석 역량을 갖춘 인재를 선호하는 경향이 강해지고 있다.[2]
보통
보통 이상
프로젝트형 협업과 비교적 자율적인 근무 환경으로 워라밸은 평균보다 양호한 편이다. 다만 모델 학습·데이터 수집 마감과 분기 분석 보고서 일정에 따라 잔업이 집중되며, 데이터 시각화·이해관계자 커뮤니케이션 부담도 누적된다. 원격·하이브리드 근무 비중이 높고 새로운 도구·알고리즘 학습이 지속적으로 요구된다.[3]
기업·공공기관의 데이터 기반 의사결정을 뒷받침하며 디지털 전환과 AI 시대 데이터 인프라의 핵심을 책임진다. 의료·금융·교통·재난 등 모든 분야에서 데이터 분석을 통해 사회적 효율성과 투명성 향상에 기여한다.[4]
2024년 국내 전 산업 데이터 직무 인력은 22만 8,331명으로 전년 대비 10.3% 증가했으며, 데이터 과학자 부족률 31.2%·데이터 분석가 부족률 14.2%로 업계 전반에 걸쳐 인력 공급이 수요를 따라가지 못하고 있다.[5]
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