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인터뷰 | 블루오션 빅 데이터 일자리 ‘어떻게 준비할까?

OSS 게시글 작성 시각 2012-10-30 12:53:57 게시글 조회수 4955

ⓒ CIO Korea, Patrick Thibodeau | Computerworld

2012년 10월 26일 (금)



소셜네트워크, 센서, 공급망 등 모든 기기들이 만들어 낸 데이터의 흐름은 새로운 일자리를 만들어내고 있다. 2015년까지 빅 데이터가 미국 내에서만 190만개의 일자리를 창출할 것이라고 가트너가 최근 밝히기도 했다.

-> "빅 데이터는 일자리 창출 엔진··· 2015년까지 440만 개" 가트너

MIT 교수였던 마이클 라파는 대두되고 있는 이러한 흐름을 일찌감치 파악했다. 그는 2007년 노스캐롤라이나 주립대학(North Carolina State University) 내의 고급 분석 연구소(Institute for Advanced Analytics)의 설립 이사로 참여했다. 이 연구소는 데이터 분석에 전념하는 미국 첫 학술 과정인 분석 프로그램 석사 과정(Master of Science in Analytics program: MSA)을 개설했다. 라파는 현재까지 연구소 소장으로 일하고 있다. 현재 미국 내 대학들은 유사한 고급 학위 과정을 창설하고 있는 중이다.

이번 주 인터뷰에서, 라파는 무엇이 빅 데이터 일자리를 구성하고, 그 일자리를 차지하기 위해 어떤 유형의 훈련이 필요한지에 대해 설명했다.

빅 데이터 일자리의 요건은?
그 누구도 이 질문에 정확한 답변을 하기 힘들 것이다. 단순히 툴 세트 혹은 프로그래밍 언어적 차원에서 빅 데이터 직책를 설명하는 것은 오해의 소지가 있기 때문이다.

고용주들이 연구소를 방문하여 직무기술서(JD)도 없이 빅 데이터 인재를 찾는 것은 드문 일이 아니다. 하지만 그들도 우리 졸업생들이 필요하다는 사실도 알고 있다.

직무기술서를 들고 찾아오는 고용주들은, 조직 내부를 아우르며 이질적인 직위군들을 이야기한다. 공통적으로 데이터에 강한 전문가, 특히 조직으로 쏟아져 들어오는 데이터의 홍수 속에서 의미 있는 통찰을 이끌어 내는 능력이 각광받는다. 새로 등장한 “데이터 과학자”의 역할이 그에 맞춰져 있지만, 단 하나의 정의 (특히 교육하는 관점에서 볼 때)로 수렴시키기는 아직 시기상조다.

가트너는 ‘빅 데이터’를 제어해야 하기 때문에 2015년까지 미국에 190만개의 IT 일자리가 생길 것으로 예상하지만, 그 수요를 충족시킬 인재는 예상치의 1/3에 불과하다. 이 예측과 산정에 대한 당신의 견해는 어떤가?
가트너는 그들의 추정치를 내놓는데 심사숙고했을 것이다. 3년 동안 필요한 인력을 공급할 계획이 현재 준비되고 있다.

많은 수의 일자리가 생기는 것은 어렵지 않다. 오히려 그 직위들을 채우기 부족하다는 예측이 사람들을 놀라게 할 것이다. 교육 기관의 실패일까? 가트너 연구 이사 피터 손더가르드가 이야기한 것처럼 말이다. 그 의견에 나는 공감한다. 우리는 빠르게 진화하는 시장의 요구에 교육 제도를 접목할 할 필요가 있다.

우리의 MSA 학위를 통해 빅 데이터 인재를 공급할 수 있다는 점을 입증했다. 우리가 올해 정원을 80명으로 늘린 것처럼 더 많이 그리고 더 빨리 노력해야 한다. 우리 같은 기관 10개가 매년 200명의 졸업생을 배출한다 해도, 여전히 전국적으로 MBA 과정에 등록된 학생들 수의 1%밖에 되지 않는다.

과학, 기술, 엔지니어링, 수학을 전공하는 대학생들에게 빅 데이터 일자리를 위해 무엇을 준비해야 하는지 조언한다면? 그들에게 대학원 학위가 필요할까?
학부생들은 고급 학위 과정에서 학업을 계속할 필요가 있다. 희소식이라면, 박사과정까지는 필요하지 않다는 것이다. 우리 또한 석사과정을 통해서 직장 내에 필요한 인재들을 바로 보내고 있다.

학부생에게 전하고 싶은 조언은, 수업 과정에 미적분, 통계, 컴퓨터 과학등의 필수 과목를 꼭 수강하여 대학원 과정을 준비하라는 것이다. 이는 선형대수와 행렬대수까지 포함하는 일년 이상의 수학 과정을 의미한다. 확률과 통계에서도 대부분의 전공에서 의무적으로 듣게 하는 졸업 필수 과목에서 멈추지 말아야 한다. 다중 회귀와 통계 프로그래밍같은 추가 과목을 이수하라.

이미 학교를 졸업하고 직장에 다니는 사람들은 이 일자리를 위해 어떻게 준비할 수 있을까?
우리의 경우엔 10개월간 철저하고 집중적인 훈련 프로그램에 몰두하게 한다. 학습을 극대화하기 위해 물리적으로 가까운 것만한 것은 없다. 우리의 사례는 통했고, 20대와 50대 학생 모두에게 동등하게 성공적임을 입증했다.

그러나 누구나 10개월동안 직장에서 나와있을 수 있는 것은 아니다. 어떤 이들은 필수 기술을 학습이 장려되는 올바른 작업 환경을 갖춘 직장에서 배울 수 있기도 하다. 벤더와 전문가 협회에서 발행하는 전문 인증은 근로자들이 그들의 지식을 보여주고 경력을 발전시키는데 도움을 준다. 온라인 강좌 역시 사람들이 직장에 남아 있을 수 있고, 지식을 업그레이드 할 수 있게 해주는데 도움을 주는 것으로 증명되었다. 무료 온라인 강좌 수강 기회를 잡는 경우도 있다.

빅 데이터 일자리를 위해 어떤 기술이나 훈련이 핵심이라고 보나?
개인적인 생각으로, 빅 데이터는 우리가 사람들에게 훈련시켜야하는 새로운 특수기술이나 툴 스위트가 아니다. 모든 이들이 직업적으로 적응해야 할 새로운 조직적 현실이다.

우리의 교육에 따라 마케팅 사람들이 바뀐다. 우리의 교육에 따라 IT 사람들이 바뀐다. 우리의 교육에 따라 공급망 사람들이 바뀐다. 심지어 우리의 교육에 따라 경영진도 바뀐다. 전체적으로 모두가 통계 분석에 있어서 더욱 정규적인 교육을 받을 필요가 있는데, 교육 과정 초기에 시작되어야 한다.

새로 등장한 “데이터 과학”이라는 컨셉에 맞춰 융합적인 교육과정을 개발하는 것은 수학, 통계, 컴퓨터 과학의 요소를 혼합하는 방법으로써 가치가 크다.

조직을 둘러보면, 몇몇 직위들은 추가적인 컴퓨터와 통계 프로그래밍 기술이 요구되겠지만, 다른 직위들은 새로운 데이터 관리와 데이터 세탁 기술을 필요로 할 것이고, 또 다른 직위는 데이터 가상화와 해석 기술이 있어야 할 것이다.

고급 학위 과정들이 급속히 만들어지고 있다. 당신이 경영하는 과정에서 어떤 종류의 기술을 얻을 수 있는가?
우리의 MSA 과정은 독특하게, 자체적으로 백지상태에서부터 완벽히 통합된 학습 경험을 처음부터 끝까지 구축했고, 고용주들을 우리의 고객으로 위치시켰다는 특징이 있다.

우리의 목표는 고용주들이 고용하고 싶어하는 인재와 관련해 고용주들의 요구를 직접적으로 해결해주는 것이다. 기술적인 기량은 패키지의 일부에 불과하다. 고용주들은 방법론과 분석 애플리케이션을 이해하는 사람들을 원하지만, 또한 사업적 문제 (데이터뿐 아니라)에도 초점을 맞추고, 다기능적인 팀에서도 일할 수 있고, 경영진들에게 효과적으로 통찰을 소통할 수 있는 인재를 원한다.

우리가 분석 전문가를 키우기 위해 콘텐츠와 프로그램 구조 모두에 관련해 자체제작한 알고리즘은 기술과 툴 기량을 팀워크와 소통 기술과 조화시킨다. 이는 단 10개월만의 결과라는 점에서 볼 때 놀라운 결과를 내게 하는 강력한 공식이다.

이 프로그램 졸업생들에 대한 수요는 현재 어느 정도인가?
분석 교육적 시각에선 “대불황”이 일어나지 않은 것처럼 보인다. 2007년 문을 연 이래, 매년 우리 졸업생에 대한 수요가 증가해왔다. 지난 5월 졸업생들은 평균 16번의 구직 면접을 보았으며, 80%이상이 2곳 이상에서 입사제의를 받았다. 40개 회사에서 연구소를 방문해 38명의 졸업생을 놓고 서로 채용하려 한다. 그들 중 3/4 은 입사 제의를 했고, 절반가량이 한 명 이상의 졸업생을 채용해갔다.

그러나 여섯 개 회사가 전체 졸업생의 2/3 가량을 쓸어간다. 그렇기 때문에, 우리가 올해 정원을 두 배로 늘렸다. 5년 연속, 우리 학생의 90% 이상은 졸업과 동시에 취업된다. 채용인원의 평균 연봉도 매 년 올라가고 있다.

MSA 졸업생을 채용하고 싶어하는 고용주들의 전화나 메시지를 받지 않는 날이 없을 정도다. 이러한 문의 중 일부는 우리의 잘나가는 분석 전문가들의 실적에 관한 문의지만, 인재들에 대한 수요가 매년 늘어간다는 데에는 의심의 여지가 없다. 아마도 데이터는 우리의 가장 소중한 재생 가능한 경제 성장 원동력일 것이다.


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[원문출처 : http://www.ciokorea.com/news/14461]

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