데이터 활용 직무

공통점

• 세 도메인 모두 공정 데이터를 기반으로 분석을 수행하며, 공정 개선과 품질 향상을 목표로 한다.

 

차이점

구분	데이터 사이언티스트	데이터 분석가	품질 관리 엔지니어
목표	예측 및 최적화 모델 개발, 패턴 탐지	비즈니스 주요 지표 분석 및 시각화, 의사결정 지원	생산 공정에서 제품 품질 유지 및 향상
주요 업무	- 머신러닝 모델 설계 및 구현 - 복잡한 데이터에서 패턴 발견	- 데이터 요약 및 시각화 - 비즈니스 문제 해결 위한 데이터 분석	- 품질 문제 분석 - 품질 개선 프로젝트 실행
필요 역량	- 수학 및 통계학적 사고 - 알고리즘 설계 및 최적화 - 커뮤니케이션 능력	- 비즈니스 이해력 - 문제 해결 능력 - 데이터 시각화 및 리포트 역량	- 품질 기준 및 표준 이해 - 데이터 해석 능력 - 문제 해결 및 협업 능력
필요 기술	- 머신러닝 도구 TensorFlow, PyTorch - Python, R - Spark, SQL	- BI 도구 Tableau, Power BI - Excel, SQL - Python	- SPC 도구 Minitab, JMP - Six Sigma 도구 - Python, SQL

• 데이터 사이언티스트는 예측과 최적화에 중점을 둔 모델링 전문가
• 데이터 분석가는 데이터 요약하고 비즈니스 의사결정을 지원하는 역할을 수행
• 품질 관리 전문가는 품질 관리 엔지니어는 실시간 데이터 모니터링에 초점