과외활동을 하는 것도, 잘 하는 것 혹은 좋아하는 것을 찾아 보는 것도, 대학 전공을 고려하는 것도, 모두 차후 무슨 일을 하고 살아갈 지를 알아보는 과정이다. 이런 일련의 일들이 한 가지의 답으로 정해져 있는 것은 아니고 그 과정을 통하여 나 자신에 대해 알아보고 탐색해 보며 방향을 찾아 나가는 것이 되겠다.
일전의 칼럼에서 언급한 적이 있지만 이제 교육과 직업에서도 STEM은 일반 상식화 되어 있으며, 거기에 A(art)가 보태어져서 STEMA가 수시로 등장하고 있다.
자녀들은 물론 학부모들에게 이 용어가 왜 중요할까? 그것은 우리 자녀가 실질적인 직업전선에 나설 때쯤이면 이과 문과의 개념은 사라지고 어느 한쪽에 좀 더 치우친 성향은 있을 지언정, 융합적이고 복합적인 직업들이 더 많이 존재 할 것이고 전형적인 문과 성향의 직종이라 할지라도 이과적인 사고방식이나 지식배경 없이는 직무수행을 하기에 도저히 불가능한 시대가 오고 있기 때문이다.
실질적으로 30년 전만 하더라도 컴퓨터없이 업무가 가능한 것들이 대부분의 영역이었다. 컴퓨터는 대기업 전산실, 혹은 군수, 통신업계 등에서만 주로 쓰이고 있었으며 일반업계에서는 많은 부분 수작업, 혹은 문서로 진행되었을 뿐이다. 하지만 지금은 문서조차도 컴퓨터로 진행되며 ‘문서~’하면 당연히 MS-office를 떠올리는 변화가 우리의 실생활로 자리잡고 있는 것이다.
이런 변화 속에서 뜨고 있는 직종 중 굳이 하나를 뽑아 소개해 보자면 ‘Data Scientis’ 를 들 수 있겠다.
하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review, HBR)에 의해 ‘데이터 과학자: 21세기에 가장 섹시한 직업’(Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century)이라는 제목의 저술이 나올 정도로 주목을 받는 이 새로운 직업은 기업이 수익창출을 위해 데이터에서 실제 이용할 수 있는 정보를 수집하는데 초점을 맞추고 있다. 이전의 통계학에서 더 발전한 이 학문/전공은 불과 몇년 전에 컬럼비아 대학의 레이첼 슈트 교수에 의해 데이터 과학 및 공학 연구소(Institute for Data Science and Engineering)가 설립 되기도 했으며 그는 “일반 대학 환경에서는 기업에서 원하는 그런 데이터 과학자를 양성할 수 없다는 말을 들었고, 이를 하나의 도전으로 받아들였다. 이 과정은 데이터 과학 이론을 정통 과학으로 발전시키는 기회를 창출하는데 목표를 두고 있다”라고 말했다. 또한 Facebook 데이터 팀 책임자를 역임한 제프 해머바체르도 UC 버클리 Computer Science의 마이크 프랭클린 교수와 함께 Data Science 과정을 개설했다.
또한 Stanford Univ. Harvard Univ. Cincinnati 대학 등에서도 Data Science 프로그램을 운영하고 있지만 Data Scientist라는 명칭은 아직은 생소한 것이기는 하다.
현대는 이미 데이터에 의해 많은 것들이 결정되고 움직이고 있으며 기업의 규모가 작든 크든 모두가 빅 데이터라는 물결에 휩쓸리고 있음을 알아야 한다.
Data Scientist의 바람직한 인재상은 “Data Scientist는 트렌드를 읽고, 기업이 경쟁 우위를 선점하고 살아 남으려면 무엇이 필요한 지를 제시 할 수 있어야 하며, 현대의 업무에 있어 ‘변화 담당자’로서 부서를 조정하고 정보를 통합한다”라고 IBM의 제품담당 부사장은 전한다.
Thomas 포트와 D.J 파틸은 “데이터 과학자는 어떤 능력을 갖춰야 할까?” 라는 질문을 던지고 동시에 이와 같은 답을 한다. “데이터 해커, 애널리스트, 커뮤니케이터, 어드바이저의 Hybrid유형 인재로 생각하면 된다. 이런 인재는 아주 대단한 역량을 발휘하지만 그만큼 드물기도 하다”. Data와 분석의 이과적 지식을 바탕으로 소통, 조언의 문과적이며 창조적인 한 단계 업그레이드된 업무를 위해서 필요한 양면의 능력인 것이다.
문의 (714)656-5868www.FlexCollegePrep.com
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서니 오 플렉스 샌디에고 센터 원장>
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