퀀트(Quantitative Analyst, 금융 데이터 분석가)

 

1980~90년대에 뉴욕의 윌스트리트에서 퀀트(Quantitative Analyst, 금융 데이터 분석가)가 주목을 받기 시작하자 시대에 맞추어 각 대학들이 금융공학 관련 학과들을 개설하기 시작하였다.

 

현재 빅데이터(bigdata)와 데이터 사이언티스트(data scientist)가 주목을 받기 시작하자 국외를 비롯해 국내에서도 빠르게 빅데이터 학과, 데이터사이언스 학과 및 대학원들이 급속도로 개설되고 있다. 기존의 통계학과나 데이터정보학과에서도 빅데이터를 다룰 수 있는 프로그램 과목을 중요시 여기고 있으며, 국가에서도 데이터사이언스들을 육성하기 위해 교육 및 컨퍼런스, 세미나가 열리고, 자격증 또한 생길 예정이다.

 

전문가들은 퀀트시대보다 데이터 사이언스 시장 수요가 훨씬 더 오래 지속 될 것이라고 발표하며, 기업 또는 국가의 정책 수립에도 빅데이터의 활용도가 점점 커지는 현상에 따라 데이터 사이언스의 수요와 중요성이 높아질 것으로 예상된다고 한다.

 

 

그렇다면 기존의 데이터 매니저 또는 데이터 매니지먼트(data management)라는 포지션이 있는데

데이터 사이언티스트(data scientist)는 왜 생긴 것인가?

 

데이터 사이언티스트는 자료나 문제의 핵심을 파악하여 해답을 찾기위해 검증이 가능한 가설을 세울 수 있는 능력이 필요하기 때문이다. 기존의 자료관리 수준이 아닌 업그레이드 되어 Why?(왜?)라는 질문을 던질 줄 알고 호기심이 왕성하며, 통찰력이 있는 전문가이기 때문에 우리는 데이터 매니저 및 매니지먼트가 아닌 데이터 사이언티스트라고 칭하는 것이다.