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Data scientist라는 용어 자체가 2008년에 링크드인(LinkedIn)의 데이터 제품 총괄이었던 DJ 파틸이 ‘우리 같은 일을 하는 사람들이 데이터 사이언티스트다’라고 말한 것에서 나온 것이기 때문에 역사가 채 10년도 안됐으며 산업 현장에서 나왔기 때문에 학술적으로 정교하게 정의가 된 용어도 아니다. 고로 객관식 답안지처럼 용어의 명확한 뜻과 이 커리어를 밟기 위한 정형화된 공식이 존재하지도 않는다.
여타 과학들과 달리 데이터 사이언스는 데이터를 연구하는 과학이 아니라 현실 세계의 다양한 문제, 보통은 비즈니스와 밀접한 관계를 갖고 있는 문제를 데이터를 통해 해결하는 절차와 방법을 통칭한다. 따라서 과학과 산업의 융복합, 다양한 학문들간의 융복합이 자연스러운 영역이기 때문에 정형화된 순차적인 커리어보다는 다양한 커리어와 역량의 융복합이 일반적이다. 한국 및 세계의 뛰어난 데이터 사이언티스트들을 살펴봐도 그 배경이 정말 다양하다는 것을 알 수 있다.
그러나 공식화된 성장의 지름길은 없지만 현업에서 성과를 제대로 내는 데이터 사이언티스트들이 노력해 쌓은 역량들을 이들이 현업에서 해결해야 하는 일의 성격과 연결해 정리할 수는 있다. 21세기에 가장 섹시하다는 이 새로운 커리어를 관심있게 보는 사람에게는 이번 정리가 도움이 될 것이다.