歴史と学術的背景
フィッシャー（1925）、テューキー（1962; 1977）のEDA、コッド（1970）の関係モデル、ブレイマン（2001）の「二つの文化」、Davenport & Patil（2012）、Wickham（2014）、Donoho（2017）が代表的です。
仕事内容と能力
指標設計、ダッシュボード、SQL、統計・A/Bテスト、可視化等。 ※ 職務範囲や求められる能力は企業・業界により異なります。実際の求人とNCS職務情報で確認してください。
採用とキャリア
SQLD・ADsP等が補助になり、ポートフォリオが重要です。
よくある質問
- Pythonは必須？
- SQLが基本で、他は求人次第。
- 統計専攻が必要？
- 不要ですが基礎は必要です。
出典確認日：2026-10-26
参考文献
- Fisher, R. A. (1925). Statistical Methods for Research Workers. Oliver & Boyd.
- Tukey, J. W. (1962). The future of data analysis. Annals of Mathematical Statistics, 33(1), 1–67.
- Tukey, J. W. (1977). Exploratory Data Analysis. Addison-Wesley.
- Codd, E. F. (1970). A relational model of data for large shared data banks. Communications of the ACM, 13(6), 377–387.
- Breiman, L. (2001). Statistical modeling: The two cultures. Statistical Science, 16(3), 199–231.
- Davenport, T. H., & Patil, D. J. (2012). Data scientist: The sexiest job of the 21st century. Harvard Business Review, 90(10), 70–76.
- Wickham, H. (2014). Tidy data. Journal of Statistical Software, 59(10), 1–23.
- Donoho, D. (2017). 50 years of data science. Journal of Computational and Graphical Statistics, 26(4), 745–766.
- 국가직무능력표준(NCS). https://www.ncs.go.kr
- 고용24 직업정보(고용노동부·한국고용정보원). https://www.work24.go.kr