변화하는 미래

미래의 직업 :데이터 스크라이버 (Data Scriber)

Deep purple 2025. 2. 28. 17:31

데이터 스크라이버 (Data Scriber)는 주로 AI 모델이나 머신러닝 알고리즘이 정확하게 학습할 수 있도록 데이터를 주석 달고, 분류하며, 처리하는 작업을 맡습니다. AI가 학습하는 데 중요한 역할을 하는 직업인데,  AI가 데이터를 잘 이해하고 올바르게 예측할 수 있도록 훈련 데이터를 준비하는 과정에서 핵심적인 역할을 합니다.

 

데이터 스크라이버의 주요 역할

1. 데이터 주석 달기 (Data Annotation)

 

  • 텍스트 주석 : 예를 들어, 텍스트 데이터에 특정 키워드나 감정을 레이블링하거나, 문장의 의미를 분류하는 작업을 합니다.
  •  이미지 주석: 이미지에서 객체를 인식하고, 이를 정확하게 라벨링하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어, 이미지 속 사람, 자동차, 동물 등을 구분하여 표시하거나, 이미지 내 특정 요소를 강조하는 작업이 필요합니다.
  •   음성 데이터 주석: 음성 데이터의 내용을 텍스트로 변환하고, 음성의 감정, 발음, 또는 특정 특징을 식별하고 레이블을 붙이는 작업도 포함됩니다.

2. 데이터 분류 및 정리

 

          º  대규모의 비정형 데이터를 정리하고, 이를 카테고리나 클래스로 나누는 작업입니다. AI 모델은

              정리된 데이터를 바탕으로 학습을 하므로, 이를 정확하게 분류하는 것이 중요합니다.

 

3. 데이터 정합성 검토

 

  •  AI 학습에 사용되는 데이터가 정확하고 일관된지 검토하는 역할도 합니다. 잘못된 데이터나 오류가 포함되면 학습 결과가 왜곡될 수 있기 때문에 데이터의 질을 체크하는 일이 필요합니다. 

4. 데이터 품질 관리

 

  • 수집된 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있는지를 검토하며, 품질이 낮은 데이터를 걸러내는 작업도 합니다. 이러한 작업을 통해 AI가 더 잘 학습하고 실수를 줄일 수 있도록 돕습니다.

 

5. 데이터 라벨링 가이드라인 제작

 

  •   다양한 유형의 데이터를 처리하기 위해, 데이터 주석을 달기 위한 가이드라인을 만들고 이를 준수 할 수 있도록 팀을 이끌거나 지원하는 역할을 할 수 있습니다.

 

 

 

데이터 스크라이버가 되기 위한 방법

 

1. 기본적인 컴퓨터 활용 능력

 

  •  데이터 스크라이버는 기본적으로 컴퓨터와 소프트웨어를 사용해 데이터를 처리해야 하기 때문에, 본적인 컴퓨터 사용 능력과 데이터 처리 능력은 필수입니다.

2. 데이터 주석 툴 익히기

 

  •  데이터 주석을 달기 위한 다양한 툴과 플랫폼을 사용할 줄 알아야 합니다. 예를 들어, Labelbox, SuperAnnotate, Amazon SageMaker Ground Truth 같은 데이터 라벨링 툴에 대한 이해가 필요 합니다.

 

3. 문제 해결 능력

 

  •  데이터를 주석 처리하는 과정에서 다양한 문제를 해결해야 할 경우가 많습니다. 예를 들어, 주석을 달 때 애매한 부분이 있을 수 있는데, 그런 경우에 합리적으로 판단하고 작업을 해야 합니다. 

4. 세부 사항에 대한 주의력

 

           º  데이터 스크라이버는 매우 세밀하게 작업해야 하므로, 세부 사항에 대한 주의력이 중요합니다.

              잘못된 라벨링이나 주석 달기는 AI 모델의 성능에 영향을 미치기 때문에 정확성이 중요합니다.

 

 

5. 도메인 지식 (선택적)

 

  •            º  특정 분야의 데이터를 주석 다는 경우, 해당 분야에 대한 기본적인 지식이 필요할 수 있습니다.  예를 들어, 의료 데이터나 금융 데이터에 대한 주석을 다는 경우, 해당 분야에 대한 기초적인 이해가 도움이 될 수 있습니다.

6. 언어 능력 및 감성 분석 능력 (텍스트 데이터의 경우)

 

  •  텍스트 데이터를 다룰 경우, 텍스트의 의미를 정확하게 파악하고 분류하는 능력이 필요합니다.  특히, 감성 분석을 포함한 주석 작업에서는 감정을 잘 분석하고 이를 정확히 반영하는 능력이 중요합니다. 

7.  AI와 머신러닝 기본 이해

 

  •   AI와 머신러닝의 기본 원리를 이해하는 것이 도움이 됩니다. 데이터가 어떻게 학습되고, 어떤 종류의   데이터가 필요한지에 대한 이해는 업무 수행에 큰 도움이 됩니다. 

직무예시 

 

 

º  자동차 제조업체에서 자율주행차 데이터를 주석 다는 역할

º  의료 데이터에서 질병 이미지에 대한 정확한 레이블링

º  음성 데이터를 텍스트로 변환하고, 감정 및 음성 분석 주석 달기

º  소셜 미디어 분석에서 사람들의 댓글이나 포스트의 감정과 주제 분류

 

 

※ 데이터 스크라이버는 AI가 정확하게 학습할 수 있도록 데이터를 준비하는 중요한 역할을 하며, 데이터 품질을 유지하고 정확한 학습을 도울 수 있도록 돕습니다. AI와 머신러닝이 발전함에 따라 이 직업의 중요성은 더욱 커질 것입니다.

 

데이터 스크라이버가 되기해 필요한 학과 또는 대학

 

데이터 스크라이버 (Data Scriber)가 되기 위한 경로는 주로 기본적인 컴퓨터 능력과 세밀한 작업 능력을 바탕으로 한 기술적인 학습과, 특정 분야의 도메인 지식을 갖추는 것이 중요합니다. 데이터 스크라이버는 특별히 고급 학위나 복잡한 전공이 요구되는 직업은 아니지만, 기본적으로 다음과 같은 공부나 전공이 도움이 될 수 있습니다

 

1. 컴퓨터 과학 및 정보학 전공 (Computer Science / Information Technology)

 

 º  필요한 이유: 데이터 스크라이버는 주로 다양한 데이터 포맷을 다루고, 주석을 달기 위해 여러

소프트웨어와 툴을 사용하기 때문에 컴퓨터 과학적인 기본 지식이 유용합니다.

 특히, 데이터 처리 및 관리와 관련된 지식을 배울 수 있습니다.

 

º   추천 과목: 데이터베이스 관리, 알고리즘, 프로그래밍, 데이터 구조, 소프트웨어 개발 기초 등.

 

2. 데이터 과학 (Data Science)

 

 º  필요한 이유:

  • 데이터 과학은 데이터 분석, 처리 및 시각화와 관련된 지식을 다룹니다. 데이터 스크라이버로서 데이터를 정확하게 분류하고 주석을 달 수 있도록 도와주는 기초적인 기술을 배울 수 있습니다. 데이터 과학은 데이터의 중요성과 그것을 잘 다루는 방법을  이해하는 데 유리합니다.

 º   추천 과목: 데이터 분석, 머신러닝, 통계학, 데이터 시각화 등.

 

3. 디지털 미디어/디지털 콘텐츠 전공 (Digital Media / Digital Content)

 

º 필요한 이유:

  • 특히 이미지나 비디오 등의 비정형 데이터를 다룰 때 유용합니다. 디지털 콘텐츠 제작과 관련된 전공을 통해 콘텐츠를 어떻게 분석하고 주석을 달 수 있을지에 대한 감각을 기를 수 있습니다.

 º  추천 과목: 미디어 디자인, 디지털 콘텐츠 제작, UX/UI 디자인 등.

 

4. 언어학/문헌학 전공 (Linguistics / Literature)

 

 º  필요한 이유:

  • 텍스트 데이터를 다루는 데이터 스크라이버는 문법, 의미 분석, 감정 분석 등에 대한 이해가 필요합니다. 언어학이나 문헌학 전공은 텍스트 데이터의 구조와 의미를 잘 파악하고 주석을 다는데 유리합니다.

 º  추천 과목: 문학 분석, 언어학, 의미론, 감성 분석 등.

 

5. 통계학 (Statistics)

 

º  필요한 이유:

  • 통계학은 데이터 분석의 기초를 제공합니다. 데이터 스크라이버는 데이터를 처리하고, 분류하고, 주석을 달 때 정확성을 기해야 하기 때문에 통계학의 기초적인 지식이 유용 할 수 있습니다.

 º  추천 과목: 확률론, 회귀 분석, 데이터 분석, 실험 설계 등.

 

6. 그래픽 디자인/UX/UI 디자인 전공 (Graphic Design / UX/UI Design)

 

 º  필요한 이유:

  • 이미지나 비주얼 데이터를 다룰 때 유용합니다. UX/UI 디자인 전공을 통해, 이미지나 비디오에서 중요 요소를 잘 식별하고 분류하는 능력을 키울 수 있습니다. 이미지 데이터 주석을 달 때, 사람이 어떤 부분을 중요하게 볼지를 판단하는 데 유리합니다.

 º 추천 과목: 그래픽 디자인, 인터페이스 디자인, 사용성 테스트, 디자인 원칙 등.

 

7. 기타 전공 (부가적인 학문)

 

º  심리학/감정 분석:

  • 데이터 스크라이버가 감정 분석을 담당하는 경우, 심리학이나 감정 분석에 대한

º  인공지능 / 머신러닝:

  • AI나 머신러닝에 대한 기본적인 이해를 쌓으면 데이터 주석의 중요성이나 AI 학습 과정에 대한 이해도가 높아져 더욱 효과적으로 데이터를 주석 달 수 있습니다.

 

8. 필요한 기술 및 학습

 

º  데이터 주석 툴 사용법:

  • Labelbox, SuperAnnotate, Amazon SageMaker Ground Truth 등 다양한 데이터 주석 툴을 익히는 것이 중요합니다.

 º  기초 프로그래밍 지식:

  • 파이썬(Python) 같은 언어는 데이터 처리 및 자동화 작업에 유용할 수 있습니다.

 º  세밀한 주의력 및 정확성:

  • 데이터 스크라이버는 데이터의 작은 부분까지 신경 써야 하므로, 디테일에 집중할 수 있는 능력이 중요합니다.

관련 대학 및 학과

            º   서울대학교: 컴퓨터 공학, 데이터 과학, 인공지능 관련 전공

            º  카이스트 (KAIST): 전산학, 데이터 과학, 인공지능 학과

            º   포스텍 (POSTECH): 컴퓨터 공학, 데이터 사이언스 학과

            º  고려대학교: 컴퓨터학과, 데이터 과학 전공

            º  한양대학교: 컴퓨터공학과, 데이터 과학 학과

             

대체 학습 방법:

º  온라인 코스:

  • Coursera, Udemy, edX와 같은 플랫폼에서 데이터 분석, 데이터 라벨링, AI와 관련된  기초적인 코스를 들을 수 있습니다.

º  데이터 주석 프로젝트:

  • 실제 프로젝트를 통해 실습하며 경험을 쌓을 수 있습니다. Kaggle과 같은 데이터 과학 플랫폼에서는 다양한  데이터를 활용하여 주석 작업을 해볼 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다.

 

※ 데이터 스크라이버가 되기 위한 특정한 전공은 없지만, 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 디지털 미디어, 언어학 등의 전공을 통해 필요한 기술을 배우고, 데이터 분석 및 주석 도구에 대한 이해도를 높이는 것이 중요합니다. 이 외에도 관련 분야에서 제공하는 다양한 온라인 학습 자료나 실습 경험을 통해 직접적인 경험을 쌓는 것이 유리합니다.

 

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