데이터 과학자

컴퓨터 및 수학

AI 노출도

  • 데이터 출처: BLS발행 시점: '26.08

    매우 높음· 상대

    낮음4단계 상대 범주매우 높음

    직업군 단위 값

    척도 · 모수 · 출처

    4단계 상대 범주 (낮음 / 보통 / 높음 / 매우 높음)

    BLS 고용전망 표의 세부직업 831개 기준. 값은 NEM(전국고용매트릭스) 코드 단위로 부여되므로, 같은 NEM 코드를 쓰는 직업은 같은 밴드를 받습니다

    원천 데이터셋 (XLSX 파일 내려받기)

  • 데이터 출처: Anthropic발행 시점: '26.03

    0.461

    0.000여기 실린 값의 범위0.745
    척도 · 모수 · 출처

    관측 노출 지수, 발행된 그대로 0–1

    O*NET 과업 매핑 기준

    원천 데이터셋

  • 데이터 출처: ILO발행 시점: '25

    0.57

    0.09여기 실린 값의 범위0.70

    직업군 단위 값

    척도 · 모수 · 출처

    생성형 AI 노출 지수, 발행된 그대로 0–1

    ISCO-08 직업군 단위 — 같은 코드를 쓰는 직업은 모두 같은 값

    본 사이트 산출이며 ILO가 발행한 수치가 아닙니다. 본 사이트가 ILO 데이터셋에 연결한 직업 1,012개 가운데 이 값 이상인 직업이 7%입니다.

    원천 데이터셋

이 원천이 어떤 종류의 값인가

BLS 범주는 절대 수준이 아니라 상대 순위이며, 1차 측정도 아닙니다. 여러 선행 연구가 매긴 직업별 백분위 순위를 4단계로 묶은 값입니다. 고용·임금 예측도, 도입 확률도 아니며 자동화와 증강을 구분하지 않습니다.

작업별 노출도

노출된 작업만
작업Claude.ai원천값 / 비중 %API원천값 / 비중 %
전용 소프트웨어를 사용해 데이터 분석 결과를 전달할 그래프·차트나 그 밖의 시각 자료를 제작한다.

Create graphs, charts, or other visualizations to convey the results of data analysis using specialized software.

15-2051

0.360026.70.06003.7
임원·관리자·고객·그 밖의 이해관계자가 검토하도록 사업·재무·경제 데이터를 요약한 표준 보고서나 맞춤 보고서를 생성한다.

Generate standard or custom reports summarizing business, financial, or economic data for review by executives, managers, clients, and other stakeholders.

15-2051

0.180013.30.330020.1
비즈니스 인텔리전스 도구·데이터베이스·대시보드·시스템이나 방법을 유지하거나 갱신한다.

Maintain or update business intelligence tools, databases, dashboards, systems, or methods.

15-2051

0.150011.10.230014.0
분석을 수행하기 위해 프로그래밍 언어로 새 함수나 응용 프로그램을 작성한다.

Write new functions or applications in programming languages to conduct analyses.

15-2051

0.12008.90.10006.1
데이터 분석 목록과 활동·실적·진척 보고서를 작성한다.

Prepare data analysis listings and activity, performance, or progress reports.

15-2051

0.07005.20.14008.5
실행 권고를 지원할 최신 사업 정보나 추세 데이터를 종합한다.

Synthesize current business intelligence or trend data to support recommendations for action.

15-2051

0.06004.40.15009.1
요청에 따라 데이터 세트에 알맞은 서식을 준비한다.

Prepare appropriate formatting to data sets as requested.

15-2051

0.06004.40.15009.1
기존 보고서·대시보드나 그 밖의 도구에 기술 지원을 제공한다.

Provide technical support for existing reports, dashboards, or other tools.

15-2051

0.05003.70.02001.2
프로세스와 기술을 평가하고, 생산성과 효율을 높일 개정 사항을 제안한다.

Evaluate processes and technologies, and suggest revisions to increase productivity and efficiency.

15-2051

0.04003.00.01000.6
수학 이론과 기법을 사용해 공학·과학·그 밖의 분야에서 해결책을 제안한다.

Propose solutions in engineering, the sciences, and other fields using mathematical theories and techniques.

15-2051

0.04003.00.00000.0
손실 함수나 설명된 분산 비율 같은 통계 성능 지표를 사용해 모델을 비교한다.

Compare models using statistical performance metrics, such as loss functions or proportion of explained variance.

15-2051

0.00000.00.00000.0
수학적 모델링과 데이터 분석 결과를 경영진이나 그 밖의 최종 사용자에게 구두나 서면으로 발표한다.

Deliver oral or written presentations of the results of mathematical modeling and data analysis to management or other end users.

15-2051

0.00000.00.00000.0
표준 문서·템플릿이나 그 밖의 재사용할 수 있는 지식 자산 라이브러리를 관리한다.

Maintain library of model documents, templates, or other reusable knowledge assets.

15-2051

0.00000.00
직원에게 기술 절차나 소프트웨어 프로그램 사용법을 교육한다.

Train staff on technical procedures or software program usage.

15-2051

0.00000.00
도구·보고서·메타데이터 개선에 관한 정보를 알린다.

Disseminate information regarding tools, reports, or metadata enhancements.

00.00000.0
데이터 관리 프로그래밍의 기술 사양을 수립하고 요구를 정보기술 직원에게 전달한다.

Develop technical specifications for data management programming and communicate needs to information technology staff.

00.00000.0
데이터의 코딩·보고·전송, 데이터베이스 잠금, 업무 흐름 프로세스 같은 영역을 다루는 프로젝트별 데이터 관리 계획을 수립한다.

Develop project-specific data management plans that address areas such as coding, reporting, or transfer of data, database locks, and work flow processes.

00.00000.0
모든 표면에서 관측 없음 19건 원천에 해당 릴리스 행이 없는 태스크입니다. 비중 0은 표시 단계의 구성비이고, 부재는 원천값 칸의 —가 나타냅니다.
매출·이탈·의료 이용 같은 관심 결과를 예측하는 모델에 특징 선택 알고리즘을 적용한다.

Apply feature selection algorithms to models predicting outcomes of interest, such as sales, attrition, and healthcare use.

00
조사할 집단을 결정하기 위해 표본 추출 기법을 적용하거나 전수 조사 방법을 사용한다.

Apply sampling techniques to determine groups to be surveyed or use complete enumeration methods.

00
데이터를 수집할 설문조사·여론조사나 그 밖의 도구를 설계한다.

Design surveys, opinion polls, or other instruments to collect data.

00
데이터 분석으로 다룰 수 있는 사업 문제나 경영 목표를 파악한다.

Identify business problems or management objectives that can be addressed through data analysis.

00
새로 떠오르는 분석 동향과 기술을 파악하기 위해 과학 논문·학술대회 논문·그 밖의 연구 출처를 읽는다.

Read scientific articles, conference papers, or other sources of research to identify emerging analytic trends and technologies.

00
산업이나 사업 동향을 계속 파악하기 위해 고객·경쟁사·공급업체·전문 단체나 그 밖의 관계자와 소통한다.

Communicate with customers, competitors, suppliers, professional organizations, or others to stay abreast of industry or business trends.

00
비즈니스 인텔리전스 정보가 사용자에게 제때 전달되도록 관리한다.

Manage timely flow of business intelligence information to users.

00
비즈니스 인텔리전스나 정보기술 보고서·대시보드·그 밖의 산출물의 사양을 기록한다.

Document specifications for business intelligence or information technology reports, dashboards, or other outputs.

00
정보가 정의된 요구에 부합하도록 시험을 수행하거나 조율한다.

Conduct or coordinate tests to ensure that intelligence is consistent with defined needs.

00
향후 제품 개발을 위한 시장을 파악하거나 기존 제품의 판매를 개선하기 위해 기술 추세를 분석한다.

Analyze technology trends to identify markets for future product development or to improve sales of existing products.

00
현행 데이터베이스 기술과 모범 사례를 계속 파악하기 위해 기술 문헌을 읽고 보수 교육이나 전문 협회에 참여한다.

Read technical literature and participate in continuing education or professional associations to maintain awareness of current database technology and best practices.

00
프로토콜·임상 연구 보고서·규제 제출 서류나 그 밖의 관리 대상 문서의 취합·정리·작성에 기여한다.

Contribute to the compilation, organization, and production of protocols, clinical study reports, regulatory submissions, or other controlled documentation.

00
Track the flow of work forms, including in-house data flow or electronic forms transfer.
00
Supervise the work of data management project staff.
00
논리 검사를 설계하거나 테스트하는 일을 포함해 임상 데이터베이스를 설계하고 검증한다.

Design and validate clinical databases, including designing or testing logic checks.

00
데이터 공개 형식·전달 일정·테스트 규약 같은 임상 시스템 요구사항을 정의하거나 시행하기 위해 최종 사용자와 협의한다.

Confer with end users to define or implement clinical system requirements such as data release formats, delivery schedules, and testing protocols.

00
데이터를 접수·처리·추적하는 양식을 설계한다.

Design forms for receiving, processing, or tracking data.

00
마케팅·임상 모니터링·의학부 같은 기능 부문에 지원과 정보를 제공한다.

Provide support and information to functional areas such as marketing, clinical monitoring, and medical affairs.

00
다양한 연구 상황에 맞는 구체적인 소프트웨어 프로그램을 개발하거나 선정한다.

Develop or select specific software programs for various research scenarios.

00

데이터 출처·라이선스 — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): 상세 고지는 크레딧 및 출처 페이지 참조

직업 정보

이 직업과 관련된 최근 변화

2026년 4월: 한국은행 연구: 경력 5년 이하 주니어의 AI로 인한 근무시간 감소 4.0%(21년 이상 2.9%). AI 고노출 업종 청년 일자리 211만 개 중 98.6% 감소.

[출처: Bank of Korea Employment Research (2025)]

2026년 3월: BLS, 2034년까지 데이터 과학자 일자리 36% 성장 전망 - 기술직 중 최고

[출처: U.S. Bureau of Labor Statistics]

2026년 3월: Dallas Fed: 데이터 과학자가 AI 고노출 직종으로 분류됨. AI가 경력직의 분석 생산성을 증폭시키며 임금 프리미엄 상승 중.

[출처: Dallas Fed (Feb 2026)]