데이터 분석, 데이터 사이언스, 머신러닝 분야는 전 세계적으로 협업이 활발하고, 새로운 기술을 빠르게 익히는 게 무엇보다 중요합니다. 특히 데이터 직무에서 영어는 단순한 외국어를 넘어서, 업무 효율성과 경쟁력을 높여주는 필수 도구처럼 자리잡고 있습니다. 예를 들어 구글이나 마이크로소프트, 메타와 같은 글로벌 기업들은 모든 문서, 코드 주석, 학술 논문까지 영어로 소통합니다. 이번 글에서는 데이터 직무 종사자에게 영어가 왜 중요한지 세 가지 측면에서 살펴보고, 실제 현업에서는 어떤 식으로 쓰이는지 이야기해 보려 합니다.
데이터 직무 영어 배우면 논문과 자료 접근이 쉬움
데이터 직무 영어를 익히면 논문이나 자료에 접근하기가 훨씬 수월해집니다. 최신 기술이나 알고리즘은 대개 영어 논문이나 공식 문서에서 가장 먼저 발표됩니다. 예를 들어 머신러닝 모델을 연구할 때는 Arxiv.org 같은 사이트에서 영어 논문을 직접 읽어야 하고, TensorFlow나 PyTorch와 같은 프레임워크도 영어로 된 매뉴얼을 기반으로 공부하게 됩니다. 영어를 잘 모르면 최신 연구를 바로 확인하기 어렵고, 번역본이 나오기를 기다리거나 누군가의 해설을 참고해야만 할 때도 있습니다. 반면, 영어를 익히면 원하는 정보를 누구보다 빠르게 찾아볼 수 있어 데이터 직무에서 큰 경쟁력이 됩니다.
데이터 직무 영어 배우면 협업과 커뮤니케이션 향상
또 한 가지 중요한 이유는 바로 협업과 의사소통입니다. 데이터 직무는 대체로 여러 사람이 함께 일하는 경우가 많습니다. 글로벌 팀에서 일하다 보면 회의는 물론이고, 코드 리뷰나 슬랙 등 메신저, 깃허브 메시지도 거의 영어로 이뤄집니다. Kaggle 같은 대회에 참가하거나 해외 커뮤니티에 질문을 올릴 때도 영어가 기본입니다. 이렇듯 영어에 익숙해지면 동료들과 협업할 때 오해가 줄고, 커뮤니케이션도 한층 자연스러워져 일에 속도가 붙습니다.
데이터 직무 영어 배우면 AI 도구 활용이 유리
최근에는 ChatGPT와 같은 AI 도구를 활용해 데이터 분석을 더 빠르게 진행할 수 있는 환경이 만들어지고 있습니다. 여기서도 영어 능력이 한몫합니다. 실제로 AI에게 영어로 질문을 던지면, 더 정확하고 풍부한 답변을 얻을 때가 많습니다. 예를 들어 “이 데이터셋을 EDA하는 코드 짜줘”라고 한국어로 물었을 때보다, “Write Python code for EDA with visualization” 등 영어로 질문했을 때 답변의 질이 크게 올라가는 경우가 많죠. 영어를 잘하면 AI 도구도 더 효율적으로 다룰 수 있으니, 업무 속도나 성과가 자연스럽게 좋아질 수밖에 없습니다.
정리해 보면, 데이터 직무 종사자가 영어를 익히면 논문이나 자료에 빠르게 접근하고, 글로벌 협업에도 능해지며, 새로운 AI 도구까지 더 적극적으로 활용할 수 있다는 커다란 이점이 있습니다. 단순히 이력서에 한 줄 쓰는 ‘영어 가능’이 아니라, 실제 업무에서 데이터 전문가로서 역량을 넓힐 수 있는 중요한 경쟁력이 되는 셈입니다. 그래서 데이터 분야에 종사한다면, 영어 학습을 꾸준히 병행해서 자신의 커리어를 더 크게 키워가는 노력이 필요하다고 생각합니다.