데이터 직무 방향성에 대한 고민

안녕하세요, 데이터 사이언스 자대 대학원에 들어가는데, 지도교수님과의 컨택 부족으로 원하는 분야 연구가 어려운 상황이시군요. 원하시는 분야 연구가 무엇인가요? 말씀하시는대로 AutoML등으로 데이터 분석 분야는 많은 툴들로 대략적인 분석 프로세스가 자동화되어있는 상태이기는 합니다. 그런데 현재 경영학과와 빅데이터 분석학을 공부하면서 특별히 도메인이 정해진 것 같지는 않네요! 보통은 화학이나 컴공, 제조, 물류, 유통, 마케팅 등의 한 분야에서 오랫동안 하다가 나오는 데이터를 가지고 예측이나 분류모델을 모델링해보는게 DS의 강점이라고 생각하는데요. 데엔같은 경우는 도메인이 특별히 영향을 미치지는 않지만 DS는 영향을 미치기 때문에, 지금처럼 도메인이 스토리로 드러나지 않는 경우에는 대학원같은 석사 학위를 넘어가는게, 전반적인 DS, 또는 데이터에 대한 이해도가 높다 라고 스토리를 짜기 쉽죠. 대학원을 가는게 학사보다 현재 상황에서 더 좋은 이유는, 예를 들어 도메인이 정해지지 않은 상태에서 특정기업에 가서라도 논문을 읽고 그 기업의 모델링에 참여하여 모델을 개발하고 논문을 쓰는데 힘을 보탤 수 있기 때문이죠. 학사에서는 아무래도 논문을 읽는 시간이 적으니 석사와 박사가 차이가 나는 거니까요. 그리고 언급하신대로 자격증도 딸 능력이 되고, 전공으로 빅데이터분석을 했음에도 아직까지도 본인을 '비전공자'라고 소개하는 부분에서도 자신감이 부족한게 아닌가 싶습니다. 질문자님께서는 데이터 사이언스 전공자가 어떤 학과를 나온 전공자라고 생각하시나요? 데이터 사이언스는 산업공학과/통계학과/응용수학과에서 시장의 흐름에 따라 돈을 벌려고 학과명을 변경/수정/생성하고 수강코스를 개편한 것입니다. 5년전에는 데이터사이언스라는 학과 자체가 없었습니다. 성균관대에서 처음? 만들었을때 데이터 분석 필드에있는 사람들이 웃기다고 했엇죠. 인공지능학과도 마찬가지라고 생각합니다. 

학교생활도 열심히하고 공부도많이하고 데이터 자체가 뭔지도 알고 분석도해보고 프로젝트도하고 공모전도하고 정말 잘하신 것 같아요. 제 의견으로는 현재에도 충분히 분석가나 과학자 포지션에 지원하고 채용될 수 있다고 생각합니다. 그러나 남들과 다른 그 '하나'가 없네요. 혹시 클라우드 경험이 있으신가요? AWS나 GCP, Databricks, Snowflakes, 이게 아니면 엔지니어링 적인 경험이 있으신가요? 도커의 경험이 있으신가요? 코드를 클래스 형태로 OOP로 맞추어서 배포가능하게 git을 이용해서 VC를 하신 경험이 잇으신가요? 데이터 사이언스는 어느정도 이렇게 단순히 주피터 노트북에서 낸 결과와 파워포인트를 만드는게 아니라, 실제 앱/웹이 배포하는 과정도 들어가 있어요. 그러다보면 머신러닝 엔지니어와 인공지능 엔지니어랑 결이 또 비슷해지는거지요. 질문자님은 다른 취준생보다 훨씬훨씬 경험도 많고 능력도 되십니다. 제가 수백명하고 이야기 나눠본 경험으로요. 대신에 분석가나 과학자를 직업으로 삼는 대부분의 사람들은 뭔가, 직업의 수준을 본다기보다 다들 자기가 하고싶은 무엇인가에 몰입하고 싶은 그 포인트가 있어요. 질문자님께 그런 포인트는 어떤 것일까요??

안녕하세요

데이터 분석의 역량이 너무 쉬운 것 같다는게 이해가 잘 안가긴 합니다.

데이터 분석은 매우 어려운 영역으로 보통 석사 이상은 해야 합격할 수 있는 것으로 유명합니다.

데이터 사이언스도 물론이죠.

데이터 분석은 모든 기업에 다 있는 직무입니다.

어떤 방향으로 데이터를 분석하는지가 중요한데, 모든 회사에서 ai 및 데이터 관련 역량을 많이 도입 중이라 갈 수 있는 곳은 많습니다.

석사 취업 시, 서카포가 아니면 대학원 학벌은 다 거기서 거기 입니다.

소속한 랩실의 연구내용 및 아웃풋이 중요할 뿐입니다.

안녕하세요.

개인적으로는 데이터사이언스 분야의 경우 단순 분석 및 모델링 보다는 해당 도메인 분야의 지식도 상당히 중요합니다. 그렇기에 AutoML로 자동화된 것은 맞지만 이러한 툴을 적재적소에 올바른 방법으로 잘 사용하느냐는 상당히 중요한 역량입니다. 특히 AI분야의 경우 상당히 빠른 속도로 발전하고 있기 때문에 오히랴 전망이 더 밝다고 생각할 수 있습니다. 그래서 개인적으로는 데이터사이언스 분야를 도전하셔도 괜찮을 거라 생각합니다. 데이터 사이언스와 데이터 엔지니어는 비슷한 부분은 있지만 분명 다른 일을 하는 직무이기 때문에 잘 생각해보시고 선택하시면 좋을 거라 생각합니다.

화이팅입니다:)

안녕하세요. 저는 비슷한 분야로 석사과정 중인데, 석사과정에서는 skp가 아닌 이상 학벌이 절대적으로 중요하지는 않은 것 같다고 생각합니다.

학사가 갈수있는 기업이 정해져있는것은 지원조건에 따라 달라 질수 있습니다.

대학원 학벌같은 경우 정말 메이저급 아니라면 인서울은 비슷하지만, 중요한것은 기업에서 해당 연구실을 높게 평가하는지 그리고 석사 주제가 기업에 관심을 가질만한것인지가 가장 중요합니다.