컴공+통계학과 취업 관련 질문드립니다. (+코딩 고민..)

데이터 사이언스에 복수전공인데 이론강의도 재밌다니 좋네요. 코딩을 잘 못한다는 것도 그냥 학교내의 과제 관련해서 그런거일 것 같으니까 너무 걱정하지말고 지속적으로해보세요. 코딩다시해서 백엔드 하기는 너무 어렵고, PM은 크게 와닿지 않습니다. 데이터 분석쪽이 그나마 낫겠는데 이제는 코딩보다는 데이터 분석 자체의 프로세스를 잘 아시는게 좋은것같아요.

데이터분석은 코딩 능력이 중요한데, SQL, R 등 데이터 처리 능력이 중요한 역할을 합니다. 하지만 코딩이 부족하다면, 백엔드 개발 쪽은 좀 더 도전적일 수 있어요.

우선, 데이터분석 직무는 반드시 대학원이 필요한 건 아니지만, 대학원 진학은 심화 지식과 네트워크 구축에 도움이 될 수 있습니다. 만약 코딩에 부담을 느낀다면 데이터 분석 툴을 활용한 분석이 주력인 직무나, 데이터 기반의 PM 직무도 좋은 선택이 될 수 있습니다. 

PM은 코딩이 필요할 수도 있지만, 프로젝트 관리와 커뮤니케이션 능력이 더 중요한 경우도 많으니, 코딩 능력의 요구도에 따라 적합성을 판단하면 좋습니다.

부캠이나 코딩 학습을 고려할 수도 있지만, 코딩에 대한 자신감을 조금씩 키우는 것도 중요합니다. 우선 SQLD 자격증을 취득하고, 실무에서 필요로 하는 도구들을 하나씩 익히면서 경험을 쌓는 것도 좋은 방법이 될 것입니다.

안녕하세요.

이론과 실무 코딩은 다르다라는 것을 저도 많이 느꼈습니다. 하지만 잘 못한다는 것은 본인의 현 상황이자 핑계일 수 있습니다. 오히려 해당 분야에 대해서 계속 하고자 한다면 부족한 부분을 채우기 위한 공부를 하는 것이 우선이지 않을까 싶습니다.

그리고 현업에서는 요즘 gpt, copiot 등 코딩을 서브해주는 것들도 있기에 예전보다는 부담이 덜하다는 것도 하나의 좋은 점일 수 있습니다.

화이팅입니다:)

데이터 분석은 완벽한 코딩 실력보다 통계적 사고 + 해석 능력 + 툴 활용 능력이 더 중요 하기의 질문하신 분에게 적합하다고 생각합니다.다만 분석툴은 기초 정도라도 익혀야 함 → Pandas, Matplotlib등

하짐나 데이터 분석은 학부과정에서 조금 석사에게 밀리는 감이 있긴합니다.