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데이터 사이언티스트 외 2

통계학과 직무 선택 및 방향성

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먼저 무겁고 어두운 취준과 필력이 좋지 못해 두서 없이 글을 적을 수 있어 죄송하고 읽어주시고 답변주시는 멘토님들 감사합니다.

 

저는 지방 사립대 4년제 졸업생으로 올해 2월에 졸업을 했습니다.

통계학과 학사로 기초통계와 데이터 분석을 전공했고 이제 취업준비생의 길에 막 들어왔습니다.

진학 당시에는 유망한 분야라는 생각으로 전공을 선택했고 흥미도 느끼며 통계학을 공부했습니다.

학점은 3.90 / 4.5 정도로 졸업을 했고, 머신 러닝, 시계열 분석 등 학부과정 프로젝트와 공모전 등에 참가는 했습니다.

하지만 동아리나 학회 등 대외활동은 하지 않았고, 데이터 분석가 직무는 석사과정을 많이 뽑아서 고민은 했으나 진학은 하지 않았습니다.

 

학점을 미리 채워 졸업 요건을 충족시켜 놓았기에 4학년 2학기에는 데이터 분석 부트캠프도 병행하며 최우수 수료생 수상도 받았고, ADsP, SQLD, 빅데이터분석기사 등 자격증은 모두 취득해 두었고 토익스피킹 IH 도 취득했습니다.

 

제 딴에서는 나름 학부 공부도 열심히하고 프로젝트도 진행하고 했지만 취준생 생활을 겪으며 공고를 쓰고 돌이켜보니

딥러닝, LLM 분야는 거의 수박 겉핡기 식으로 배웠기도 하고, 석사나 학벌이 좋은편도 아니라 어려울 것 같고,

머신 러닝은 나름 많이 배우고 모델링 및 프로젝트도 해봤지만 실무에서 적용하기엔 턱없이 모자른 듯 하고, 현재는 SQL이 부족한 듯 하여 공부하고 있습니다.

 

부트캠프를 수강할 당시 멘토님의 조언으로는 컨설팅 회사가 첫 직장으로 좋다는 조언을 받아서 컨설팅 회사에도 지원해봤지만 서류 탈락의 고배를 마시고 있고, 데이터 분석가, DA, DE 직무는 학벌을 비롯한 문턱이 너무 높은것 같아 다양한 데이터 관련 직무들 중에서 어떤 직무를 더 준비하고 어떤 쪽으로 준비를 해야할지 감이 오질 않아 혼란스럽고 두려운 상태입니다. 

 

지금 당장 무엇을 먼저 준비해야 좋을지 답변해주시면 감사하겠습니다 ㅠㅠ 

긴 글 읽어 주셔서 감사합니다.

 

 

 

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댓글 2
  • 멘토 지니컴퍼니

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    답변수 6,606

    케이티기업일치_check-icon

    데이터 분석직무일치_check-icon

    안녕하세요 멘티님~ 현재 상황에서는 데이터 관련 직무를 전부 열어두기보다 데이터 분석가와 비즈니스 데이터 분석 직무를 중심으로 준비하는 것을 추천드립니다. 통계학 전공에 학점도 좋은 편이고 머신러닝과 시계열 프로젝트, 데이터 분석 부트캠프, 관련 자격증까지 갖추고 있어 기본적인 경쟁력은 충분합니다. 반면 DE는 데이터 파이프라인과 클라우드, 서버 및 개발 역량이 중요해 지금까지의 경험과는 다소 거리가 있습니다. 석사가 필수인 것도 아니므로 학벌 때문에 지나치게 위축될 필요도 없습니다. 당장은 SQL을 실무 수준으로 끌어올리고 Python을 활용한 데이터 전처리와 분석, 시각화 역량을 보완해보세요. 이후 프로젝트 하나를 선정해 문제 정의부터 데이터 추출, 분석, 인사이트와 개선안까지 포트폴리오로 정리하는 것이 좋습니다. 취업 초기에는 데이터 분석가뿐 아니라 서비스 분석, 마케팅 분석, BI 직무까지 함께 지원하면 선택지를 넓힐 수 있습니다.
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