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계정을 잊어버리셨나요?

by 잇다 itdaa Dec 30. 2021

빅데이터, 정말 개발자부터 되는 게 유리할까요?

군 입대 후 내년 2학년으로 복학 예정인 학생입니다. 1학년 때는 C, JAVA, 확률과 통계 정도를 배웠습니다. 그리고 전역 후에는 컴활 1급, ADSP, SQLP 자격증을 취득했고요.

©Carlos Muza

1. 멘토님. 빅데이터 분석가, 데이터 사이언티스트 등의 직업은 신입 기준 대학원을 선호하는 편이라는 이야기를 들어서 대학원 진학을 생각하고 있는데요. 더 좋은 대학교의 대학원으로 가면 메리트가 될까요?

2. 유튜브 같은 데서 보면, 신입은 빅데이터 분석가, 데이터 사이언티스트로 취직하기는 어려우니 개발자 쪽에서 경험을 쌓고 후에 취업을 준비하라는 영상이 있었습니다. 이거에 대해서 어떻게 생각하시나요?

3. 저에게 추천하는 학업 분야? 방향? 등이 있으시면 말씀 부탁드립니다. (현재 파이썬 공부 중입니다)

안녕하세요! 꽤 추운 날씨가 지속되는 2021년 연말이네요. 내년에 복학 예정이신데, 직무 혹은 취업과 관련해서 고민이 많으신듯합니다.

2학년으로 복학하는 입장에서 어찌 보면 조금 이른 고민일 수 있지만, 고민의 결과로 좋은 방향을 잡고 학업에 집중하신다면 보다 원하는 결과를 얻을 수 있지 않을까 생각합니다.

빅데이터 분야, 대학원이 필수일까요?

데이터 분석가와 데이터 과학자는 조금 다른 상황에 처해 있는 면이 있습니다. 많은 기업들이 데이터 분석가에 대한 수요가 높아졌지만 실제 석사 이상의 데이터 분석가의 인원이 적기도 하고, 학교에서의 연구와 실무와의 괴리가 존재하는 부분도 있습니다.

사실 현장에서는 데이터 분석가의 경우 석사 이상 학력의 중요도는 많이 낮아졌습니다. 오히려 학력과 무관하게, 데이터 분석의 지식과 경험을 많이 쌓은 인재를 선호하는 경향이 높아진 부분도 있기 때문에 2학년으로 복학 예정이신 멘티님 입장에서 데이터 분석 직무를 택한다면 굳이 대학원을 목표에 넣는 것은 아직은 조금 이른 부분이 있지 않을까 생각됩니다.

오히려 저라면 데이터 분석이나 데이터 사이언스 같은 영역은 컴퓨터 공학이라는 전공의 틀 안에서 모두 공부하기 어렵기 때문에 현시점에서 공부하는 영역을 넓혀가는 부분을 조금 더 고민해 보지 않을까 생각합니다.

©Edho Pratama

데이터 사이언스, 또는 데이터 과학이라는 영역은 데이터 분석과 컴퓨터 공학을 넘어서서 사회학이나 인문학 같은 영역으로도 배경지식이 필요합니다. 또 데이터 과학은 말 그대로 "과학"의 영역이다 보니까 가설을 세우고 수학적/과학적 검증을 통해 결론을 얻어내는 연구의 직무이기도 합니다.

그래서 대학원 등을 통해 조금 더 심도 있는 공부를 하시는 분들이 조금 더 유리한 부분이 있지만, 많은 기업들이 데이터 사이언스도 데이터 분석 직무의 연장선에서 보는 경우가 많습니다. 멘티님께서도 데이터 사이언스를 직접 바라보기보다는 데이터 분석을 통해 경험과 경력을 쌓아 넘어갈 수 있는 직무의 영역으로 보신다면 굳이 현시점에서 대학원은 필요충분조건은 아닐 수 있다고 생각됩니다.

물론 대학원 진학이 주는 장점도 있지만, 말씀드렸다시피 필요충분은 아니니 심사숙고하셨으면 합니다. 그리고 세부 연구 전공에 따라 학교의 브랜드가 중요하기도 하고 특정 분야는 학교보다는 지도 교수님이 누군가가 더 중요하기도 하므로, 이런 부분을 찾아나가는 시간을 갖기를 고려해 보셨으면 합니다.

정말 개발자부터 되어야 하나요?

데이터 분석가나 데이터 사이언티스트 분야가 유망하고 많은 자리가 열리고 있지만 IT 분야 (SW 분야)에서 가장 많은 자리가 신입에게 열리는 직무는 단연코 SW 개발 직무입니다. 물론 SW 개발자가 데이터 분석이나 데이터 과학으로 직무를 변경하는 게 불가능하지 않지만, 직무적 역량과 지식 등 꽤나 많은 지식과 경험을 추가로 쌓아야 합니다.

따라서 멘티님이 목표로 하는 직무가 데이터 분야라면 SW 개발자로 시작하시기보다는 일단 데이터 분야의 직무를 목표로 하고 거기에 필요한 기술적, 이론적 지식을 쌓고 경험을 더해서 해당 직무로 시작하시는 게 오히려 바람직하지 않을까 싶습니다. (물론.. 쉽지는 않겠지만 굳이 SW 개발로 해서 또 엄청난 노력을 통해 데이터 분야로 옮기는 게 좋은 방법은 아닐 거 같습니다.)