2016년 10월 27일
데이터 사이언스 관련 글에서 받은 댓글 중 읭? 했던 두 분:
#1
"이 글은 알맹이 없이 요란하네요. 그래서 어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 되는지 구체적으로 알려주지는 않고, 내가 이렇게 많이 안다, 내가 바로 그 잘나가는 데이터 사이언티스트다, 뭐 이런 것만 써 놓은 거 같아요. 이건 진로상담에 도움이 되지 않겠네요."
#2
"글쎄요 학벌주의 인맥 주의 사회인 우리나라에서 과연 저런 말도 안 되는 기준을 언급하시는 부분이 상식적으로 이해가 안 됩니다
요즘은 마이스터고 고등학생도 재학 중에 데이터분석회사에 취업하고 있습니다. 대략 양파 씨가 나이가 4, 50대로 추측 되네요
우리나라의 피아픈 역사와 썩어빠진 정부의 문제점, 그리고 10대부터 30대까지의 종이신문 하나도 보지도 않고 카카오톡만 하고 보여지는 필요도 없는 스펙에 목말라하는 한심한 부분을 고려하고 다시 작성해주세요
우리나라 입법부에서 하는 거짓말 여기서 하지 마세요 매장 당하십니다"
난 글을 쓸 때마다 확실히 내가 보편적인 정서를 좀 이해 못하는 거 아닌가 하는 의심을 자주 하는데, 쓴 의도랑 반응이랑 많이 다를 때 그렇다. 심한 욕설 메시지 보고 아주 작정하고 받아쳤을 땐, 쌍욕도 들어가고 했으니 구독자 한 삼천 떨어지겠다 했다. 그런데 사이다란 댓글이 달리면서 조회수 탑텐 내에 하루 만에 등극하더라.
https://www.facebook.com/londonyangpa/posts/1794777300807749
https://brunch.co.kr/@yangpayangpa/237
아 이건 내가 봐도 좀 잘 썼다 뿌듯하다 싶은 건 아주 흔하게 사장 (...) 되었다. 보통 반응이 좋을 때는 내가 미처 이해하지 못했던, 혹은 아직도 이해 못 하는 이유로 반응이 좋고, 내가 좀 잘 쓰나보다 생각들 때쯤이면 사장되는 글이 주제 파악을 도와준다.
https://brunch.co.kr/@yangpayangpa/237
아 이건 내가 봐도 좀 잘 썼다 뿌듯하다 싶은 건 아주 흔하게 사장 (...) 되었다. 보통 반응이 좋을 때는 내가 미처 이해하지 못했던, 혹은 아직도 이해 못 하는 이유로 반응이 좋고, 내가 좀 잘 쓰나보다 생각들 때쯤이면 사장되는 글이 주제 파악을 도와준다.
가끔가다 읭? 그 뜻이 아닌데? 라고 생각하게 되는 황당한 댓글 달린다. 그런데 그런 댓글이 두 개 이상이면 아 내가 뭔가 잘못 썼나보다라는 생각이 든다. 아래 데이터 사이언스 관련 글이 그랬다.
페이지를 오래 하다 보니까 오시는 분들이 나를 알겠지라고 넘겨짚고, 했던 소리 또 하는 건 별로이고 최대한 짧게 줄이다 보면 (그래도 보통 길지만 ㅋㅋ) 오해의 여지가 분명히 있다. 날 조금이라도 아는 분은, 블로그 시절부터 보시던 분은 내가 자학 세계 챔피언인 거 아실 거다. 늘 우는 소리고, 난 모자라단 소리고 그렇다. (요즘에 안 하려고 무지 노력 중...은 아니고 우는 소리는 딴 데서 합니다 ㅋㅋ) 데이터 사이언티스트 직함 역시 어떤 루트로 따게 됐는지, 다른 '정식' 데사들은 어떻게 들어오는지에 대해서 자주 썼고 인터뷰도 해서, "제가 좀 잘나서요, 오라고 하더라고요 하핫" 이런 식의 말은 시켜도 못하는 거 다 안다고 했던 게 아무래도 오해.
어쨌든. 뭔가 그 글에서 "학벌이 중요하다", "그니까 내가 잘났다는 말이다"라는 느낌이 풍겼나 싶어 다시 말하자면.
데이터 사이언스라고 하지만 그냥 데이터 분석인 경우 많고, 그럴 경우는 딱히 전문 석사 박사 과정 할 필요 없습니다. 그런 자리 많습니다. 하지만 데이터 사이언티스트 구한다는 식으로 광고는 안 하겠죠.
정말 진실로 고수 레벨 데이터 사이언티스트 구한다는 곳은 보통 경력직이 많고(그 분야를 잘 알아야 하는 경우가 대부분이라), 신입은 들어가기 힘듭니다. 그래도 신입으로 꼭 들어가야 하겠다면 관련 학위 (==> 경력으로 좀 쳐주죠) 없이는 힘들다는 말이었고, 그래서 먼저 관심 있는 분야 경력 쌓으시고 그쪽을 이해하고 뭘 재야 하는지 뭐가 목표인지 알게 되었을 때 이직 택하면 더 쉽다는 말이었습니다. 제가 그 좀 더 쉬운 루트를 택한 케이스고요. 저 기계학습 석박사 없어요. 컴사 학사도 없어요. 그렇지만 경력직이라서, 수학 석박 있는 사람 레벨로 이직이 가능한 거죠. 그리고 정말 솔직히는, 아주 탑 레벨 데사 아닌 이상은, 그냥 개발직이 훨씬 더 안정적이고 좋다는 생각 합니다.
아, 마지막으로 - 맨날 해서 지겨운 소리라 반복 안하려고 합니다만, 제 개발 경력 첫 십 년은 고졸 유부녀로 쌓은 거고, 마소 들어올 때도 전 아프리카 대학교 정외과 학사밖에 없었습니다. 저도 제가 기계학습 석박 해서 들어온 거면 엔간히 빡세게 자랑 안 했겠습니까. 없으니 못하는 거죠.
관련 글:
* 석박 필요 없음
https://www.facebook.com/londonyangpa/posts/1819484655003680
https://brunch.co.kr/@yangpayangpa/76
* 데이터 사이언티스트가 되는 법
https://www.facebook.com/londonyangpa/posts/1733828373569309
https://brunch.co.kr/@yangpayangpa/62
*댓글 달린 본문 글
https://www.facebook.com/londonyangpa/posts/1818597445092401
https://brunch.co.kr/@yangpayangpa/75
빅데이터에 대한 환상
https://www.facebook.com/londonyangpa/posts/1706984092920404
https://brunch.co.kr/@yangpayangpa/49
덧1:
저 카톡 거의 안 해요. 그리고 우리나라 입법부에서 하는 거짓말이 뭔지 설명 좀 부탁 ㄳ
덧2:
저는 단순한 편이라 돌려서 자랑 그런 거 안합니다. 자랑할 거 있으면 아끼지 않고 자랑자랑하면서 피드백 강요합니다. 말 나온 김에 자랑할 게요. 우리 집 애들 엄청 이뻐요. 저 어제 우리 집 옆에 새로 생긴 파파존스 피자 시켜 먹었어요. 오늘은 팀 회식이라서 공짜 점심 먹고요, 이번 주에 살 0.5킬로 빠졌어요. 그리고 보너스 받은 돈으로 한국에 피부과 투어 이박삼일 갑니다. 부럽죠? 남자분들이라 피부과는 안 부러우실라나.