교육 이수는 성실함의 시그널일뿐
결론부터 말하자면 직무교육 이수는 '이 사람은 교육을 이수할 정도의 성실함과, 교육비를 투자할 정도의 진지함이 있구나' 정도의 시그널, 그 이상도 이하도 아니다. 데이터 분석 직무별로 학원이 필요 없는 이유는 다음과 같다.
데이터 사이언티스트의 경우, 현업에서 필요로 하는 통계적 지식은 최소 통계 학사 이상이며, 석박사도 적지 않다. 이 직무에서 쓰이는 통계 지식은 퇴사 후 몇 달 학원에서 공부한다고 배울 수 있는 것도 아니거니와, 입사 후에도 필요한 각종 논문을 리서치하고 소화하는 능력은 학원에서 길러주지 않는다.
데이터 분석가의 경우, 학원에서 배우는 코딩 능력은 학원에 다니지 않은 사람도 얼마든지 지니고 있다. 요즘만큼 코딩을 독학하기 쉬운 세상이 없다. 심지어 데이터 분석가가 아닌 사람들도 본인 직무를 수행하면서 필요에 의해 코딩을 한다. 엑셀 함수를 구글링하다 엑셀고수가 되듯, SQL과 기본적인 python은 어찌어찌 쓰게 된다. 사설 업체에서 코딩을 배웠다는 사실은 "돈 몇 십 만원을 투자할 정도의 열정은 있구나" 정도의 시그널일 뿐이다.
데이터 엔지니어를 채용할 정도로 인프라에 투자하는 회사는 스타트업 초기는 지난 회사다. 이 정도 회사에서 채용하는 개발자는 컴퓨터공학을 전공했거나, 동일직무에 최소 2년 재직한 경력자다. 학원에 다녀서 어떻게 해 볼 수 있는 직무가 아니다.
'데이터 분석가 취업과정'과 같은 교육을 절대 듣지 말라는 얘기는 아니다. 회사에서 활용할 기회가 없거나 독학을 할 자신이 없다면 이 또한 방법일 수 있다. 그러나 절대 말리고 싶은 건 있다. 제발 직무 전환을 위해 다니던 직장을 그만두고 학원에 등록하는 우를 범하지는 말자. 고작 성실성을 증명하기 위해 취업시장에서 을이 되는 것은 손해 보는 장사다.