데이터 사이언스 부트캠프,
시작을 망설이고 있다면
부트캠프 이야기 #1
데이터 사이언스 부트캠프,
몇 날 며칠씩 찾아보고도 이런 의문점 때문에 등록을 망설이고 계신가요?:
- 부트캠프가 정확히 뭘까?
- 부트캠프의 장점이 따로 있나?
- 부트캠프가 진짜로 취업을 보장할까?
- 데이터 사이언스 부트캠프를 수료하면 어떤 직무에 취업할 수 있는 거지?
- 프로그래밍 부트캠프랑은 배우는 툴이 다르다던데... 어떤 걸 배우는 걸까?
데이터 사이언스 스쿨에서 이에 대한 해답을 제시하고, 여러분의 망설임을 덜어 줄 부트캠프 가이드를 준비했습니다. 4차 산업 최대 유망 직군인 데이터 분야에서 커리어를 시작할 보다 효율적인 방법, 부트캠프에 대해 제대로 알아보세요!
데이터 사이언스 부트캠프 완벽 가이드
이 글은 Data Science Central에 기고된 를 저작권자의 동의 하에 번역한 글입니다. Complete Guide on Data Science Bootcamp
This is an approved translation of “ Complete Guide on Data Science Bootcamp ” which was originally written in English and published on Data Science Central.
모든 산업과 IT 분야 기업들이 자동화와 분석에 의해 변화함에 따라 데이터 사이언티스트를 고용하고자 하는 수요도 증가했습니다. 맥킨지 글로벌 학회(McKinsey Global Institute)의 조사 결과, 2016년도 해당 직무에 대한 수요는 연간 약 12% 수준으로 증가하여 고용 가능 상태인 인원의 수를 훨씬 넘어섰어요.
기술의 발전 속도가 워낙 빠르다 보니 그 속도에 발을 맞추고자 하는 IT 분야 종사자들을 위한 부트캠프도 많은데요. 부트캠프는 기존의 교육 환경들보다 훨씬 더 집중적으로 짧은 시간에 IT 관련 기술을 습득할 수 있는 새로운 교육 방법입니다. 자기 분야에서 성공하고자 하는 야심찬 IT 종사자들이 꼭 갖춰야 할 기술들을 배울 수 있는 과정이죠.
“부트캠프가 정확히 무엇인가요?”
부트캠프는 평균적으로 6주에서 24개월 과정이나, 대부분의 프로그램은 12주에서 40주간 진행됩니다. 부트캠프가 이렇게 빠른 속도로 집중적인 학습을 제공하는 건, 방대한 양의 지식을 체화하면서도 귀중한 자원인 시간을 아끼도록 하기 위함이에요. 학생이 원하는 직무에 취업하기 위해 꼭 필요하고 가장 관련성이 높은 데이터 사이언스 스킬을 가르치는 데에만 집중하는 것이죠. 예를 들어, 프로그래밍 부트캠프에서는 클라우드 기반의 백업 프로그램을 짜는 법을 다루지 않습니다.
훌륭한 부트캠프는 몰입도 있고 빠른 학습과, 학생들이 배운 기술과 지식을 직접 활용하는 실습 프로젝트를 모두 포함합니다. 수료생들의 구직에 대한 지원을 제공하는 것도 큰 장점이에요.
“데이터 사이언스를 배워야 할 이유는 다양합니다.”
데이터 사이언티스트로 풀타임 근무를 할 생각이 없더라도, 데이터 사이언스 부트캠프에서 다루는 주제들에 익숙해질 필요가 있어요. 예측 분석(Predictive Analytics), 인공지능(AI), 그리고 머신러닝(Machine Learning)은 IT 운영진과 개발자들이라면 필수로 알아야 할 내용들입니다. 정말 도움이 되는 데이터 사이언스 교육 과정을 발견하면 꼭 수강해 보세요.
앞서 말한 기술들은 시스템 모니터링이나 서비스 자동화를 위해 사용하는 툴과 마찬가지로 애플리케이션 개발 프로세스에도 빠르게 통합되고 있는데요.
예측 분석(Predictive Analytics)은 IT 팀이 모니터링을 통해 예기치 못한 운영 중단을 예측하고, 빠르게 대응하도록 하여 시간과 비용을 아껴주는 등 다양한 방식으로 도움이 됩니다.
또한, 대량의 데이터를 처리하여 예측 모델과 인사이트를 얻고자 하는 기업들의 니즈 때문에 머신 러닝과 인공지능에 대한 관심 역시 높아요. 해당 분야에서 지식을 갖추면 자신의 커리어에 도움이 되는 건 물론이고 기업의 위상을 높이는 데에도 기여할 수 있습니다.
“데이터 사이언스 부트캠프에는 많은 장점이 있습니다.”
데이터 사이언스 부트캠프는 학생들을 데이터 사이언스 분야의 주니어 수준으로 교육하는 세 달에서 여섯 달 정도의 집중 프로그램입니다. 데이터 분석(Data Analysis), 테이터 시각화(Data Visualization), 통계 분석(Statistical Analysis), 예측 분석(Predictive Analysis)과 프로그래밍 내용 약간을 다루죠.
또한 파이썬(Python), 판다스(Pandas), 알(R), 에스큐엘(SQL), 하둡(Hadoop), 스파크(Spark) 등의 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크 툴을 다루어 보다 높은 직급으로의 취업도 돕습니다.
데이터 사이언스 부트캠프를 수강할 때의 이점은 다음과 같습니다:
• 일부 부트캠프는 재직 중인 학생을 위해 시간제 수업이나 야간 수업 등 다양한 스케줄링을 지원합니다.
• 일반적으로 시간과 비용 측면에서 관련 분야 학위를 따는 것보다 저렴합니다.
• 면접 준비 지원, 인적 교류의 기회, 그리고 졸업생을 위한 취업 교육 등 커리어 관련 서비스를 제공하는 경우도 많습니다.
• 특히 온라인 부트캠프에서는 대개 여러 번의 1:1 멘토링과 지원을 받을 수 있습니다.
부트캠프만큼 실무를 경험할 수 있는 고등 교육 프로그램은 없습니다. 부트캠프는 학생들에게 가장 최근의 실무와 직접적으로 연관된 툴과 기술을 경험할 수 있는 기회를 제공하거든요. 이러한 부트캠프의 수료생들은 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 데이터 애널리스트로서 취업할 수 있고, 그와 관련된 거의 모든 분야에서 일할 능력을 갖추게 돼요.
해당 직무에 관심이 있다면 다양한 가격대의 몇 주, 몇 달간 진행되는 온/오프라인 부트캠프에 등록할 수 있는데요. 각 프로그램들은 수강에 요구되는 시간, 과제의 구성, 그리고 다루는 주제에 따라 다양합니다.
“데이터 사이언스 부트캠프가 취업을 보장하나요? ”
네. 대부분의 데이터 사이언스 부트캠프 졸업생들이 실제로 취업했다고 말하는 걸 보면, 부트캠프가 취업에 도움이 될 가능성은 매우 높습니다. 예를 들어, 대부분의 기업들이 자사 데이터 사이언스 부트캠프 졸업생 중 95% 이상은 180일 이내에 취업에 성공했다고 말합니다. 개중에는 구글, 마이크로소프트, 아마존, 페이스북과 같은 기관에서 일하고 있는 졸업생도 있죠.
데이터 사이언스 부트캠프를 수료하면 아래와 같은 직무에 취업할 수 있어요:
• 1. Data Scientist - 데이터 사이언티스트
• 2. Engineer in Machine Learning - 머신러닝 엔지니어
• 3. Business Intelligence Analyst - 비즈니스 인텔리전스 분석가
• 4. Managerial Analyst - 경영 분석가
• 5. Database Administrator - 데이터 베이스 관리 책임자
하지만 몇몇 수료생들이 취업에 어려움을 겪을 수 있다는 것도 사실입니다. 누구나 데이터 사이언스를 잘할 수 있는 건 아니고, 모두가 그 직무에 적합한 건 아니니까요.
“가장 보편적인 데이터 사이언스 툴들”
데이터 사이언스 부트캠프에서 다루는 툴은 대개 표준 코딩 부트캠프에서 가르치는 것과 다른데요.
데이터 사이언스 분야에서 가장 일반적인 실무 툴과 그 사용법은 다음과 같습니다:
SQL(Structured Query Language) 은 구조화된 쿼리 언어의 약자입니다. 기업들은 기존 데이터베이스에서 분석과 보고를 위한 데이터를 추출할 때 SQL에 의존해요. 주로 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 데이터를 관리하기 위해 사용됩니다.
하둡(Hadoop) 은 클러스터(데이터 센터에서 실행되는 네트워크 컴퓨터들의 집합)에서 데이터를 관리하고 프로그램을 실행하기 위한 기술들의 모음집이에요. 대용량 데이터 파일 시스템, 알고리즘 병렬화를 위한 맵리듀스(Map Reduce) 시스템, 클러스터의 데이터를 쿼리하기 위한 유사 SQL 엔진인 Hive 데이터베이스, 그 밖에도 수많은 구성 요소가 포함됩니다.
스파크(Spark)는 클러스터에서 실행될 수 있는 병렬 응용 프로그램을 만드는 방법입니다. 다양한 워크로드에서 뛰어난 효율성을 보여 맵리듀스(Map Reduce)의 경쟁자로 두각을 나타내고 있어요. R과 함께 사용할 수 있는 정교한 머신러닝 라이브러리인 MLB을 함께 제공하기 때문에 데이터 사이언티스트들에게 인기입니다.
파이썬(Python)과 알(R)은 데이터 사이언스에서 사용되는 두 가지 표준 프로그래밍 언어인데요. 파이썬 vs. 알 논쟁은 데이터 사이언스가 파이썬을 사용하는 컴퓨터 과학과 R을 사용하는 통계의 혼합이라는 걸 보여줍니다. 전문 데이터 사이언티스트라면 두 언어에 모두 능통하며 각각이 수행하는 역할을 제대로 활용할 수 있어야 하고요.
머신러닝(Machine Learning)은 방대한 양의 데이터를 평가하는 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술을 일컫습니다. 이러한 알고리즘이 미래에 일어날 사건들에 대해서 고전적인 통계보다 더 정확하게 예측할 수 있다는 점이 머신러닝을 매력적인 분야로 만들었어요. 알고리즘이 바로 "기계가 스스로 학습한 것"이기 때문에 이 기술에도 "기계 학습(Machine Learning)"이라는 이름이 붙었습니다.
데이터 관련 직무에 대한 뚜렷한 목표가 있는 사람에게,
데이터 사이언스 부트캠프는 보다 명확한 방향성을 제시할 수 있습니다.
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비전공자도 6개월 만에 취업하는 부트캠프 - 제로베이스 {데이터 사이언스 스쿨}
