DA, DS...어떻게 공부를 시작하는게 좋을까요? 그리고 대학원 꼭 가야할까요?

교수님 말씀이 일리가 있으시지만, 대학원 진학은 본인께는 현실적인 문제이므로 신중히 결정하셔야 할것 같네요. 현업에서는 업무범위가 모호한 곳이 많아서 DS/DA/DE 등 명확히 구분되어 있다기 보다 한두다리 걸쳐 전천후로 작업하게 되는 경우가 아직은 많은것 같습니다. 참고하시구요.. 일단 검색해보시면 데이터 관련 컨퍼런스가 많이 있어요. 일단 참석 해 보시고요, 가시면 현업에 계신분들이 많이 있습니다. 심지어 커리어 상담 부스가 따로 마련되는 컨퍼런스도 더러 있습니다. 최대한 현업분들을 많이 만나서 조언을 들으세요. 이후 로드맵을 결정 하시는데 큰 도움이 되시리라 믿습니다. 꼭 오프라인으로 만나보세요.... !

안녕하세요. 저는 AI 스타트업에서 ML Engineer로 일하고 있는 백승윤이라고 합니다. 저는 개인적으로 꼭 대학원 진학하지 않아도 전혀 문제되지 않는다고 생각합니다. Data를 전혀 분석할줄 모르는데 대학원을 간다면 마법처럼 분석을 할 수 있게 될까요? 주변에 대학원에 진학한 동기들의 말을 들어보면, 대학원에서 무언가를 가르쳐주는 일은 그렇게 많지 않습니다. 게다가 데이터 분석과 같은 broad한 분야라면 직접 경험을 통해 습득하게 해주지 그걸 교수님이나 박사분께서 붙어줘서 알려주고 그걸 배우는 일은 없을 것입니다. 교수님은 대학원 진학을 당연히 추천하실 것입니다. 그렇게 지금의 자리에 올라오신 분인데 굳이 반대를 하실까요? 그래서 교수님의 조언도 어느 정도 지원자님께서 잘 걸러들으실 필요가 있습니다. 저도 현재 데이터 분석을 하고 있습니다. 거의 Pandas 원툴로, 정형데이터를 전처리하고 분석합니다. 시각화를 위해서는 Plotly, Streamlit 같은 거를 써서 대시보드를 만들기도 합니다. 제 첫 걸음은 코딩을 우선 제대로 체득하는 것이였습니다. Python이 한국어보다 쉬워질 정도로 다루는 것이 첫 목표였습니다. 많이 사용해보는 것이 가장 자연스럽게 체득하는 방법인데요. 저는 해킹 공부를 하면서 exploit code를 python으로 많이 짜다보니 실력이 늘었다고 생각합니다. 다른 방법으로는 알고리즘 문제 풀기 등이 있을 것 같아요. 제 답변도 걸러들으실 필요가 있겠지만, 그래서 '어떻게 공부해야할까요?' 에 답변하자면, Data Scientist가 더 끌린다면, Python을 습득하고, Dacon, Kaggle과 같은 경진대회에 익숙해져보세요. Data Analyst가 더 끌린다면, 기초통계학을 독학하고 태블로와 같은 대시보드를 익혀보세요. 화이팅입니다!!

DA를 원하신다면 저는 대학원에 가지 않으셔도 된다고 생각해요! 현업에서 느끼는 것은 DA든 DS든 비즈니스 임팩트와 연결하지 못하면 점점 살아남을 수 없을 것 같다는 것입니다. 그렇기 때문에 이제는 단순히 기술적으로나 통계적으로 연구하는 수준에서 끝나는 것이 아니라 어떤 질문을 가지고 그 질문에 대한 답을 찾아서 비즈니스 문제를 해결할 것이냐가 경쟁력이 된다고 생각해요. (앞으로 단순한 계산과 모델링 및 기술적인 부분은 모두 AI가 대체할 수 있다고 느껴지기 때문에 더 그렇게 생각합니다.) 물론 한 분야에 깊게 공부를 하고 싶으시다면 대학원도 너무 좋은 선택이라고 생각합니다! 하지만 공부나 연구를 위한 것이 아니라면 대학원에 가는 것보다 산업계에 오셔서 데이터를 활용해 회사가 가진 문제를 해결하는 경험을 더 빠르게 하시는 것을 추천드립니다 :) 특히 DA를 원하신다면요!