ai/데이터분석 vs 백엔드

안녕하세요. 데이터를 재미있고 가치있게 배울수 있도록 교육 컨텐츠를 만드는 데이터 리차드입니다. 데이터와 벡엔드 두 분야 중에 어떤 것을 선택해야 할지 고민이 많으시군요. 실제로 두 분야는 다른 점도 많지만 공통적으로 다루는 부분도 많아 추후에 커리어를 이어나가실때 앞으로도 더 많은 고민이 들수도 있다고 생각해요. 결국 중요한 것은 @옥민수 님이 말씀해주신 것처럼 본인이 얼마나 그 분야에 진심이고 관심이 있는지가 중요하다고 생각해요. 우리의 커리어는 2-3년만 하고 끝이 나는 하나의 퀘스트가 아니라는 점을 말씀드리고 싶습니다. 긴 커리어 패스에서 스스로 방향을 설정해나가는 것이 중요한 만큼 많은 고민과 생각을 거친후에 나는 데이터 분석에서 어떤 분야를 좋아하고 잘 할수 있을지, 나는 백엔드 분야에서 어떤 분야를 좋아하고 잘 할수 있을지를 적어보면서 고민해보세요. 만약 데이터 관련해서 정보가 필요하시다면 이 링크들을 참고해주세요 :) 당신의 커리어를 응원합니다! 데이터 취업 준비 노트: https://datarichard.notion.site/datarichard/e60cd96575df4f62af0c05456d3a42fb?v=7a2a90dddfef4ec19cd46cb33d0d573f 데이터 멘토링 신청하기: https://dbdt-challenge.typedream.app/

0. 직업을 정하는 것은 입시가 아닙니다. 특정 회사에 입사해야만 직업이 되는 것도 아닙니다. 하고 싶은 일을 말씀하시면서 수요와 현실을 이야기하시는 건...입시 느낌입니다. 1. 하고 싶은 일이 취업과 연계되어 덕업일치를 이루면 좋겠지만... 하고 싶은 일을 직업으로 하고 싶다면 업계에서 요구하는 역량 이상이 필요합니다. 이미 하고 싶다는 생각만으로 부족하다는 것을 알기에 대학원을 생각하시고 현실적으로 가능 여부를 타진하시는 것으로 보이지만 많은 논문을 공부하고 증명을 하는 대학원을 다닌다고 한들 현실적으로 가능하게 만드는 것은 본인이 하고 싶어하는 의지만큼 노력하고 실행을 했냐의 문제겠죠. 2. 인공지능, 데이터 관련한 직무를 말씀해주셨는데요. 정확히 분석에 관한 직무만 하고 싶으신건지 아니면 해당 산업의 분야를 아울러보시는 지에 따라 다르겠습니다만.... 직무 범위가 한정되고 협소하지 않습니다. 인공지능, 데이터 관련하여 전문적인 지식이 필요한 부분이 있는 것은 틀림이 없습니다. 하지만, 전문적인 지식이라 하더라도 대학원에서만 수학할 수 있는 것은 아닙니다. 대학원의 교육에만 의지한다면 현업과 뒤떨어질 수도 있죠. 이런 부분을 전문적인 교육이 필요하다로 보고 제한된 부분을 제외하더라도 데이터 파이프라인, 데이터 레이크, ETL 와 데이터의 입/출력, API의 개발 등등의 업무들까지 해당 인력이 다 구축/운영하지는 않겠지요. 인공지능/데이터를 이용한 프로덕트(추천/검색/개인화/BI/엔진 등등)의 형태에 따라 해당 팀과 회사의 인력 구성도 달리되기도 하지요. 회사 외에도 오픈소스를 통해 전체 산업에 기여할 수도 있고 그를 통해 큰 시장의 커뮤니티에 기여할 기회가 생기기도 합니다. 즉, 관련 업무에 참여하고 기여할 수 있는 방법은 다양합니다. 학력의 문제보다 지식을 쌓기위해 학습을 얼마나 해봤냐, 어디까지 해봤냐 같은 역량의 문제이지 않을까요. 외국기업에 가고 싶다고 몇 십년을 노래 부르면서 영어 공부 안하는 사람, 탈락할까 지원도 안하는 사람이 태반입니다. 현실적으로 가능할지는 실행의 결과일 뿐인 것 같습니다. 하고 싶다면 충분히 공부하시고 하시면 됩니다.

우선 인공지능/데이터 분석 분야와 백엔드 분야는 서로 다른 분야이므로 고민이 되는 것은 당연합니다. 두 분야를 모두 경험해보지 않았다면, 어느 분야가 자신에게 더 맞는 분야인지는 확실하지 않을 수 있습니다. 인공지능/데이터 분석 분야는 많은 연구와 개발이 이루어지고 있지만, 석박사 과정이 필수인 것은 아닙니다. 단, 높은 난이도와 양질의 지식을 습득하기 위해서는 노력과 시간이 필요합니다. 인공지능/데이터 분석 분야는 컴퓨터공학 전공자라면 관심을 가질 수 있는 분야이므로, 본인이 하고 싶은 일이라면 당연히 그 방향으로 나아가는 것이 좋습니다. 백엔드 분야는 인공지능/데이터 분석 분야와는 또 다른 매력적인 분야입니다. 인공지능/데이터 분석 분야와 마찬가지로, 백엔드 분야에서도 많은 기술적인 도전과 개발이 이루어지고 있습니다. 백엔드 분야는 인프라에 대한 이해와 함께, 서비스 개발과 운영에 대한 지식이 필요합니다. 최근에는 클라우드 기술과 마이크로서비스 아키텍처 등의 새로운 기술들이 등장하여 백엔드 개발자의 역할이 더욱 중요해졌습니다. 두 분야 모두 장단점이 있으므로, 본인이 하고 싶은 일과 미래에 대한 계획 등을 고려하여 선택하는 것이 좋습니다. 본인의 경험에 따라 어느 분야를 선택하든, 그 분야에서의 전문성을 쌓는 노력과 지속적인 업데이트가 필요합니다. 더불어, 본인이 선택한 분야에 대한 지속적인 관심과 열정이 있는지도 고려해 보시면 좋을 것입니다.