개발자

빅데이터 직무 관련 대학생 3학년의 고민입니다

2024년 11월 28일조회 62

안녕하세요 저는 현재 대학교 3학년 2학기를 다니고 있는 컴퓨터학부 복수전공하는 학생입니다 커리어리에 진로를 고민하며 2년전에 질문글을 남겼었는데, 진로 고민을 끝내고 빅데이터로 진로를 정하였습니다. 그 때의 답변이 많은 도움이 되어서 진로 고민을 확정한 이 시점에 또 다른 고민이 생겨서 다시 한번 질문을 남겨봅니다. 현재까지 저는 운영체제, 네트워크 등 강의를 수강하고, 백준을 꾸준하게 풀며, 안드로이드 프로젝트 하나, 스프링 프로젝트 하나 이렇게 진행 중에 있습니다. 그리고 현재 저는 바이오 관련해서 데이터 사이언티스트 혹은 데이터 엔지니어 쪽을 희망합니다. 데이터 직무를 꿈꾸게 된 계기는 다음과 같습니다. 방학동안에는 반도체 공정관련해서 간단한 데이터 품질 예측 모델 대회에 참가하며 흥미를 느꼈었습니다. 어느정도 도메인에 대한 전문성을 가지고, 본인만의 로직과 AI 기술까지 다룰 줄 알아야 한다는 점이 제가 바라는 직업의 모습과 일치하였고, 생명공학에서 일하고 싶다는 저의 작은 꿈을 합칠 수 있다는 점에서 이 진로를 최근에서야 꿈꾸게 되었습니다. 다만 이 직업이 대학원을 가는 것이 추천되기도 하고,그렇다면 대학원 컨택하기에는 늦은 감이 있나 싶기도 하고, 캐글 대회에 자주 참여하는 것이 좋은 것인지 이 직무 관련하여 활동이 많이 없어서 걱정되기도 합니다. 바이오 도메인을 원하지만 필요로 하는 기업이 많지 않아보이기도 해서, 전망이 어두울까봐 고민입니다 그럼에도 불구하고 이 길을 선택해도 되는지, 현직자분들께서는 어떻게 생각하시는지 궁금하여 질문을 남깁니다. 더불어 어떻게 준비해야 좋을지도 간략하게 알려주시면 정말 감사할 것 같습니다

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익명님의 질문

답변 1

구운감자님의 프로필 사진

1. 바이오와 같은 분야는 국내에 큰 기업이 거의 없으며, 보통의 기업에서 대기업이라고 하더라도 빅데이터 담당인력은 매우 제한적 포지션 입니다. (인력 자체가 많이 필요 하지 않음) 2. 빅데이터와 AI붐이 있은지 10년이 다되어 가기에, 국내 기업들도 빅데이터나 AI는 아주 우수한 인력이 아닌 이상 석사 이상은 되어야 무언가를 할 수 있다는 것을 많이 학습 하였습니다. (가방끈 길이와 학교 간판이 중요해졌습니다) 3. 본인이 취업이 목표인지, 페이를 적게 받아도 그 일을 꼭 하고 싶은지를 먼저 정하시고, 혹시나 두 마리 토끼를 꼭 다 잡고 싶으시면, 가실 수 있는 레벨에서 가장 좋은 대학원의 관련학과를 준비하시기를 추천 드립니다.

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익명

작성자

2024년 11월 28일

답변 정말 감사합니다 데이터 분야는 확실히 이제 필요한 사람들만 남게 된 것이군요 차라리 데이터 엔지니어가 나을까요.. 데이터사이언스 쪽 대학원 살펴보니, 제가 생각한 쪽이 있긴하나, 제가 생명공학 관련해서 대학교에서 들은 게 없고, kmooc 으로 채우다보니까 경쟁력이 부족한 것 같기도 하고, 늦은 것만 같아서 조바심이 납니다

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익명

작성자

2024년 11월 28일

차라리 빠른 취업 후에 그래도 더 배우고 싶으면 대학원을 가는 방향도 생각해보았었습니다. 개발자가 너무 갈 수 있는 방향이 크고, 프론트 백엔드에는 흥미가 없으니 고민이 커갑니다 그래도 답변 주신 것처럼 다시 잘 생각해보겠습키다..!

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2024년 11월 28일

먼저, 대학교 3학년임에도 불구하고 그만큼의 열정과 세세한 계획을 가지고 계신 점은 매우 인상적입니다. 1. 바이오 데이터 사이언티스트 혹은 데이터 엔지니어가 되기 위해선 통계학, 컴퓨터 공학, 생명공학 등 다양한 분야의 지식이 필요하며 이러한 지식들은 대부분 대학원 수준에서 깊게 다루어집니다. 따라서 관련 전공의 석사나 박사 과정을 고려하는 것이 좋습니다. 2. 아래 예제와 같이 이미 몇몇 기업들은 바이오 정보학과 빅데이터를 결합하여 독특한 연구와 개발을 진행하고 있습니다. - Google의 DeepMind Health는 AI를 활용하여 의료 데이터 분석을 통해 병리 진단 등에 활용 - NVIDIA는 GPU 기술을 활용, 유전체 분석 등 바이오 정보학에 적용 3. 캐글 대회 참여는 리얼 월드 문제에 대한 해결 방법을 모색하며 실질적인 기술력 향상 및 포트폴리오 구축에 큰 도움이 됩니다. 4. 지금 계신 상황에서 바로 준비할 수 있는 것들은 다음과 같습니다. - 관련 분야의 대학원 진학을 꼭 고려해 보세요. 또한 연구실 가입 및 교수님과의 면담을 통해 더 많은 정보를 얻으실 수 있습니다. - Python, R 등 데이터 분석에 필요한 프로그래밍 언어와 SQL, Hadoop, Spark 등의 빅데이터 처리 기술을 학습하세요. - 통계학과 머신러닝 이론에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 결론적으로는 이 길을 돌아보지 않고 선택하셔도 좋다고 생각합니다. 한편으로는 성공하기 위해서는 열정과 준비, 그리고 실행력이 중요합니다. 당신이 가진 질문에서 그런 요소들이 충분히 보입니다.

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