#데이터분석

데이터분석 세부 직무에 대한 고민을 어떻게 해결하면 좋을까요?

안녕하세요, 저는 데이터 분석 직무를 목표로 하고 있는 수학 전공 및 소프트웨어 공학 복수 전공 3학년 학생입니다. R 프로그래밍 수업을 통해 데이터 분석에 흥미를 갖게 되었고, 통계적 방법론을 배워 데이터 분석에 접근하고자 수학과로 전과하여 공부하고 있습니다. 그러나 데이터 분석 직무가 생각보다 매우 넓다는 것을 알게 되어 세부적인 직무를 결정하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 분석 연합 동아리 활동을 통해 다양한 프로젝트를 경험하며, 선배들로부터 "자신이 데이터를 가지고 하고 싶은 일을 명확히 알아야 한다"는 조언을 많이 받았습니다. 최근 대시보드 제작 프로젝트를 통해 가설 설정 및 퍼널 분석에 큰 재미를 느꼈지만, 유저별 추천 시스템 모델을 구축하는 딥러닝에도 관심이 생겼습니다. 데이터 분석 직무의 JD를 찾아보면, 데이터 사이언티스트(DS), 데이터 분석가(DA), 프로젝트 매니저(PM) 등 해각각 요구하는 사항이 다르다는 것을 느꼈습니다. 이에 따라 저는 어느 직무를 선택해야 할지, 각 직무에 필요한 역량을 어떻게 준비해야 할지 고민이 됩니다. 1. 데이터 분석 직무 중 DS, DA, PM의 주요 차이점은 무엇인가요? 2. 각 직무별로 요구되는 주요 기술 및 역량은 무엇인가요? 3. 저와 같은 상황에서 어떤 방향으로 준비를 하는 것이 좋을까요? 4. 직무를 선택하고 준비하는 과정에서 유의할 점이나 추천해주실 자료가 있나요? 경험과 조언을 부탁드립니다. 감사합니다.

데이터 엔지니어 취업 후 데이터 분석가로 전향

데이터 분석가를 현재 목표로 가지고 있는 취준생입니다! 학사는 전자공학과로 졸업했고 임베디드 쪽을 공부하긴 했으나, 큰 흥미는 없었고 학사 시절 인공지능 관련 전공을 수강하고 인공지능 및 데이터 분석에 흥미를 느끼고 적성에도 맞다고 생각들어 이쪽으로 진로 준비를 하고 있습니다. 현재 대학 졸업 후 AI 관련해서 6개월짜리 K-DT 과정을 수강하고 있긴 한데, 사실상 저는 비전공자에 가깝고, 데이터 분석가는 학사의 수요가 적은걸 알기에 제게 최선의 선택지는 1. 석사 후 데이터 분석가 취직 준비, 2. 관련 타 직무로 입사 후 경력을 쌓은 후 데이터 분석가로 전향인 것 같습니다. 개인적으로 뚜렷한 목표가 없이 가는 석사는 안하느니만 못하다는 생각이기도 하고, 아주 만약에 석사를 가게 된다고 해도 해외에서 수료하고 싶은 마음이 큽니다. 그래서 우선 타 직무로 취직 후 경력도 쌓고 돈도 모은 다음 석사 과정 진학 생각은 있습니다. 저와 같은 고민을 해보신 분 있을까요? 웹 개발은 흥미가 없어 데이터 엔지니어와 같은 데이터 분석 분야와 일부 내용은 겹치지만 학사의 수요도 많은 개발자로 준비하고 싶은데 어떻게 해야할지 감이 잘 안옵니다.. 주언어는 파이썬으로 잡고, 자바스크립트를 공부해두면 도움이 될까요? 뭐라도 좋으니 아무 조언이라도 듣고 싶습니다 ㅠㅠ 감사합니다.

머신러닝vs데이터분석 취준을 어디로 해야할지ㅠ당연히 사례와 함께 커피챗으로 상담해주실 분을 구합니다

안녕하세요 저는 현재 GNN,이미지분석 쪽으로 석사과정을 한 후 취준중인 취준생입니다. 다만 석사때 햇던 논문들의 수준이 제 마음에 들지않아, 과연 머신러닝 엔지니어로 취준을 햇을때 내가 경쟁력있을까?란 마음과 프로젝트를 하나는 GNN,하나는 이미지분석으로 하다보니 저스스로도 저만의 강점도 없고 공부의 깊이가 없다고 생각됩니다. 그나마 학부생때 참가한 첫 데이터분석대회에서 좋은 결과와 논문을 기반으로 분석을 잘한거 같아 차라리 이걸 메인으로 데이터분석가를 목표로 공부하고 취준을 해야할지,, 하루하루 너무 우울하고 남들은 제가 석사에서 좋은 결과를 못낼동안 멋진 논문도 쓰고, 대회에 나가 스펙도 쌓고, 국비교육이나 부트캠프로 프로젝트도 많이 하고,, 너무 제 자신이 초라하게 느껴집니다. 혹시 제 상황에 대해 컨설팅을 통해 어떤 직종으로 취준을 설정하고, 어떤 부분이 부족해 보완하면 될지 얘기해주실 분이 있다면 사례하며 온라인 혹은 오프라인 커피챗을 하고 싶습니다. 사람한명 살린다 생각하고 도와주시면 정말이지,,감사드리겠습니다,,

데이터 직무 종류?

데이터 관련 직무(데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 인공지능 등)는 전부 개발자인 건가요? 데이터 분석에 관심이 있고 빅데이터분석기사를 준비해보려고 하는데요 빅데이터분석기사를 보면 개발자의 역량이 필요하진 않는다는 것을 느낍니다 빅데이터분석기사가 포함하고 있는 정도의 데이터를 분석하는 직무는 없나요?(만일 있다면 태블로나 BI관련 필수 역량이 따로 있을까요? 어떤 것들이 있나요? 빅데이터분석기사는 시각화를 포함하고 있지 않아서 시각화 부분에 취약할 것으로 보입니다)

데이터 수집 시스템 조언 부탁드립니다..

안녕하세요. 현재 데이터분석가 인턴으로 회사에 들어간지가 한달이 조금 넘었습니다. 현재 회사에서 분석이 아닌, 직접 데이터를 수집하는 작업을 하고 있습니다. 제가 분석만 하다보니, 데이터를 수집하고 저장하는 작업을 처음해보고 사수도 따로 없다보니 조언을 구할 곳이 없어서 이렇게 게시물로 조언을 요청드립니다.. 지식이 부족해 다소 어렵게 설명을 드려도 이해 부탁드리며, 제 글을 보고 “저 친구는 왜 저렇게 비효율적으로 하지? 이렇게 하면 좋을텐데”라는 생각이 드신다면 바로 댓글이나 쪽지 부탁드립니다. 제가 처음 올려봐서 쪽지 기능이 있나 모르겠네요.. 먼저, 간단하게 제가 진행하고 있는 데이터 수집 절차를 설명드리겠습니다. 1. 컬럼이 한개인 4GB가 조금 넘는 데이터를 수집 코드에 불러와야 한다. 해당 데이터에는 도메인 주소가 담겨 있다. 2. 내 수집 코드는 불러온 데이터를 한행씩 조회하면서 수집을 진행한다. 3. 한 행에 있는 도메인 주소에 순서대로 http 접속을 해서 해당 도메인 주소가 사전에 설정한 특정 조건을 만족하면, 해당 도메인 주소와 사이트에 접속해서 추출한 정수형 값을 DB에 저장한다. 4. 즉, 4기가의 데이터를 불러와 한 행씩 조회해가면서 실시간으로 데이터를 db에 수집하는 코드다. 5. 24시간 동안 코드를 돌리는 수집 예상 기간은 3개월 정도이다. 다음으로는 조금 구체적인 진행 사항을 말하겠습니다. 밑에서부터 길어지니, 바쁘신 분들은 위에 주요 절차만 보시고 조언 주시면 감사하겠습니다. 1. 파이썬만 사용할 줄 알기 때문에, 파이썬을 사용하여 class로 만들어 수집 코드를 짰다. 2. 데이터의 양이 많아서 메모리 부족 오류가 빈번하게 나타나, 하둡과 아파치 스파크를 이용해봤다. 내가 조회할 데이터 파일을 하둡 HDFS에 업로드 한다음에, 아파치 스파크 클러스터를 구축했다. 그리고, pyspark 모듈을 이용해 파티션을 나눠 데이터를 불러왔다. 파티션으로 받아온 값을 리스트로 변환하여 순서대로 해당 도메인 주소로 접속하는 반복문을 진행하면서 데이터를 수집했다. 즉 파티션으로 데이터를 쪼개서 1번 파티션부터 n번 파티션까지 각각 파티션 내부에 도메인 주소 리스트가 반복문을 진행된다고 보면 된다. 각 파티션이 다른 파티션으로 전환되는 과정도 반복문으로 처리했다. 하나의 파티션 마다 내가 만든 class(도메인 리스트를 인자로 받는다)가 한번씩 실행된다고 보면 된다. 3. 수집 속도가 너무 느려서 class에 있는 수집 메소드를 멀티 스레드 방식을 이용해서 수정해주었다. 수집 속도가 매우 빨라졌다. 4. 기존에는 aws의 클라우드 db(dynamo db)를 사용했지만, 과금 문제로 인해 로컬에 db를 설치하기로 했다. 쓰기 속도가 매우 빠른 redis db를 선택했다 5. 위에서 설명한 반복문을 돌면서 조건에 일치한 도메인 주소와 정수 값은 한 행씩 redis db에 key(도메인주소) value(정수값) 형식으로 저장하도록 코드를 만들었다. 이 과정도 class 내부에 포함되어 있다. 6. redis는 on memory db이기 때문에 대용량 데이터를 영구적으로 저장하고 분석하기에 적합하지 않다고 판단해서 1시간마다 redis에 있는 데이터를 postgresql db로 옮겨주는 코드를 따로 만들었다. postgresql db에 미리 redis에서 옮겨갈 테이블을 생성해두었다. redis의 key였던 도메인 이름을 첫 번째 필드에 프리이머리 키로 저장했고 value인 정수 값을 2번 째 필드에 값으로 넣어줬다. 그리고, 마지막 필드에는 자동으로 데이터가 저장될 때, 현재 시간이 넣어지게 테이블을 만들었다. 총 3개의 열로 구성된 테이블에 1시간에 한번씩 redis에 저장해두었던 데이터가 옮겨간다고 생각하면 된다. 7. 처음 redis에 데이터를 저장할 때 ttl을 설정해서 1시간 10분이 지나면 redis db에서 데이터가 자동으로 소멸되도록 설정했으며, 만약 postgresql에 중복된 데이터가 들어간다면 자동으로 무시하고 다음 작업을 진행하도록 테이블 설정을 해줬다. 즉, 실시간으로 데이터가 수집되고 자동으로 시간이 지나면 데이터가 소멸되는 redis db에서 1시간마다 한번 postgresql로 옮겨주는 코드를 따로 만들었다. 8. 수집 코드를 spark-submit 명령문으로 실행해주었다. spark-submit 명령어 앞에 nohup을 해줘서 백그라운드에서 코드가 실행되게 해줬고, 로그 결과를 따로 파일을 만들어 저장되도록 했다. 그리고 파이썬 실행 파일 내에서도 로그를 입력하는 코드를 만들어서, 도메인의 http 접속이 성공했는지의 여부를 로그 파일에 실시간으로 입력되도록 했다. 예를 들어, http 접속이 잘 된 도메인 주소는 로그에 “INFO 도메인 주소: success” 이렇게 기록하고, 타임아웃 에러, 접속 에러, redirect 오류, db 저장 오류는 모두 종류별로 예외 처리해서 로그에서 기록되도록 코드를 구성했다. 파이썬에서 자체적으로 로그를 기록한 파일은 수집코드를 실행하면서 파티션이 전환될 때마다 하나씩 생성된다. 이제 이렇게 제가 실행할 코드는 24시간 내내 수집을 진행하는 코드 하나와 1시간에 한번 데이터를 옮겨주는 스케줄러 코드로 총 2개가 됩니다. 저는 이 코드와 수집 환경을 만들기 위해 모두 도커를 활용하였으며, 사용한 컨테이너와 부가 설명은 다음과 같습니다. spark-master: 하둡과 스파크 클러스터를 구축하는 컨테이너로 standalone모드로 spark-summit 명령어로 파이썬 파일을 실행해주었다. --conf 옵션으로 메모리, 하트비트 간격, 파티션 수 를 지정해주었다. 스파크와 하둡을 처음 사용해봐서 약간의 개념만 있는 상태에서 돌려보니 아직도 세부 설정을 제대로 이해하지 못했다. 결국 worker를 1개 생성해서 파이썬 파일을 처리하도록 하였다. 현재 대다수의 오류가 이 컨테이너에서 발생한다. redis: spark-master에서 실시간으로 실행되고 있는 수집 코드에서 선별된 데이터들이 redis 컨테이너에 있는 redis db에 저장된다. postgresql: 1시간에 한번 redis에 있는 데이터를 옮기기 위해 postgresql 컨테이너를 생성했다. schduler: 1시간에 한번 postgresql 컨테이너에서 작동하고 있는 postgresql db에 redis 데이터를 옮겨주기 위한 스캐줄러 코드를 실행할 컨테이너다. redis-monitor: 실시간으로 redis db를 모니터링 하기 위해 redis-monitor 컨테이너를 생성하여 웹에서 모니터링 툴인 Redis-Stat에 접속한다. postgre-monitor: 마찬가지로, 실시간으로 postgresql db를 모니터링 하기 위해 생성한 컨테이너로 웹에서 Pgadmin4를 사용할 수 있다. 이렇게 총 6개의 컨테이너를 생성하여 내 수집 코드를 실행했는데, 여기서 많은 문제가 발생했습니다. 제가 가진 의문과 문제를 나열하자면 다음과 같습니다. 1. 먼저, 수집 코드를 실행한 다음에 스케줄러 코드를 실행해주었는데, (서로 독립된 컨테이너에서 실행) 두 코드가 DB에 동시에 접속할 때, 충돌이 일어날 가능성이 있지 않을까? 2. 수집 코드를 실행하고 몇분이 지나면 터미널이 먹통이 되고, 코드가 더 이상 실행이 안되는 일이 빈번하게 발생한다. 너무 많은 자원을 사용하고 있어서 그런건가.. 컴퓨터 사양이 안좋아서 그런건가 원인을 잘 모르겠다.. 3. spark-submit 로그를 보면 내 노트북에서는 안그러는데, 대용량 파일을 불러오는 과정에서 파티션 별로 데이터를 정리할 때 오류가 빈번하게 발생한다 . executor가 통신이 안된다는 경고 메세지도 자주 나오고, 특히, Remote RPC client disassociated 라는 오류가 가장 많이 나온다. 내 컴퓨터보다 높은 사양의 클러스터를 구축하려고 해서 그런가. 검색해보니 네트워크 문제이거나, 컨테이너에 할당한 자원을 초과해서 그런거라고 한다. 대용량 데이터를 불러오는 다른 방법을 강구해봐야되나 고민하고 있다. “그래서 요점이 뭐야” 라고 물어보신다면, 저는 현직에서 활동하고 계신 데이터 엔지니어, 백앤드 개발자 분들이 제 글을 본다면 “아니 굳이 왜 그렇게 하지? 이렇게 쉬운 방법이 있는데” 또는 “저기서 이렇게도 해봤나?, 이러면 안정적으로 코드를 돌릴 수 있을텐데”라는 반응으로 갈릴 것 같다고 생각합니다.

보통의 회사에서 데이터 분석가가 분석을 할 데이터를 직접 DB에서 전체적으로 다 긁어오는 작업을 하는지 궁금합니다.

눈팅만 계속 하다가 요새 너무 답답해서 질문 올립니다. 1~2년차 때까지 분석 관련 작업만 해오다가 현재 3년차부터 분석할 목표만 주고서 그 데이터를 제가 직접 뽑아서 분석하라고 오더가 내려온 상황인데, 데이터 추출 작업에서 시간을 너무 잡아먹어서 전체 프로세스가 계속해서 딜레이되는 상황입니다. 원래 데이터 분석가도 DB에서 어떤 데이터를 사용하는지는 알아야 맞다고 생각은 하는데, 데이터에 대한 지식이나 선수 지식이 없이 직접 SQL에서 조인 걸고 하는 작업을 하려니 너무 힘이 듭니다. 다른 기업에서의 데이터 분석가들은 어떤 프로세스로 작업하고 계신지가 궁금합니다.

1년 3개월 차 AI 개발자 이직 고민 들어주세요

안녕하세요. 저는 작은 중소기업에서 AI 개발자로 일하고 있습니다. 비전공자이고, 국비로 6개월 공부한 후에 취업했습니다. 현재 재직중인 회사 내 AI팀은 저 포함 2명 입니다. 올해 초에 경영악화로 인해 직원들 다수가 권고사직을 받았고, 최근에는 월급도 정해진 월급일로부터 2주 뒤에 받았었습니다. 그래서 이직을 준비해보고자 하는데 현재는 python을 기반으로 해서 AI 기술을 구현하는 일을 하고 있지만, 저는 python과 SQL 등을 사용해서 데이터를 분석하는 직종으로 이직을 하고 싶습니다. SI 회사보다 솔루션 회사 쪽으로 들어가고 싶은 생각도 있구요. AI 쪽이 아무래도 전문적인 지식이 많이 필요한 분야인데, 이를 위해 더 공부를 하고 싶지는 않고 국비지원으로 공부하면서 참여했던 데이터분석 프로젝트가 가장 재밌었고 분석을 좋아하는 저의 성향과도 잘 맞다고 생각해서 데이터 분석 쪽을 희망하고 있습니다. 그래서 현재 구글 에널리틱스와 SQLD 자격증은 보유하고 있고, 올해 8월에 있는 데이터 준분석가 자격증 시험도 접수해둔 상황입니다. 캐글에서 raw data 를 다운받아서 혼자 데이터 분석 프로젝트도 진행해보고 있습니다. (python, vscode 사용) 데이터 분석가로 이직을 하려면 제가 무엇을 더 어떻게 준비를 해야할까요? 입사한 지 1년 되었을 때 그동안 했던 프로젝트들을 회고해보니 기술을 구현하기 위해 시도는 했으나 마무리 된 것은 없었습니다. 그나마 무엇을 했다고 말할 수 있을만한 프로젝트는 3개 정도 되는데, 마무리되어 서비스화까지 된 프로젝트가 없어서 이력서에 이 프로젝트들을 작성해도 괜찮은건지 모르겠습니다. 작성한다 해도, 어느 부분을 보여주어야 하고 어느 부분은 보여주어서는 안되는 것인지 아무 정보가 없습니다... 그동안 신입으로서만 취준을 해봐서 경력이 있는 상황에서는 이력서와 포트폴리오를 어떻게 작성해야하는지 감을 잘 못 잡고 있는 상황입니다. ㅠㅠ 많은 조언 부탁드립니다 !!

퇴사한 회사에서 수행했던 데이터 분석 작업물, 이직시 포트폴리오 자료로 사용할 수 있나요?

안녕하세요, 신입 데이터 분석가입니다. 외국계 기업에서 계약직 신분으로, 데이터 분석 직무를 수행하다가 최근에 계약이 끝났습니다. 첫 경력이었던 만큼, 이를 잘 발판 삼아서 취업 준비를 다시 하려고 하는데요. 직무가 데이터 분석인 만큼, 경력을 업데이트한 이력서뿐만 아니라 포트폴리오 준비도 중요하다고 생각합니다. 서류 제출과 면접 단계에서 직무 성과와 전문성을 어필하기 위해, 재직했던 회사에서 수행한 데이터 분석 작업물을 정리해서 포트폴리오로 만들려고 하는데요. Q. 재직했던 회사의 작업물을 포트폴리오로 제작하여 이직시 서류와 면접에서 활용하는 것이 통상적인지 궁금합니다. Q. 만약 통상적이라면, 시각화 자료와 대시보드를 포트폴리오에 포함시키되, 회사 관련 모든 데이터(명칭, 수치 등)는 블러/픽셀 처리하면 충분한지 궁금합니다. ※ 이전 직장에서 데이터 분석을 수행한 2개의 작업물이 있고, 특징은 다음과 같습니다. [작업물 A] - 제 개인 PC 상에서 전담하여 수행 - Python으로 데이터 처리, 모델링, 시각화 등을 수행 - 회사의 매출 데이터(유통 채널별/일별/상품 카테고리별) 사용 [작업물 B] - 회사 PC 상에서 전담하여 수행 - Tableau로 대시보드를 제작 - 회사의 매출 데이터(유통 채널별/일별/상품 카테고리별) 사용 ※ 제가 날인한 사직원에 다음과 같은 조항이 있었습니다. “재직시 지득한 업무내용이나 각종 정보 기타 제반 비밀사항을 타인에게 누설할 경우 회사의 경영에 막대한 손해와 피해를 준다는 사실을 이해하고 일체 이를 누설, 공개하지 않겠습니다. 상기 사항을 위반할 시, 이유 여하를 막론하고 서약에 의거 민, 형사상의 모든 책임을 지며 회사가 요구하는 손해배상의 의무를 지겠습니다”

컴퓨터공학전공 2학년입니다. 진로 고민에 조언 부탁드립니다.

안녕하세요. 컴퓨터공학을 전공하는 2학년 학생입니다. 1학년을 마친 지금, 진로에 대해 고민이 많아 이렇게 글을 남기게 되었습니다. 저는 고등학교 때 문과였다가 컴퓨터공학과로 교차지원해 진학했습니다. IT에 관심은 있었지만 구체적인 진로를 설정하지 못한 채 전공을 선택했어요. 당시에는 경영학과에서 데이터 분석 관련 직무를 하고 싶었으나 컴공이 더 전문적이라고 판단해 결국 컴공에 진학하게 되었습니다. 막상 전공을 공부하다 보니 컴공에서 하는 데이터 관련 분야와 문과(상경)의 데이터분석은 많이 다르더군요.. 다르다는 건 알았지만 좀 더 심화를 하겠지... 하는 생각은 정말 틀린 생각이었습니다. 그냥 다른 분야였습니다. 컴공에서의 데이터 관련 분야는 수학적 역량이 많이 필요하다고 하더군요. 대학원이 필수라는 얘기도 들리고요. 저는 수학에 자신이 없어서 데이터 분석은 현실적으로 어려운 길일 수도 있겠다는 생각이 들었고, 현재는 다른 분야를 탐색해보고 싶습니다. 지금 관심 있는 분야는 백엔드, 프론트엔드, 그리고 임베디드 개발입니다. 다만 이 분야들에 대해 자세히 모르다 보니 막막합니다. 사실 가장 큰 문제는 제가 완벽한 이해를 바란다는 점 같습니다. 제가 모든 것을 완벽히 이해하고 나서야 진로를 선택하고 공부를 시작할 수 있다는 강박에 빠져 있는 것 같아요. 각 분야에 대해 대략적인 설명은 찾아봤지만 그 정도로는 부족하다는 생각이 들어요. 경험자 수준으로 완벽히 그 차이를 이해해야 비로소 진로를 선택하고 공부를 시작할 수 있을 것 같다는 생각에 빠져 있습니다. 스스로도 '완벽하게 이해한 후에 선택하는 건 불가능하다. 대부분 잘 모르는 상태에서 시작한다'고 생각하려 노력하지만, 남들이 말하는 '조금 알고 시작한다'는 기준과 제가 가진 지식 수준이 다르다면 어떡하나 걱정이 앞섭니다. 추가로, 이번에 자동차소프트웨어 관련 학과 복수전공을 신청했습니다. 전공 공부만으로도 벅찬데 복수전공까지 시작한 게 과연 잘한 일인지 불안합니다. 이 학과는 전과나 부/복수전공 학생들로만 운영되는데, 2학년 과목 일부가 컴공과 겹쳐서 일단 도전해보기로 했습니다. 만약 맞지 않으면 부전공으로 전환할 생각도 있지만, 지금은 두 분야 모두 잘 해낼 자신이 없어서 걱정됩니다. 사실 제가 가장 힘든 건 제가 너무 모른다는 생각 때문입니다. 뭔가를 시도해보려고 해도 스스로가 부족하다고 느껴 두려움이 앞서요. 특히, 학교 커리큘럼만 따라가기엔 다른 친구들에 비해 뒤처지는 것 같아 조급합니다. 제 주변에는 입학 전부터 프로그래밍 언어를 익혀서 지금은 공모전이나 프로젝트를 활발히 하는 친구들이 많거든요. 다음은 현재 제가 하려고 하는 것들과 학교 커리큘럼입니다. 1. 자동차소프트웨어 복수전공 2. 선배의 권유로 동아리에서 사용하는 언어 공부용 웹 이어받아서 운영하기 - 동아리에서 언어를 공부하기 위해 만들어서 운영하고 있는 웹이 있습니다. 프로그래머스 같은 느낌인데 동아리에서 공부하기 더 좋도록 한.. 것입니다. 운영은 좀 먼 이야기이고 일단은 자바 공부를 시작할 것입니다. 어떤 책으로 어떻게 공부해야 할지 모르겠네요.. 이런 것도 많이 고민되는 걸 보면 결정에 대한 두려움일까요? 3. 공부할 겸 타이머 앱 만들어보기 - 친구들과 하기로 했습니다. 자바나 코틀린으로 할 것 같은데 교수님께서는 따라할 수 있는 예제가 많은 것으로 선택하라고 하셨습니다. 그런데 프로젝트는 어떻게 운영해야 하는지 잘 모르겠습니다. 4. 여름방학 때 C공부: 자료구조와 알고리즘을 대비해서 더 깊게 공부할 예정입니다. 교수님의 조언이 있었습니다. 5. 학교 커리큘럼: 선배들로부터 학교의 컴퓨터공학과 커리큘럼이 좋지 않다는 이야기를 들었습니다. 1학년 때는 전공 과목 없이 파이썬과 C 언어의 기초만 배웠습니다. 스스로 미리 공부해야 한다는 압박감을 느끼고 있습니다. 2-1: 논리회로, C++, 이산수학, 오픈소스sw이해 2-2: 자료구조, 자바, 마이크로프로세서, 데이터통신, 시스템프로그래밍보안 3학년부터는 트랙이 나뉘지만 졸업학점을 채우려면 열리는 거의 모든 과목을 들어야 한다고 합니다. 3-1: 오픈소스sw설계, 컴퓨터그래픽스, 알고리즘, 운영체제, 컴퓨터네트워크, iot임베디드소프트웨어 3-2: 컴퓨터구조, 데이터베이스, 소프트웨어공학, 모바일프로그래밍, 데이터분석머신러닝, 컴퓨터비전 저는 지금 뭘 해야 할지, 어디서부터 시작해야 할지 막막합니다. 저의 문제점과 앞으로 어떻게 해나가야 할지 조언 부탁드립니다.

데이터분석가로 직무 변경시 포트폴리오

안녕하세요, 저는 약 5년간 이커머스 마케터로 근무하고 있고, 최근 이커머스 업계 데이터분석가로 직무 전환 시도중에 있습니다. 포트폴리오 관련하여 질문이 있습니다. 1. 1-1) 기존에는 마케터 직무였기 때문에 엑셀로했던 데이터 분석이나 레포트 정도는 부각을 할 수 있을 것 같은데 프로그래밍적인 부분을 녹일수가 없을 것 같습니다. 대신 개인 프로젝트에서 분석배경-분석과정-결과와 같은 형태로 프로그래밍을 활용한 데이터 분석역량을 좀더 현업에 가깝게 보여줄수 있을 것 같은데, 이런 경우 기존 업무해서 했던 포트폴리오와 개인 프로젝트를 별도로 나누어 보여드리는게 효율적일지, 아니면 한 포트폴리오 안에서 기존 업무 성과 > 개인 프로젝트 순으로 나열해서 보여드리는 것이 효율적일지 궁금합니다. 1-2) 좀더 근본적으로 포트폴리오와 프로젝트 차이가 무엇일까요? 앞서 말씀드린 것 처럼 현재 직무에서 이뤄낸 성과를 포트폴리오에 넣고, 이직처에 추가 어필할 수 있는 데이터분석 프로젝트를 프로젝트로 구분하는게 맞는건지 잘 모르겠습니다. ————————————————————————— 2. 광고에이전시 내 이커머스 팀에서 4년간 일하면서 브랜드 계정 케이스별로(신규 브랜드/메인 브랜드) 매출 성장을 큰폭으로 이뤄냈던 사례들이 여러개 있습니다. 사실 브랜드 계정도 너무 많고 매출을 점프업 시키는 방법론이 비슷한면들이 없잖아 있습니다. (상세페이지 최적화, 광고최적화, 이커머스 이벤트기간 활용 등) 이런 경우 가장 성장폭이 높았던 브랜드 3개정도만 녹이는게 괜찮을까요? ————————————————————————— 3. 노션으로 이력서+경력기술서 작성중에 있습니다. 그런데 오히려 노션으로 하게되면 오히려 포트폴리오나 프로젝트를 클릭해야되는 공수가 들기 때문에 불편하다는 글을 봤습니다. 노션 이력서+경력서에 포트폴리오/프로젝트 pdf를 따로 유첨해드리면 괜찮을까요?

웹 프로젝트에 머신러닝 또는 데이터 분석을 적용하려면..

안녕하세요 현재 백엔드 개발자를 우선 목표로 공부하고 있는 비전공자 입니다. 저는 데이터 분석이나, 머신러닝을 활용한 웹 서비스(경기 분석, 예측 등)를 개발하고 싶은 생각이 있는데 이로 인해 프레임워크를 선택하는데 혼란이 오고 있습니다. 우선적으로 백엔드 공부를 하고 추후에 나머지를 공부할 생각인데 데이터 분석이나, 머신러닝은 주로 Python을 사용한다고 해서 Python 프레임워크를 공부해야할 지, 취업 수요가 높은 스프링부트를 공부해야할 지 고민입니다.. Python 프레임 워크는 웹 + 머신러닝/데이터 분석 을 하나의 언어로 개발할 수 있어서 좋은 것 같고 스프링부트는 스프링부트(웹) + 머신러닝/데이터 분석(파이썬 Restfull API)로 개발해야해서 양이 많아서 공부 기간이 길어질까 걱정입니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 따끔한 조언 부탁드립니다!!

데이터분석가는 공공데이터는 다루지않나요?

안녕하세요.데이터 관련 학과에 재학중인 대학생입니다. 데이터 사이언티트스가 되고 싶긴 했지만 대학원은 갈 자신이 없어서 데이터 분석가가 되기로 결정했는데요. 제가 궁금한건, 데이터분석가는 매출관련 로그데이터만 거의 다루는것같은데.. 맞나요? 저는 공공데이터를 다루는게 재미있어서 관련공부를 해왔는데, 막상 매출,마케팅 관련 데이터를 보니 적성과 맞지 않는다는 생각이 듭니다. 또, 공공데이터나 다른 데이터를 다루는 곳은 없을까요..? 데이터로 매출이나 회사의 실적에 도움을 주는것 보다는 공공데이터로 실생활에 도움을 주는 일을 하고싶네요.. 이 말이 역설적인것 같기도 해서 고민입니다. 결국은 돈을 위해 분석을 해야하는것일 테니까요.. 그렇다면 , 데이터 분석가 라는 직무에 잘 맞지 않는걸까요? 진로 고민에 조언 부탁드립니다~

석사 유학 후 미국 현지 취업에 관심이 있습니다.

현재 컴퓨터 과학 2학년 재학중이며 내년도 타 대학으로 편입 예정에 있습니다. 타 대학 편입 입학 시 저는 수학과를 복수전공을 하여 추후 데이터 분석 쪽으로 나갈때 경쟁력을 갖추고 싶습니다. 석사 유학은 컴퓨터과학 아니면 통계 쪽으로 나가고 싶다고 생각하고 있습니다. 졸업한다면 데이터 분야 쪽에서 근무를 하고 싶습니다. 다만 고민이 되는 것은 제가 현재 만으로 25살 이라는 것입니다. 그리고 내년에 타 학교에 들어가 수학과까지 복수전공을 하게된다면 졸업하는 것은 29살에 졸업하게 됩니다. 그에 비해 컴퓨터 공학만 단일전공으로 했을때는 27살에 졸업이 가능할것 같습니다. 수학과 복수전공이 제가 프로그래밍 쪽으로 나가든 데이터 분석으로 나가든 저의 경쟁력을 향상시켜줄 것이라는 생각엔, 현재로는, 의심이 들지 않습니다. 다만 여쭤보고 싶은 것은 현재 제가 그리는 그림이 데이터 분야 고용시장 현실에 맞는 것인지, 미래지향적인지 또 수학과를 복수전공하는 것이 경쟁력을 가져다 주는 것인지를 프로그래밍 직업을 갖고 계신 개발자 분들이나 데이터 분석을 직업으로 갖고 계신 분들께 여쭤보고 싶어 질문드립니다.

CS 전공 4학년 진로고민 조언 부탁드립니다..!

안녕하세요, 생성형 비전 ai를 연구 중인 전공자 4학년 학부 인턴입니다. 요즘 제가 생각보다 연구에 대한 끈기가 부족하다는 것을 깨달아서 (빨리 성과가 나오지 않으면 답답하고 몇개월을 갈아넣은 연구 성과가 학문/이론에서 그치는 것도 답답하더라구요) 랩실을 나오고 취준을 해볼까 고민 중입니다. 연구 자체가 엄청 거부감 들고 싫은건 아니지만.. 결국은 연구를 해도 나중에 리서처나 개발 직군으로 취업을 해야하는데 회사에서 리서치 직군을 애초에 많이 뽑지는 않는데 저보다 탐구/실험하는 과정을 정말 잘 하는 주변 사람들을 보며 제가 충분히 경쟁력을 가질 수 있을지 잘 모르겠더라구요... 지금 fe be ai 다 한 번씩 건들여봤는데 이 중에서 취업할만큼 전문성을 가진 분야는 없는거 같아요. 그래서 빠르게 결단을 내리고 랩실을 나오고 취준을 할지, 랩실에 계속 있을지 고민 중인데 취준을 한다면 fe/be/데이터분석+데이터 엔지니어 중에 고민 중에 있습니다. (ai 엔지니어도 고려 중인데 학위에 대해서는 의견이 분분하긴 하지만석사를 따는게 유리하다고 하네요. 그리고 MLOps 분야는 신입을 잘 안 뽑는다고 알고 있어서..) 결정을 내린 다음 대학원을 안 가고 취준을 한다면 1~1.5년 정도 한 분야에 더 집중할 생각입니다. 그리고 지금은 학사/석사 취업 모두 어느 분야를 취업하든 다 경쟁이 매우 치열한거 같더라구요... 만약 fe를 하게 된다면 제가 시각적인 것을 좋아해서 장기적으로 보았을 때 인터랙티브 미디어 아트쪽으로 커리어를 쌓고 싶다는 생각이 있긴한데, 이게 현실적으로 가능한 것인지는 잘 모르겠습니다... FE는 제가 얕게나마 react, react native를 파본 경험이 있는데 화면에 보여지는게 즐겁긴 하지만 공들여서 만든걸 많이 수정할 때 좀 마음이 아팠던 경험이... 그리고 쏟아지는 기술들을 계속 배워야 한다는 것에 없지않아 피로감을 느꼈던거 같습니다. (그런데 이건 IT쪽이면 연구/개발 어느 분야든 똑같이 적용되긴 하는거라...) BE는 제가 django나 flask로 CRUD 위주로만 구현한..야매로밖에 경험을 안 해봤고 spring은 김영한님 강의 듣다가 중간에 너무 알아야할게 많은거 같아 포기했던 경험이 있습니다. 데이터 분석 + 데이터 엔지니어 같은 경우에는 통계 베이스/데이터 파이프라인 stack 기반이 부족해서 더 공부를 해봐야 할거 같습니다. 관련 공모전 경험도 아직 없고요.. ai 엔지니어 경험으로는 2~3개 정도 프로젝트 형식으로 flask로 ai 모델 서비스에 야매로 연결해본 경험이 전부입니다. (MLOps 역량을 가진 사람을 뽑으려는 추세인거 같은데 kubernetz, docker, 클라우드는 따로 또 공부를 해봐야 합니다) 결국에는 어떤 분야든 다 넘어야 하는 산이 있는 느낌이라 이에 대한 각오는 되어 있는데, 어떤 분야로 더 나아가는게 현명하고 후회없는 선택일지 너무 고민이 됩니다..ㅠㅠㅠ 어떤 직무든 다 힘들고 고된 점들이 있기에 제 성향을 고려하고 각각의 직무의 현실(?)을 보고 제가 이건 정말 오랫동안 하루종일 못 하겠다 싶은 같은 일들을 위주로 가지치기를 하면 좋을거 같다는 조언을 들었습니다. 그래서 각각 직무의 실제 업무 생활이 어떠한지, 그리고 실제 실무에서는 어떤 역량이 중요할지, 어떤 성향을 가진 사람이 어떤 상황을 감내해야 오래 버틸 수 있을거 같은지 알려주시면 감사하겠습니다! 직간접적으로나마 아시는 각각의 직무에 대한 정보 알려주시면 감사하겠습니다 🙇‍♀️ 조언해주시면 제 스스로 현명한 선택을 하는데 큰 도움이 될 것 같습니다!! :)

데이터분석가를 준비하는데 있어서

데이터분석가라는 직무를 이번에 알게되서 준비하려고합니다. 데이터분석가를 준비하는데 학력이 중요하다고 하는데 전문대컴공학력이 전부입니다. 학점은행제를 통해서 학사학위를 취득하는게 맞을까요 아니면 ADSP자격증을 준비하면서 데이터분석관련 공부를 하는게 맞을까요? 데이터분석가중에 데이터 엔지니어와 데이터사이언티스트도 있던데 검색하면 할수록 이해가 잘 안되는데 셋다 비슷한 직무일까요?

it기획자 전망(중견기업에서 첫 커리어 시작)

좋은 기회로 이름이 꽤나 알려진 중견기업의 IT기획 직무로 채용이 될 것 같습니다. 그런데 저는 데이터분석에 관심이 있었고 데이터분석가가 되는 것이 꿈입니다. IT 기획에서 데이터분석 직무로 발전이 가능할까요? 데이터 분석이 하고싶다면 지금 온 기회는 미뤄두고 분석 쪽으로 다시 회사를 알아봐야 할까요? IT 기획이 엄청 뛰어난 자질이 있지 않은 이상 박봉이라고 인터넷에서 봤습니다.. 혹시 연차가 쌓였을 때 연봉은 어느정도 되는지 알려주실 수 있나요? 인터넷에서는 편차가 너무 커서 어떤 말이 사실인지 알 수 없어 이렇게 전문가분들 계신 곳에서 질문 드립니다. 난해한 글 끝까지 읽어주셔서 감사합니다.

데이터 분야에 관심있는 IT전공 4학년입니다

안녕하세요. 진로에 대한 고민을 가지고 커리어리에 처음 글을 써보는 4학년 휴학생입니다. 데이터 분야쪽으로 제대로된 관심을 가지게 된 건 1년 정도 된 것 같습니다. 2학년때부터 융복합 전공으로 데이터분석을 이수했는데 당시에 처음 생긴 과정이다보니 이론만으로 수업을 해서 프로젝트는 경험해보지 못했습니다. 흐지부지 졸업을 앞두고 있던 4학년 1학기에 정말 내가 하고 싶은게 무엇인지에 대해 고민하게 되었습니다. 그러다 우연히 데이터 청년인재 양성 사업 중 하나를 참여하게되었고, 거기서 진행했던 프로젝트가 너무 재밌었고 운 좋게 본선까지 진출해서 장려상도 받게 되었어요. 계속 이 분야로 나아가고 싶어서 1년 휴학을 신청했고, 작년 하반기에는 sqld, 빅데이터분석기사 자격증을 취득했습니다. 지금은 데이터 분석 소모임을 하나 하고 있습니다. 항상 느꼈던 것이지만 어떤 데이터를 가지고 어떤 식으로 분석을 해야할 지 떠올리는 과정이 제일 힘든 부분입니다. 오히려 머신러닝 모델링쪽은 그런 고민은 하지 않아도 되다보니 더 재밌게 느껴집니다. 제 수준은 빅데이터분석기사 실기시험(전처리-예측/분류 기본 모델링)정도는 쉽게 할 수 있습니다.(그때그때 필요한 메소드만 검색해보는 정도) 최근에는 장고를 시작해볼까 하는 생각도 들고, 딥러닝 쪽으로 더 공부를 해볼까 하는 생각도 있습니다. 아직 이렇다 할 결과물이 딱히 없는 거 같아서 어떤 준비를 더 해야할 지 알고자 저에대한 이야기를 정신없이 늘어놔봤습니다. 현직자분들, 인생 선배로써 가감없이 질타와 조언 해주시면 너무 감사할 것 같습니다 .ᐟ

데이터분석 직무도 개발자 역량이 필요한가요?

국비지원이든 부트캠프든 지원하려고 하는데 저는 데이터분석 직무를 희망하고 있습니다 근데 종종 데이터분석도 개발자역량이 필요하다고 하는데요 머신러닝 개발자 양성 프로그램 같은걸 참여해도 데이터분석 직무를 할 수 있는 건가요?(제가 데이터분석과 머신러닝 개발을 같은 직무로 보는 걸 수도 있습니다)

[비전공 개발자 취업] 현실적이고 따끔한 조언 부탁드립니다.

* 시간이 없으신 분들을 위한 핵심요약* [문제점] - 비전공자 신분으로 개발자로 전향하려는데, 어떤 언어로 시작해야할 지 모르겠어요. [질문] - 현실적으로 지금같이 침체된 취업 시장에서 비전공, 신입 개발자에 도전하는 사람에게 어떤 조언을 주고 싶은신가요? (ex. 추천 언어, 공부 방향) (개인의 적성, 역량보다 현재 취업 시장 흐름 위주로) ----------------------------------------------------------------------------------------- * 본문 * 안녕하세요, 개발 분야에 관심이 있는 30 비전공자입니다. 원래 개발 분야에 관심이 있었기도 하고, 현재 운용할 수 있는 시간이 매우 넉넉해서 (백수) 아예 각 잡고 개발 분야를 배워서 개발자로 전향하고자 합니다. 참고로 저의 원래 전공은 바이오 쪽이고, 해당 분야에서 3년 정도 일하다가 1년 반 전 퇴사한 뒤 현재 백수 상태입니다. 다시 바이오 분야로 재취업하려 했으나, 제가 경력을 쌓은 분야가 바이오 중에서도 워낙 영세한 분야라 재취업이 잘 안되고 있습니다. 그래서 개발자로 전향을 하려는 것도 있어요. 그런데 팬데믹 때와는 달리, 취업 불패라고 여겨졌던 IT분야도 굉장히 취업 경기가 안 좋다고 들었습니다. 특히 각종 부트캠프, 국비 지원 등으로 비전공 개발자가 쏟아져 나온 영향이 커서, 중소기업에서도 1명 채용하는데 수십, 수백명이 지원한다고 들었습니다. 이런 상황 속에서 취업 목적의 개발 분야 공부를 도대체 어떻게 시작해야 할 지 모르겠습니다. 우선 배우고 싶은 언어부터 선정해서 배워야 하는데, 처음엔 데이터 분석 쪽에 관심이 있어 파이썬부터 시작해서 국비지원 데이터분석 과정을 통해 SQL, R같은 tool에 대해서도 배우려고 했으나.... 또 데이터 분석 쪽은 대학원 석사졸을 선호해서, 비전공 개발자는 해당 분야로 가망이 거의 없는거다 마찬가지다, 라는 조언을 듣고 조금 다른 방향으로 생각하게 되었습니다. 프론트엔드 쪽이 상대적으로 진입장벽이 낮고, 취업 시장에서 수요가 많다고 해서 프론트엔드 쪽 국비지원 + 개인 스터디로 1년 정도 정도 공부하고, 일단 개발 시장부터 들어가는 방법도 고민하다가 프론트엔드쪽은 이제 공급이 너무 넘치는 상황이라는 얘기를 들어서 이쪽도 너무 고민되네요... 더군다나 신입 개발자 수요가 매우 적어서 비전공자는 아예 서류에서 걸러진다고도 하더라구요. 너무 많고 부정적인 정보들을 자꾸 보다보니 뭐부터 해야할지 정말 혼란스럽네요. 현실적으로 비전공자가 지금같은 취업시장에서 취업이 가능할까요? 가능하다면 어떤 걸 준비해야 채용되는 데 유리할까요? 현직자 분들 따끔한 충고 부탁드립니다. 처음 글을 올리는 거라 횡설수설도 하고 내용도 많이 길어졌는데, 끝까지 읽어주셔서 감사합니다.

토스 데이터분석가 포토폴리오 작성(이직)

안녕하세요. 이번에 토스 채용을 보다가 데이터 분석가를 모집한다는 얘기를 보고 급하게 이것저것 알아보고 있는 석사생입니다. 토스 데이터 분석가를 위해 제가 포토폴리오를 적어야하는데, 제가 했던 경험으로는 의학 연구에 대한 데이터 분석으로 (회귀나, 전후 차이 등) 에 대한 경험과 사업의 전후 차이를 비교하는 통계밖에 내보지 못했는데요, 혹시 이런 것들로만 포토폴리오를 채워도 괜찮을까요? 또한 저는 토스를 입사하기 위해 요구하는 스킬도 채우고 싶은데 어떤 것들이 도움이 될까요?

데이터 엔지니어 or 데이터 분석가 or 백엔드 개발자 진로 고민

백엔드 준비를 1년간 하다가 쉽지 않아 돈이 궁해 다른 직무로 임시 취업을 했습니다. skill : java, spring 요새 빅데이터쪽에 관심이 생겼고 전망도 좋아 진로 고민에 빠졌습니다. 문제는 각 직업의 티오가 다르고 신입으로서의 역량이 다릅니다. 1. 데이터 엔지니어 최종 목표는 데이터 엔지니어가 될 것이고 엔지니어는 신입보단 경력 위주로 뽑아서 가능성이 미지수입니다. 2. 데이터 분석가 그렇자고 데이터 분석가로 가기엔 통계, 수학 및 도메인 지식이 중요하다고 하다네요. 이 직업으로 가기 위해서는 통계, 수학 지식을 처음부터 파아햐는 리스크가 있어요. 3. 벡앤드 개발자 -> 데이터 엔지니어 그러면 벡앤드 개발자로 취업을 한 뒤에 데이터 엔지니어로 경력 이직하는 것이 나을까요? 최종적으로 데이터 엔지니어의 길을 가게될텐데 백엔드로 가서 시간만 날리지 않을까 걱정이 됩니다. 1. 데이터 엔지니어 or 데이터 분석가 or 백엔드 개발자 어떤 직업으로 밀고나갈지 추천 부탁드립니다. 2. 추천하식 직업을 어떤 방향으로 준비하면 좋을지 말씀 부탁드립니다. 감사합니다.

데이터분석가(DA) 취업준비

사정상 늦게 입대하여 현재 군생활이 35프로 정도 남은 지거국 컴공 대졸자입니다. 데이터 분석가로 취업을 희망하여 준비해보고자 하는데 무엇부터 준비해야할지 또 어떤것들을 준비해야할지 막막하여 질문 올려봅니다. 찾아보니 파이썬, R, sql, excel, 대시보드 제작 등등 준비해야 할것이 많던데 지금부터 군 생활중에 우선적으로 할만 한 것이 무엇이 있을까요? 혹은 군생활 중에는 빅데이터 분석기사같은 자격증이라도 공부하면서 데이터 분석에 대한 전반적인 것을 공부해보는게 나을까요? 현재 파이썬, 자바 어느정도 다룰줄 알고 자격증은 정보처리기사 있습니다. 늦은 나이로 전역 후에 취업 준비생각을 하니 막막해서 글올려봅니다..

어떤 걸 먼저 공부하며 취업준비를 해야 좋을까요?

안녕하세요. 저는 비전공자이며 데이터엔지니어를 꿈꾸는 취업준비생입니다. (SQL을 처음 배우게 되었을 때 문법이 재밌어서 데이터베이스에 관심을 가지게 되었고, 데이터엔지니어를 꿈꾸게 되었습니다. 저는 아무리 생각해도, 사이언티스트와 분석쪽은 안맞는 것 같은데 혹시 다른 데이터관련 직무가 있으면 추천해주세요.) 현재 저는, 국비로 데이터분석 및 엔지니어 과정을 수료하였으나 엔지니어링 분야는 거의 배우지 못하고 아주 기본적인 sql과 파이썬 문법을 배웠고, 분석가 파트만 조금 더 접해본 상태입니다. 그래서 데이터 엔지니어링에 관해서는 처음부터 공부를 해야하는 상태입니다. 데이터엔지니어링의 시작도 감을 잡지 못했고, 데이터 파이프라인에 대해서 찾아보았을 때 그림에 나오는 기술들이 어떤 것인지도 아직 모르는 상태입니다. 그리고 비전공자이기 때문에 컴퓨터관련 이론도 잘 모릅니다. 자격증은 취업할 때는 막상 크게 도움이 안된다는 얘기들을 듣긴 했는데, 전혀 감을 못 잡고 있으니 관련 자격증들이라도 계속 공부하다보면 감이 잡히겠지, 도움이 되겠지라는 생각이었지만 막상 또 채용공고들을 찾아보면 기술이 더 중요한 것 같아서 고민이 됩니다. 제가 공부하려고 생각했던 자격증들은 SQLD와 정보처리기사, 더 따게 된다면 데이터 아키텍처정도 입니다. 자격증부터 하나씩 공부해가고 인강과 책을 통해 기술을 배우는 게 맞을까요, 아니면 그냥 처음부터 인강과 책으로 관련 기술들을 배우는 게 맞을까요? 그리고 한가지 더 여쭤보자면, 데이터엔지니어는 신입을 잘 뽑지 않는다고 하던데(실제로도 신입 채용공고가 잘 없구요...) 개발자로 경력을 쌓고 데이터엔지니어로 넘어가는 길이 제일 나은 걸까요..? 장황한 글 읽어주셔서 감사합니다. <요약> 1. 엔지니어,분석가,사이언티스트 외에 데이터관련 직무가 있다면 추천해주세요. 2. 자격증부터 하나씩 공부해가고 인강과 책을 통해 기술을 배우는 게 맞을까요, 아니면 그냥 처음부터 인강과 책으로 관련 기술들을 배우는 게 맞을까요? 3. 개발자로 경력을 쌓고 데이터엔지니어로 넘어가는 길이 제일 나은 걸까요..?

데이터 분석가로 이직하는 방법 조언 구합니다.

안녕하세요, 저는 인공지능 SI 프로젝트 경력 3년 차 AI 엔지니어입니다. 제목에 적은 대로 저는 현재 B2C 회사의 데이터 분석가로의 이직을 원하는 상태입니다. 이에 따라, 1. 데이터 분석가가 되기 위해 갖추어야 할 필수 역량 2가지와 구체적인 공부 방법 2. 퇴근 후, 주말 동안 오로지 공부에만 매진한다고 했을 때, B2C 회사의 신입 데이터 분석가로 이직할 수 있는 최소 기간 (3개월, 6개월, 1년 등) 총 2가지 항목에 대해서 조언해 주시면 정말 감사하겠습니다. 2번은 당연히 상대적인 수치라는 것을 알지만, 아래에 있는 제 간략한 이력을 보시고, 대략적으로라도 짚어주신다면 정말 감사할 것 같습니다. 1. 개발자가 된 이유 - 저는 비전공자이며, 재학 시절 경영학 막 학기에 막연하게 데이터를 다룰 수 있는 직업을 가지고 싶었습니다. 국비교육이 눈에 띄었고 6개월 수료 후 연계 SI 중소기업에 취업했습니다. 글을 쓰는 시점으로 딱 3년이 되었습니다. 2. 재직 중 경험한 것 - 비정형(텍스트, 이미지, 음성) 데이터 수집, 레이블링, 전처리 - 최신 딥러닝 모델 깃허브 소스 확보하여 파인튜닝 - 추론 서비스 API 구현 3. 재직 중 터득한 스킬셋 - python - pytorch, tensorflow (필요한 메서드 구글링해서 활용할 수 있는 정도) - SQL 4. 자격증 - 컴퓨터 활용능력 1급 - ADsP - SQLD - 빅데이터 분석 기사 필기 5. 따로 준비하고 있는 것 - SQL 코딩 테스트 - Tableau(책 보면서 실습 한 내용을 포트폴리오로 활용) 긴 글 읽어주셔서 감사드립니다.

AI/ML 엔지니어, 데이터 엔지니어 취업 고민

안녕하십니까 이번 학기를 마지막으로 졸업을 앞둔 대학생입니다. 저는 경영학 전공으로 데이터 분석을 하다가 데이터 엔지니어링, ML 엔지니어링 까지 관심이 확장되었습니다. 그에 맞게 데이터 분석이나, 데이터 파이프라인, CNN 객체 인식 등 관련 프로젝트를 하면서 흥미를 많이 느꼈습니다. (경험: python, C++, AWS, GCP pytorch, kafka, Elasticsearch, langchain, faiss 경험) 이번 하반기에는 백엔드, 데이터 분석, MLOps 직군으로 금융권이던 SI 이던 모두 지원하였습니다. 서류 합격은 약 30프로 정도 되었지만 코딩 테스트, 인적성 검사 단계에서 통과하지 못했습니다. 이번 하반기를 경험하면서 백엔드가 아니라 AI 개발, MLOps, 데이터 엔지니어링 직무를 하고 싶어졌습니다. 이 세가지 직무에 취업하기 위해 석사를 요구하는 회사가 대부분임을 보았습니다. 그에 따라 컨텍없이 AI 대학원을 지원하였는데 입학만 합격한 상태입니다. 그리고 관심 분야(LLM, 추천시스템)의 교수님과 면담을 앞두고 있습니다. 1. 저의 고민은 대학원에 들어가는 것이 좋은 선택일지, 아니면 다음 상반기를 제대로 준비하고 안된다면 작은 회사에서 부터 경력을 빨리 쌓는 것이 좋은 방법일지 고민입니다. 물론 대학원에 들어간다면 열심히 할테지만, 갑작스럽게 결정한 만큼 많은 것을 얻고 나올 수 있을지, 시간만 허비하는 게 아닐 지에 대해 고민이 됩니다. "도피성으로 대학원을 들어가서는 안된다." "대학원에서 배운것이 실무에 쓰이는 일이 생각보다 없고 빨리 현업에 뛰어들어 경력을 쌓는게 더 유리하다." 등의 말을 들어보니 어떤 생각과 자세를 가지고 선택하는 것이 좋을지 고민입니다. 2. 학사 비전공자의 신분으로 이쪽 분야에 취업할 수 있을지 고민입니다. 물론 이쪽 분야의 연합동아리, 교육프로그램 등을 통해 프로젝트 경험이 있지만, 학문적으로는 독학한 것이 전부인지라 채용하는 입장에서 저를 어떻게 생각할지 궁금하네요. 3. 현재 싸피라는 교육 프로그램도 생각 중입니다. 싸피를 통해서 부족한 알고리즘, Spring, java 부분을 공부할 수 있고, 취업하는 과정에서 많은 정보와 기회 측면에서 도움이 될것 같은데 어떻게 생각하시는지도 궁금합니다. 돈을 많이 버는 것이 정말 좋지만, 돈의 욕심보다는 아직 젊은 만큼 원하는 업무를 통해 커리어를 쌓고 싶은 맘이 더 큽니다. 물론 아직 세상을 너무 모르는 것도 있습니다 ㅎㅎ 긴글 읽어주셔서 정말 감사합니다.

금융권 데이터 분석을 위한 방향성

안녕하세요 이번에 부트캠프 교육 예정인 취준생입니다. 금융권 데이터 분석이라는 좀 막연한 목표를 가지고 준비를 하고 있습니다. 교육을 받으면서 명확한 방향성을 잡고 준비를 하고 싶은데 금융권 데이터 분석은 파이썬을 주로 사용해서 시각화나 분석을 한다고만 알고 있고 자세한 내용들이나 업무들에 대해서 무지하여 커리어리를 빌려 질문드립니다. 1. 아무래도 은행, 증권, 보험에 따라 요구하는 역량이나 중점적으로 보는 부분이 다를텐데 혹시 해당 분야의 재직자 분이시라면 재직자분의 업종에서는 어떤 부분을 중점적으로 보시는지가 궁금합니다. 2. 데이터 분석에 대한 업무에 대해 자세하게 알고싶습니다.. 주로 어떤 데이터를 다루고 어떤 방식을 쓰시는지에 대해서 먼저 알게된다면 많은 도움이 될것같습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다 :)

초대졸 데이터 분석가?

전문대 졸업 후 다니던 회사를 퇴사하고 다른 직무를 알아보던 중 데이터 분석 관련 부트캠프를 알게 되어 지금도 배우고 있는 중인데, 초대졸도 데이터 분석 관련 직무 정규직 신입으로 입사하는 케이스가 어느정도 있나요? 구인구직 사이트들을 둘러보니 정규직은 보통 학사, 석사졸이 대다수이고 그나마 초대졸 이상 뽑는 곳은 경력직이 많은 것 같아서요. 여기서 배운 후 취업할 생각인데 잘 될지 모르겠어서 고민이 많네요 ㅠ 막상 배워놓고 자격 요건조차 안 돼서 필터링 당할 것 같기도 한데.. 부트캠프 수료 후 계약직 경력이라도 쌓으면서 야간 4년제 학사 학위를 병행하는 게 낫겠? 그냥 막막합니다 물어볼 곳도 없는지라..

빅데이터 관련 자격증과 포트폴리오

코딩과 빅데이터(데이터 분석)쪽에 관심이 많아 소프트웨어학과를 희망하는 학생입니다. 학업 계획서를 작성하다보니 관심은 많지만 생각보다 이 분야에 지식이 없다는 것에 한계를 느끼는 중입니다. 그래서 이렇게 질문을 드리게 되었습니다. 1. 데이터(빅데이터) 관련 자격증으로 SQLD, ADSP, ADP, 빅데이터 분석 기사, 정보처리기사를 생각 중입니다. 여기서 궁금한 점이 보통 어떤 순서로 따는지와 소프트웨어학과를 다닌다면 3학년이 되기 전에 SQLD와 ADSP를 따고 이후 4학년이 되었을 때 빅데이터 분석 기사, 정보처리기사를 따는지 궁금합니다.(자격증 별 난이도나 언제 따는 것이 좋은지 이유도 설명해주시면 감사하겠습니다.) 2. 추천하는 공모전과 대외활동 그리고 포트폴리오의 경우는 어떻게 무엇으로 채우는지 또한 궁금합니다.(부트캠프의 경우 몇 학년의 추천하는지 아니면 추천 안 하는지 이유 등도 궁금합니다.) 이 외에도 코딩이나 빅데이터(데이터 분석)쪽 관련해서 학업 계획서에 넣으면 좋은 정보나 나중에 하면 좋은 정보들도 궁금합니다.

데이터분석가에서 데이터사이언티스트

안녕하세요 데이터사이언티스트를 희망하고 있는 25살 남자입니다. 현재 올해 컴공관련 전문대를 졸업한 상태입니다. 원래 백엔드 개발자를 희망하여 학교를 다녔는데 2학년 과정중 Python을 이용하여 데이터를 가공하고 머신러닝을 이용해서 결과를 도출하는 과정을 겪었습니다 과정을 겪으면서 데이터사이언티스트를 알게되었지만 학사나 석사 학력을 요구하는것을 알게됐습니다. 현재 전문학사 학력으로 데이터분석가는 준비할수 있다고 생각해서 여쭤봅니다. 데이터분석가로 취업을한뒤 경력을쌓아서 데이터사이언티스트로 전향이 가능한지 궁금합니다.

데이터분석가 통계 공부 방법 질문 드립니다!

안녕하세요, 현재 데이터분석가를 꿈꾸고 있는 대학생입니다. 현재까지 인공지능이나 데이터 분석 프로젝트 등등 활동을 계속 해왔는데 통계를 안다면 조금 더 풍성한 분석을 할 수 있을 것 같다는 생각이 들었습니다. 그래서 선배님들께 한 번 여쭤보고 싶습니다. 데이터분석에 통계를 적용하고 싶은데, 어떤 방법으로 통계를 공부하는게 좋을까요? 공부하신 강의나 책, 방법 등 추천해주시면 감사하겠습니다!