#데이터사이언티스트

내년 군 입대하는 백엔드(Java/Spring) 지망 1학년입니다.

안녕하세요. 내년 군 입대하는 백엔드(Java/Spring) 지망 1학년입니다. (2학년 '빅데이터'전공 예정) 소프트웨어학부 커리큘럼: 1학년- Java, 이산구조, 선형대수 2학년- C, C++, (자료구조, 논리설계 및 실험, 컴퓨터구조, 알고리즘) 저의 질문은 다음과 같습니다. 1. '백엔드' 지망시 (자료구조, 알고리즘, 운영체제, 네트워크, DB 등) 많은 CS과목 중 어느 것을 어느 순서로 집중적으로 공부해야 할까요? 또한 추천하시는 책이 있을까요? 2. 군 복무 중 틈틈이 영단어 공부할 생각인데, 개인시간 때는 CS과목과 '스프링 부트3 자바 백엔드 개발'책 중 어느 것을 먼저 공부할지 고민입니다. (현재 Java언어만 알고, CS와 Spring 지식은 없는 상태입니다.) 3. 1학년 때 배운 내용(Java, HTML, JavaScript, 비교과 활동)과 이후 새로 알게된 것들이나 문제 해결 경험을 정리하려는데 어느 블로그 플렛폼이 좋을까요? ex) velg, github, notion, tistory 등 4. 군대에서 공부한 내용도 추천해주신 블로그 플렛폼에 정리할 생각입니다. 물론 스스로 공부 목적도 있지만 미흡한 내용일지라도 이렇게 기록을 남기는 것이 향후 취업에 큰 메리트가 있을까요? 5. '빅데이터 학과' 심화 수업(데이터 사이언스 기초, DB기초, DB시스템, 데이터 시각화, 데이터 마이닝, 머신러닝, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 개론) '데이터 사이언스'관련 과목도 있는데 '백엔드' 지망시 저 수업을 전부 들을 필요가 있을까요? 6. 학교 복수 전공 필수라 콘텐츠IT(VR/AR, 게임) 스마트IOT(통신/보안, 임베디드) 데이터테크(데이터 사이언스) 이것들 중 어느 것을 할지 고민입니다. '벡엔드'진로에 있어 각각 무슨 장점이 있을까요? 각각 관련 기업으로 취업할 때 도움이 되겠지만, 그나마 DB관련해 배우는 '데이터 테크'가 나을지 고민입니다. '데이터 사이언티스트'진로도 생각했지만 신입 기준이 석사 or 경력이고, 데이터 분석을 할 정도의 수학에 자신이 없습니다. 7. '데이터 사이언스'가 목표인 4학년 형께서 개발자할꺼면 복수전공은 '데이터테크' 추천하시던데 어떻게 생각하시나요? 8. 제 최종 목표는 '만화 관련 커뮤니티 정보사이트 제작 및 운영'하는 것인데 이에 조금이라도 도움이될 활동은 무엇이 있을까요? 마지막으로, 자대 '진로취업 경력개발 로드맵 경진대회'에 참가해 선생님께서 말씀해 주신 내용을 '인터뷰'칸에 개시하려고 하는데 괜찮으실까요? 답변 감사합니다.

데이터 엔지니어 취업 관련 질문드립니다.

안녕하세요. 데이터 분야 직무를 희망하고 있는 대학교 3학년 1학기차 컴퓨터공학과 전공생입니다. 먼저 시간내어 글 읽어주셔서 정말 감사합니다. 공공데이터 API등을 사용해 혼자 간단한 프로젝트들을 경험해보면서 데이터를 수집하고 활용할 수 있도록 정제하는 것에 흥미를 느꼈습니다. 이에 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트에 대해 더 조사해보면서 관련 직무로 취업하고 싶다는 생각을 하게 되었습니다. 하지만 지금까지 해온 경험과 지식이 데이터 엔지니어가 되기 위해 많이 부족하다고 생각해 제가 부족한 부분들과 앞으로 노력해야 할 부분들에 대해 질문드리고 싶습니다. ##현재 상황 1. 프로젝트 경험 - 데이터 엔지니어링(데이터 파이프라이닝 등) 관련 프로젝트 경험 없음 - AWS를 활용해 cloud server와 edge server를 구축하고, 공공데이터 application과의 API 통신을 통해 content caching을 구현하는 프로젝트를 진행했었습니다. 2. 알고리즘 - 백준 골드 4(C++)입니다. 반년 전 컴퓨터 알고리즘 수업을 들은 이후 꾸준히 풀고 있습니다. 3. 오픈소스 경험 - git과 github사용법만 알고, 진행했던 간단한 프로젝트들만 깃허브에 올려놓았는데, 크게 의미가 없는 것 같습니다. 오픈소스에 기여해본적은 없습니다. 4. 학과 공부 인서울 상위권 대학교 다니고 있고, 전체평점 3.97/4.5, 전공평점 4.08/4.5 입니다. 5. 언어 - python은 library 잘 활용하는 정도로만 이해하고 있고, SQL, Go 등의 언어에는 지식이 전무한 상태입니다. 이러한 제 상황을 바탕으로 앞으로의 계획에 대해 질문드리고 싶습니다. 1. 데이터 엔지니어로 취업하기 위해 어떠한 역량과 경험을 더 키워야 할 지 궁금합니다. 2. 프로젝트 경험을 쌓고 싶은데, 관련된 기술 스택을 어느 정도로, 또 어떤 방식으로 공부해야 효율적일지 감이 잘 잡히지 않습니다. 전문가분들께서 추천해주실 만한 책이나 강의가 있을까요? 3. 데이터 엔지니어 채용 공고를 살펴보면, 빅테크나 대기업의 경우 경력 n년 이상을 자격 요건에 걸어두는 경우도 종종 확인할 수 있었습니다. 신입으로 데이터 엔지니어 채용은 많이 힘든가요? (4). 데이터 엔지니어 관련해서 열심히 찾아보고 더 나아가 기여해 볼 만한 오픈소스들이 어떤게 있을지 궁금합니다. 꼭 모든 질문에 대한 답변이 아니더라도, 한두개 정도의 질문에 길지 않은 분량으로 답변 주셔도 저에게는 큰 도움이 될 것 같습니다. 전문가분들의 답변을 토대로 앞으로 더 열심히 노력해보겠습니다. 이상 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

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.

데이터직군 진로관련해서 고민입니다.

안녕하세요. 현재 25살입니다. 24년도에 컴퓨터관련학과 폴리텍을 졸업하였습니다. 재학시절 정말 많이 부족한 프로젝트만 경험해왔어서 사실상 포트폴리오는 없는 상황입니다. 그래서 스터디나 인강을 통해 다시 제대로 배울 생각입니다. 최종적으로 희망하는 직무는 데이터 사이언티스트 or ai개발자로 진로를 잡았습니다 둘 중 우선 데이터 사이언티스트쪽으로 진로를 생각하여 동일계열로 4년제편입을 준비하고있습니다. 데이터 사이언티스트 진로를 가는 여러 길 중 1. 4년제로 편입을하여 관련 공부를 한 뒤 포트폴리오를 준비해서 입사 2. 대학원까지 진학하여 깊이감있게 공부한 후 입사 3. 데이터분석가 or 백엔드개발자로 취업 후 경력을 쌓은뒤 이적을 하는 방법 이렇게 있다고 생각하였습니다. 현재 it시장에서 신입 채용시장이 많이 얼어붙었다 생각해서 편입을 선택한것인데, 편입을 멈추고 데이터분석가나 백엔드개발자로써 공부를 시작한 뒤 취업한 후 경력을 쌓고 이직하는게 맞는것인지 아니면 현재 신입시장이 어려우니 편입을 지속하는게 맞는지 모르겠습니다.

데이터 엔지니어가 되기 위한 여정 관련 조언을 구합니다!

안녕하세요. 최근 취업 및 진로에 관련된 고민을 겪고 있는 4학년 소프트웨어학과 전공생입니다. 최근 데이터 엔지니어 커리어에 관심이 생겼는데 주변에 이와 관련해서 조언을 구할 분들이 없더군요... 주된 고민은 '데이터 엔지니어로서 커리어를 시작하려면 어떻게 해야 하는가?' 인데 제 백그라운드를 고려한 조언은 아닌지라 저에게 맞는 조언을 받으면 좋을 것 같아 글을 남기게 되었습니다. [활동이력 및 계획] - 대학교 2학년 때, 연구에 흥미가 생겨 데이터 마이닝 관련 연구에 참여했었고 3학년 때는 해외 연구도 관심이 생겨 1~2개월 정도 해외 대학에서 진행하는 NLP 관련 연구에 참여해 보기도 했었습니다. - 개발 경험도 해보고 싶어 작년 겨울 기회가 되어 인공지능 관련 AI 스타트업에서 퍼블릭 클라우드 서비스 구현 관련 프로젝트의 백엔드 인턴으로 활동했습니다. - 최근 계획으로는 학교에서 지원해주는 단기 부트캠프에 참가하려고 합니다.(데이터 관련 부트캠프는 아니라서 다른 기회가 생기면 어떨지는 모르겠습니다) 그리고 관심이 가는 오픈소스 SQL, DB 프로젝트를 발견해 여유가 되면 기여를 해보려고 합니다. [사용 가능한 기술 스택] - 언어: python, rust - DB: MySQL, PostgreSQL - 개발환경: Ubuntu - 인프라: docker, aws - 프레임워크: Django, Serverless, 더 있긴 하지만 자신이 없거나 프로젝트 및 실무에 적용해본 경험은 없어서 이 정도네요... 위와 같은 상황에서 다음과 같은 의문 및 고민들이 생기더군요. 1. 데이터 엔지니어가 되기 위해서는 어떤 활동을 해야 하고 어떻게 포트폴리오를 준비해야는지 2. 4학년 졸업과 동시에 취업을 하는 것을 목표로 하고 있는데 현실적으로 어려운 것인지 3. 시니어 엔지니어가 주니어들에게 요구하는 가장 중요한 역량이 무엇인지 4. 데이터 엔지니어는 일에 관점에서 주로 어느 부분에서 어려움을 느끼는지 5. 차후 데이터 사이언티스트로 커리어를 이직하는 케이스가 있는지 그리고 많이 어려운지 6. 어느 정도 연구의 성격도 띄는 일이 존재하는지(사실 개발도 하면서 연구 느낌의 일도 해볼 수 있다고 생각되어 관심을 갖게 된건데 만약 아니라면 음....) 현재 저와 같이 데이터 엔지니어가 되기 위해 고군분투 중이신 분들의 조언도 좋고 현직에 계신 엔지니어의 분들의 조언은 해주시면 정말 감사하겠습니다!

SSAFY(싸피) vs LG DX School vs 네이버 부스트캠프

인서울 대학의 전자공학과에서 생성형 AI 관련 연구(이미지 생성)로 석사를 졸업 후 29살이지만 자신감이 부족해서 부트캠프를 고려하고 있습니다. (이미지 생성 개발자를 찾는 사람도 없고... 참 연구주제 선택이 후회되네요) 1. SSAFY: 데이터 트랙 / https://www.ssafy.com/ksp/jsp/swp/swpMain.jsp 2. LG DX School / https://dxschool.co.kr/ 3. 네이버 부스트캠프 AI 테크 / https://boostcamp.connect.or.kr/program_ai.html 위 세 가지 중 선배님들은 어떤 부트캠프를 추천하시나요? 그저 바람이지만 데이터사이언티스트 쪽이면 좋겠네요,,, 정보 및 고민: 1. 싸피의 데이터트랙은 이번이 첫 기수입니다. 따라서 정보가 전혀 없는데, 데이터사이언티스트 교육이 아닌 데이터엔지니어 교육일까 걱정이네요. 2. LG DX School또한 첫 기수인데, Java, Spring, jsp/servlet, Flutter이 커리큘럼에 있어 망설여지네요. 3. 부스트캠프는 AI 전문코스이며 CV, NLP, RecSys의 세 가지 선택지가 있습니다. 이미지 생성쪽이 없는게 아쉽네요,,

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.

빅데이터 직무 관련 대학생 3학년의 고민입니다

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

박사 졸업(도메인+ML 연구) 후 데이터 분야로 진로 변경(스타트업 조인..?)

안녕하세요. 저는 23년 2월에 박사를 졸업하고 데이터 사이언티스트-엔지니어로 잡을 구하고 있습니다. 현재는 학교에서 포닥으로 소속되어서 연구를 마저 마무리하거나 새로운 연구를 준비하고 있구요. 학위 중에 AI/ML을 전공한 것은 아니구요. 따로 도메인이 존재하는데 박사 입학 후 2년차부터 AI/ML (주로는 NLP)를 활용해서 연구를 진행했습니다. 주로 저희 도메인 문제를 풀다보니 데이터셋 만들고 문제 해결하고 하는 것은 경험이 많지만 새로운 모델 아키텍쳐를 제안하는 쪽으로 연구를 수행한 적은 없습니다. 최근에는 점차 연구에 NLP 비중을 늘려서 cs + 도메인 컨퍼런스들에 논문을 내는 중입니다. 문제는 올해 대기업이나 제가 생각하는 괜찮은 도메인 + AI 기업에 지원을 한 5군데 정도 했는데 모두 면접에서 탈락했다는 겁니다. AI 연구원으로 지원하기에는 AI/ML 연구를 주로 하지는 않았기 때문에 보통 데이터 계열로 지원했습니다. 다만 저와 도메인 일치도가 상당히 높은 스타트업 하나에서 오퍼가 와서 이야기를 진행 중입니다. 상당히 초기 스타트업으로 업력은 1.5년에 정직원 10명 가량, TIPS 받은 상황(15억)이며 B2B 형태인데 시리즈A 투자 투심위는 끝냈고 올해부터 매출을 꽤 낼 수 있다는 자신감이 있어서 시리즈 A 규모를 크지 않게 가져가려고 한다고 합니다. (대표와의 면접에서..) 그래서 지금 시점에서 옵션이 2가지를 고려중인데 하나는 현재 포닥 중인 곳에서 연구를 더 진행하면서 연구 실적을 쌓고 다시 취업을 도전하거나 학계 진출을 노리는 것이고. (아무래도 1. 채용 한파..?, 2. AI/ML 컨퍼런스 실적 부족, 3. DE로써 필요한 개발 역량 부족이 탈락 요인이지 않을까 싶어서 이를 보완하고)다른 하나는 제안 받은 스타트업에 조인하는 것입니다. 연봉은 전자는 7500 정도고 후자는 8000에 스톡옵션 협의 정도일 듯 합니다. 스타트업 및 데이터 직군 쪽 채용 시장을 잘 파악하지 못한 것 같아서 의견을 여쭙습니다. 감사합니다!

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?

데이터사이언티스트 질문

데이터사이언티스트를 희망하는 대학생입니다. 무역쪽에도 관심이 있어서 무역과 엮어서 일하고 싶은데 무역쪽 자격증도 공부를 하는게 좋을지 데이터쪽 공부를 더 열심히 하는게 좋을지 궁금해서 질문드립니다.

데이터 사이언티스트

안녕하세요! 저는 현재 대학교 2학년으로 빅데이터 (R, 파이썬 등)와 경영 (마케팅)을 전공하고 있습니다. 통계, 빅데이터가 너무 재밌어서 데이터 사이언티스트를 희망하고 있는데요. 혹시 현업에 계시거나 이 분야에 대해 잘 알고 계신분들은 제가 어떤 부분을 준비하면 좋을지(자격증, 커리큘럼, 공모전 등) 조언 해주시거나 충고 한 말씀 해주시면 좋겠습니다!! 감사합니다 좋은 하루 되세요🍀☺️

추천시스템 공부 고민

안녕하세요, 데이터사이언티스트를 목표로 하고 있는 수학과 3학년 학생입니다. 최근 데이터 분석 프로젝트를 진행하면서 추천시스템 구현에 관심을 가지게 되어, 이 분야의 기초를 다지고자 공부를 시작하려고 합니다. 현재 스터디를 계획 중인데, 추천할 만한 책이 있으시다면 알려주시면 감사하겠습니다. 특히, 제 경우 머신러닝과 딥러닝 지식이 많이 부족한 편인데, 어떤 부분부터 공부를 시작해야 할지 조언해 주신다면 큰 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다!

데이터직무 관련 경험

올해 컴공관련 전문대를 졸업한 상태입니다. 백앤드와 프론트중에 고민하다 백엔드 중 데이터사이언티스트,데이터분석 아니면 Ai관련 개발쪽으로 진로를 잡은 상태입니다. 진로의 관련된 경험중에 데이터 라벨링쪽에서 데이터 라벨링의 가이드라인을 작성하는 일을 한다면 경험적이나 실질적으로 도움이 될지 궁금합니다.

데이터 분석가는 인공지능을 어디까지 다뤄야 할까요?

데이터 사이언티스트가 되기 위해 석사를 계획했지만 피치 못할 사정으로 학사 졸업 후 데이터 분석가로 취업 후 이직을 계획으로 공부하고 있습니다. 데이터 분석가가 되기 위해 인공지능 공부의 범위와 깊이는 구체적으로 어느 정도까지 다룰 줄 알아야 할까요..?

AI 쪽으로 취업을 하고 싶은데 제 실력을 더 높이고 싶습니다

안녕하세요 저는 대학교 때 통계를 전공 하여 우연히 ai 프로젝트에 참여하게 되어 흥미가 생겨 국비 학원에서 ai 코스를 수료 하였는데요. 수료를 한 후 취업을 하기가 쉽지 않은 것 같습니다. 아무래도 6개월 시간동안 AI 관련 기술을 전부 배우는 코스다 보니 실력이 애매한 것 같습니다. 실습 경험이 적은 편은 아니지만 정형 데이터로 실습을 할 때는 배웠던 내용을 그냥 따라하여 데이터를 전처리 하고 모델에 적용하는 수준입니다... 딥러닝 모델을 만들 때도 이론이 부족하여 그냥 적당히 만들고 조금씩 수정하여 가장 좋게 나온 것을 제출 하는 형식입니다. 그래서 이대로는 안되겠다 싶어서 머신러닝,딥러닝에 대한 이론이 중요하다고 생각해 책,강의 등을 알아 보고 있는데 책, 강의를 마친다면 다음 단계가 무엇인지 잘 모르겠습니다. 머신러닝 엔지니어, 데이터 사이언티스트 선배님들은 어떻게 공부를 하였으며 어떻게 취업 준비를 하셨나요?

채용 담당자분들께 궁금한 점이 있습니다.

데이터 관련 직군에서 (데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어 등) 실제로 채용 전 서류 단계에서 가장 많이 고려하는 사항은 무엇일까요? - 후보자의 경력 기간 - 후보자의 포트폴리오 - 후보자의 회사 / 학력 굳이 3개중에서 꼽자면 어떤 것이 가장 우선적으로 여겨질까요?

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

안녕하세요. 저는 대학교에서 17년도에 신규 개설된 데이터사이언스학과에 다니고 있는 2학년 2학기 재학중인 학생입니다. 과 이름부터 보면 아시겠지만 Data scientist를 목표로 두고 있는 학과입니다. 1. 저는 아직 학교수업만 겨우 듣고 있어서 Data를 만질줄을 아예 모릅니다. 그래서 이번 학기 종강후에 MySQL을 일단 공부해볼 생각입니다. 어떻게 공부를 해야할까요? 실제 자신이 무엇을 공부를 어떻게 했는지 말씀해주시면 정말 큰 도움이 될 것 같습니다. 2. 몇달 전 제가 저의 학과 교수님이랑 잠깐 상담을 했었는데 교수님께 대학원을 진학하지않고 취업을 하고싶다고 말씀드렸지만, 대학원 진학을 해야 취업이 널널하다는 답변을 받았습니다. 아마 DS쪽으로 가면 딥러닝등 어려운 분야가 많아서 그런것같습니다. 저는 근데 그렇게까지 파고들지 않고 싶고 데이터사이언티스트 보단 데이터 애널리스트가 저랑 더 맞는거 같기도 합니다. 꼭 대학원 진학을 해야할까요? 대학원 진학 대신에 어떤 것들로 경험과 스펙을 채워나가야 할까요?

커리어가 참 고민이네요

석사로 ML/DL 공뷰했구 현재 제조업 대기업 다니는중입니다 회사에오면 ML/DL을 활용해서 데이터 분석 업무를 통해 데이터사이언티스트의 커리어를 꿈꿨는데, 현실은 데이터 분석보다는 고객대응업무가 메인이하 커리어에 발전이 없는거같네요 ㅠㅠ 어떻게 하면좋을까요 ㅠ

AI 엔지니어 준비는 어떻게 하는 게 좋을까요?

안녕하세요, 저는 통계학을 전공하고 이제 졸업까지 한 학기를 남겨둔 학생입니다. 원래 데이터 쪽을 하고 싶어서 통계학을 전공했는데, 여러 직무들을 더 찾아보니 AI 엔지니어에 더 관심이 가더라구요. 그래서 준비를 해보려고 하는데 너무 늦은 게 아닌지 걱정이 되네요. 또 AI 분야는 실무 스킬도 중요하지만 학문적인 부분도 깊게 파야 한다고 들어서 고민입니다. 정리하면, 현재 통계학을 전공한 상태이고 원래 데이터 사이언티스트를 준비하고 있었는데, 바로 현업에 뛰어들어서 기초부터 시작하는 것이 좋을까요, 아니면 대학원을 가는 것이 좋을까요? + 자격증은 ADsP 있습니다!