비 전공자도 데이터과학자가 될 수 있을까?

안녕하세요. 

 

이번 영상에서는

안녕하세요. 이번 포스팅은 비 전공자가 빅데이터, 머신러닝 딥러닝 데이터 과학자 / 데이터 사이언티스트 / 빅데이터 전문가가 될 수 있는지, 일을 하고 살아남을 수 있을지에 대해 정리해보려고 합니다. 

 

제 개인적인 생각은, 데이터 과학자의 가장 좋은 전공은 응용통계라고 생각하는데요. (제가 응용통계 전공자라서 그렇기도 하지만, 실제로 일을 했을때 problem solving을 할때 수학/통계 사고 및 지식이 굉장히 필요합니다. 

 

그렇다면, 이런 전공자만이 데이터 과학자가 될 수 있는걸까요?

 

현실부터 말씀드리면, 

현실 1. 

국비지원, 온라인 강의, 유튜브 강의 등 수업은 굉장히 다양한데요. 사실 대부분 이런 교육의 단점은 problem solving을 스스로 하도록 도와주지 못한다는 점 입니다. 통계공부를 했는데 막상 일을 할때, 전공책에 나왔던 분포와 비슷한 데이터를 만나는 기회는 적습니다. 4년동안 공부했는데도, 실제로 보는 경우가 적단 말입니다. 어? 그럼 괜히 공부한게 아니야?? 라고 생각할 수 있겠지만, 기본적으로 알고 있는걸 다 알고 있어야, 어떤 데이터에 마주쳤을때 어떻게 접근해야하는지, 어떤 방법으로 데이터를 이해하고 활용해야하는지 스스로 질문을 하고 사고를 할 수 있겠죠. 게다가 problem solving은, 어떤 것이 문제인지 찾는것 역시 problem solving에 해당이 됩니다. 무엇이 문제인지 알아내기 위해서는, 전공 개념을 정확히 알고 있는것이 중요합니다. 

 

현실 2. 

학벌의 현실. 회사가 클라이언트를 상대하는 경우 어쩔 수 없이 팀원의 학벌수준을 물어볼 수 밖에 없습니다. 돈을 내고 맡기는 입장에서, 이 프로젝트 일하는 사람들이 어떤 사람들인지 묻는건 당연합니다. 신입으로 입사하는 경우, 학벌의 벽이 심하게 느껴지겠지만, 경력이 쌓이면 경력이 우선입니다. 왜냐하면 학벌을 넘어서서 경력이 쌓였으니까요. 

 

그렇다면 비전공자는 뛰어들면 안되는걸까? 

Yes / No 라고 대답하지 않고 제가 질문을 던질테니 본인 스스로 확률로 대답해보세요. 제가 회사에서 일하면서, 데이터 사이언티스트는 이런 능력이 제일 중요하구나...라고 느낀 두가지가 있거든요. 궁금하신 분은 영상으로 확인해보세요. 전공자, 비전공자가 아닌 이러한 것들을 해결 할 수 있는 자와 없는 자로 구분하는게 더 맞다고 봅니다. 

 

전공을 떠나 무엇을 노력하고 발전하는 그 과정이, 전 그게 제일 중요하고 아릅답다고 생각하거든요. 취업 경쟁이 심한거 잘 알고 있습니다. 저 역시 엄청난 경쟁률에서 취업을 했거든요. 제가 이직한 첫날, 제 매니저가 최종 면접본 사람들의 이력서를 보여줬어요. 한권의 책 처럼 정말 두툼했습니다. 게다가 캐나다는 인맥 사회라고 부를만큼 아는사람, 인맥 이런게 정말 중요한데 인맥없이, 늦은 나이로 취업을 했어요. 주변에서 하는 말에 귀기울지 말고 본인이 부족한 점을 다양한 방법으로 채우고, 잘하는 점은 자신있게 드러내셨으면 합니다. 

 

 

https://youtu.be/7vk_cRUCk38