안녕하세요, 멘토님. 최근에 데이터 사이언스 분야에 관심이 생긴 직장인 멘티로, 이직까지 고려하고 있습니다.

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헌데, 저는 경영학, 소비자학을 전공해서 해당 분야와 접점이 없는데요. 비전공자인 제가 어떤 로드맵을 가지고 데이터 사이언스 관련 역량을 키워나갈 수 있을까요?

많이 바쁘실 텐데 시간 내주신 멘토님께 감사하다는 말씀드립니다. 그럼 소중한 조언 부탁드리겠습니다!

안녕하세요! 질문 보내주셔서 감사합니다. 먼저 제 소개를 하자면, 저는 빅데이터 개발 업무를 하고 있고요. 향후 빅데이터와 관련해 모든 업무를 할 수 있는 만능 개발자가 되는 것이 목표입니다.

저 역시 비전공자였기 때문에 멘티님의 고민을 너무 잘 이해하고 있습니다. 이런 마음을 담아 바로 답변을 시작하겠습니다.

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멘토의 경험에서 우러나온 3단계 준비법
저는 관련 전공을 공부하지는 않았지만, 빅데이터 분야가 미래 가능성이 좋아 보여서 시작하게 됐습니다.

또한, 헬스장 고객 데이터를 분석했던 적이 있었는데, 이 자료를 운영에 효율적으로 활용했던 좋은 경험을 했습니다. 이를 계기로 더 빠져들어서 공부하기 시작한 것 같아요.

저도 아무 지식 없이 준비를 시작했기 때문에 처음에는 정말 막막했어요. 시간이 지나고 보니, ‘이렇게 준비했으면 더 좋았겠다’는 생각이 듭니다. 이러한 경험을 통해 생각해낸 3단계 준비 방법을 말씀해드릴게요.

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1단계 : 정보 수집과 큰 그림 파악
첫 번째 단계는 직무 정보를 수집해서 어떻게 업무를 해야 하는지 파악하는 겁니다.

제가 빅데이터 회사에 처음 취업했을 때 현실과 이상의 괴리가 너무 커서 한동안 힘들었던 기억이 있습니다. 준비할 때는 막연하게 생각만 하니까 현실과 동떨어질 수밖에 없잖아요. 생각했던 것과 다른 업무를 하게 되니까 ‘내가 왜 이걸 해야 하나’하는 생각까지 들었습니다.

멘티님이 이런 시행착오를 겪지 않으려면, 처음부터 해당 직무가 어떤 일을 하는지, 어떻게 일을 시작하고 끝내는지 큰 그림을 파악하는 것이 필요합니다. 즉, 최대한 정보를 수집하고 생각하면서 멘티님이 왜 이 일을 하고 싶은지, 어떤 방향의 미래를 그려나갈 것인지 대략적인 목표를 정해보는 거예요.

이를 위해 가장 먼저 직무 정보를 수집해보세요. 일단 유튜브에 흥미로운 빅데이터 관련 영상들이 있으니 습관처럼 시청해보는 것을 추천합니다. 그리고 인터넷 책 판매 사이트에 들어가서 빅데이터 관련 책을 검색하시면 다양한 서적들이 나올 겁니다. 목차만 보면서 대충 어떤 이야기를 하는지, 무슨 툴을 사용하고, 어떻게 업무가 흘러가는지 흐름을 익혀보세요.

그렇게 큰 그림을 그리면서 본인이 하고 싶은 일을 상상하는 것이 중요합니다. 예를 들어 “여기서는 A 업무를 하는데, 나는 A’를 좋아하니까 여기를 파보면 좋을 것 같다. 그리고 B는 직무에서 꼭 필요한 역량이므로 이걸 집중 공략하면 채용에 도움이 되겠다” 하는 식으로요.

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2단계 : 구체적인 희망 분야 선택
이렇게 전체적인 그림을 파악했다면, 1단계에서 대충 “A 업무를 할 것이다”라고 예측했던 것이 실제로도 그런지 알아보는 시간이 필요합니다. 저는 이 과정을 ‘분야 선택’이라 부르고 싶은데요.

가장 추천하는 방법은 업무별 실무자와 접촉해 물어보는 거예요. 잇다에 많은 현직자가 있으니 잇다를 적극 활용하면 좋을 것 같습니다. 저도 질문은 언제든지 환영입니다.

사실 빅데이터는 분야, 업무별로 워낙 방대하다 보니 여기서 모두 나열하기는 어렵습니다. 그래서 첫 번째 단계인 ‘정보 수집 / 큰 그림 파악’이 끝났다면, 빅데이터 기업들의 업무 소개를 읽어보고 의문을 해소하는 방법도 좋습니다.

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3단계 : 프로젝트 참여하기
1 - 2단계를 거치고 나면 방향이 어느 정도 보일 겁니다. 그렇다면 그 방향을 향해 열심히 달려가야겠죠?

저는 여기서 프로젝트에 참여하는 것을 추천하는데요. 개발, 분석, 기획, 디자인, 운영 등 파트별로 다른 업무를 하므로 다양한 분야의 프로젝트 참여를 권장합니다.

“꽃은 언젠가 꼭 피지만, 꽃마다 피는 시간이 다를 뿐이다.” 제가 요즘 좋아하는 말입니다. 새로운 일을 시작하는 건 정말 힘든 일인데요. 멘티님도 열심히 노력하시면 언젠가 꼭 꿈을 이룰 수 있을 거예요. 우리 모두 힘냅시다!