빅데이터 진로, 실무 경험으로 전공의 벽을 넘자

안녕하세요. 데이터 분석 직무에 관심 있다니 괜히 기분이 좋네요. 전공과 전
혀 다른 분야로 이동을 결심하는 게 쉽지 않았을 텐데, 그 결정 진심으로 응원하고 지지합니다.

현재 전공과 전혀 다를 수 있는 분야로의 이동을 결정하기 쉽지 않으셨을 텐데, 그 결정을 진심으로 응원하고, 지지합니다. 제 경험에 빗대서 문의한 내용에 하나하나 답하도록 하겠습니다. 

빅데이터 분석과 관련된 직무는 여러 가지가 있습니다만, 데이터 ‘분석’ 부분에 좀 더 초점을 맞춰 답변하겠습니다. 이 분야엔 통계학 외에 컴퓨터 공학/산업 공학을 전공한 사람이 많습니다.

하지만 반드시 해당 전공 출신이 아니더라도 꾸준한 학습과 실무 경험을 통해 뛰어난 분석 역량을 갖추신 분들이 많습니다. 꼭 해당 분야를 전공해야만 관련 직무에서 일할 기회를 잡게 되는 건 아닙니다. 

데이터 분석은 학벌의 영향이 큰 분야가 아닙니다. 학벌보다는 ‘데이터를 깊게 다루는 스킬을 얼마나 확보하고 있느냐’가 취업에 더 영향을 주는 것 같습니다. 

다만 데이터 분석 중에서 알고리즘을 연구하는 영역에서는 석박사 이상의 학위를 갖춘 상위 대학 출신자가 많은 편입니다.  

대학원 진학 여부도 마찬가지입니다. 세부 분야에 따라 다르지만, 대학원 진학이 필수가 아닌 상황으로 흘러가고 있습니다. 실무적으로 데이터를 분석하고 활용하는 분야에서는 석사 학위보다는 실무 경험을 더 중요시한다고 판단합니다. 

다만 연구 분야에서는 대학원 이상의 학위를 갖추는 게 업무적으로 도움이 될 것 같습니다. 아무래도 학술적인 지식의 깊이가 다르기 때문이죠. 

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데이터 분석 직무를 위해 특정 외국어를 준비해야 할 필요는 없습니다. 다만 관련 분야의 스킬을 함양하기 위해 영어로 된 자료를 봐야 하는 경우가 많아서 영어 실력을 키우는 게 간접적으로 도움 될 것입니다. 

이제 막 시작하는 초심자라면, 우선 SQL을 배울 것을 권합니다.  SQL은 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 다루기 위해 사용되는 가장 기본적이고 공통된 언어로, 어디서든 가장 근간이 되는 언어입니다. 

SQL 역량을 키우기 위해 SQLD 자격시험을 준비하는 것을 개인적으로 추천합니다. 빅데이터 분석가 자격증 등은 사실 실무적으로 크게 도움이 되지 않고 인정해주는 곳도 별로 없어서 큰 메리트가 되진 않을 것입니다. 

데이터 분석가라고 불리는 직무 즉, 빅데이터 관련 직무는 다양하게 펼쳐져 있습니다. 막연하게 준비하다보면 방향을 잃을 수도 있으니 우선 세부 영역별 직무를 이해하세요. 그리고 자신에게 적합한 직무가 어떤 것인지 판단한 후 관련 역량을 쌓는 게 좋습니다. 

데이터 분야의 직무를 나눠보면 크게 Data Engineer(데이터 엔지니어)/Data Analyst(데이터 애널리스트)/ML/DL Engineer/Data Scientist(데이터 사이언티스트)/Growth Hacker(그로스 해커) 등으로 나눠볼 수 있습니다. 

각 직무별 설명을 여기다가 쓰면 글이 늘어질 것 같아서 이를 잘 정리해둔 지인의 글을 공유합니다. 각 직무를 이해하는데 큰 도움이 될 겁니다. 

질문에 대한 답은 이정도로 마무리하겠습니다. 준비하다가 또 궁금한 점이 생긴다면 언제든지 문의주세요. 멘티님의 도전을 진심으로 응원합니다.