멘티님, 안녕하세요. 질문 주신 내용은 잘 받았습니다. 저도 멘티님과 비슷한 경력이 있는데요. 전자과에서 컴공을 복수 전공해서, 데이터 분석 쪽 업무로 취업을 한 상태입니다.

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제가 먼저 드리고 싶은 말씀이 있는데요. 학생 때 소프트웨어를 배우는 것과 실무를 하는 것에는 조금 차이가 있는 것 같습니다. 학생 때는 흔히 말하는 기본을 잘 해야 하는데요. 말은 이렇게 간단하지만 이 기본이라는 것이 그렇게 쉬운 것은 아닙니다. 예를 들어 DB, OS, 네트워크 통신, Linux, 소프트웨어 공학, 웹프로그래밍 모두 기초에 해당하죠.

 

DB를 공부하고 OCP를 따는 것만으로는 빅데이터 전문가가 되지는 못합니다. 회사에서 일을 차근차근 배우다 보면 데이터 관련 업무를 맡게 되는데요. 그러면 자연스럽게 관련 경력이 쌓이고, 나중에는 내가 주도해서 프로젝트를 이끌 수 있게 됩니다. 이 정도가 되면 전문가라고 할 수 있을 거예요.

 

보통 이제 막 졸업해 취업한 사람에게는 데이터 분석 업무를 잘 시키지 않습니다. 처음엔 데이터를 가지고 웹페이지 만드는 것부터 시작하죠. 데이터 분석이 인기를 얻으니 하둡이나 R, *Python이 뜨고 있고, 실제로 실무에서 많이 쓰이는 건 사실입니다. 하지만 이 역시 기초가 부족한 상태에서는 제대로 사용할 수가 없답니다.

 

하둡은 분산 파일 시스템입니다. 여러 대의 서버에 파일을 분산해서 저장하는 기술이지요. 이것을 이해하기 위해서는 파일 시스템에 대한 이해, 분산 시스템 및 네트워킹에 대한 깊은 이해가 동반되어야 합니다. 제가 취업 면접을 볼 당시에도 하둡에 관한 질문을 받았었는데요. 그 면접에서 중요했던 건 하둡을 써 보았느냐가 아니라 제대로 이해를 하고 있느냐 였습니다.

 

그리고 학과 수업에서 통계를 공부하신다고 말씀하셨는데요. 통계를 공부하는 자체는 좋습니다만, 실제 큰 회사에서 통계 관련 업무는 대개 통계학자들이 맡고 있다는 걸 고려하셔야 할 것 같습니다.

 

전과를 했다면 기초적인 컴퓨터공학에 관련해 공부할 것이 많을 텐데 여유가 있을지 걱정입니다. 통계학을 너무 열심히 공부하다가 주객이 전도되는 상황이 발생하지는 않을까 우려스럽기도 하고요.

 

또 여러 자격증을 말씀해 주셨는데요. 냉정한 이야기를 드리자면 자격증은 큰 의미가 없습니다. 자격증이 있다고 해서 상당한 전문성을 인정받지는 못하는 것이 현실입니다. OCP 같은 경우는 기출 문제를 외워서 따는 경우도 많고요.

 

마지막으로 한 말씀 더 드리자면, 반드시 데이터 분석 회사 쪽으로만 취업하겠다는 생각은 안 하셨으면 합니다. 어느 회사나 데이터 분석에 관련된 일은 모두 하고 있으니까요. 데이터의 수준이나 회사의 규모 등에서만 차이가 있는 것이죠.

 

제 대답이 도움이 되었는지 모르겠네요. 추가로 궁금한 점 있으시면 다시 질문 주시고요. 파이팅 하시기 바랍니다. 감사합니다.