최근 데이터 사이언티스트라는 직무를 알게 되었는데요. 제가 지금까지 쌓아온 물리학 전공 역량을 수학, 통계 면에서 활용할 수 있을 것 같아서 직무에 관심이 생겼습니다.
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하지만 데이터 사이언티스트를 모집하는 공고를 보면 대부분 석 · 박사 학위를 요구하더라고요. 그래서 해당 분야 대학원에 진학해야 할지 고민 중입니다.
데이터 직무를 하는데 석 · 박사 학력을 요구하는 이유가 무엇인가요? 또 학사 졸업자가 해당 분야에 취업하기 위해서 갖춰야 할 역량은 무엇인지 알고 싶습니다.
멘토의 답변
안녕하세요. 질문하신 것에 바로 답변을 드릴게요. 먼저, 잇다에서 대학원 관련 질문을 많이 받는데요. 저는 대부분의 경우, 석사 이상의 학위를 취득하기 위해서 대학원에 진학하라고 말씀드립니다.
대학원에 진학해야 하는 이유를 말씀드리기 전에, 먼저 데이터 사이언티스트라는 직무를 구체적으로 알아볼 필요가 있습니다.
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업계에서 이야기하는 데이터 사이언티스트는 두 가지 분야가 있습니다. 기계번역, 사물 인식, 자율주행 자동차와 같은 기술기반의 서비스를 다루는 AI 분야와 고객 마케팅, 비용 효율화, 고장설비 예측 등 기존의 비즈니스를 고도화하는 데 도움을 주는 애널리스트 분야입니다.
각 분야에서 원하는 능력과 수준은 다릅니다. AI 분야의 딥러닝, 인공지능, 강화학습, 추천 등의 기술은 컴퓨터 공학과를 졸업하고 관련 기술을 대학원에서 전공한 친구들이 매우 유리합니다.
반면, 애널리스트 분야는 주로 통계학과, 산업공학과 등을 전공한 사람들이 업무를 하고 있으며 데이터 마이닝, 머신 러닝 등을 전공한 친구들도 많습니다. 드물게 경제학이나 경영학 전공자도 있습니다.
이제 대학원을 추천해 드리는 이유를 말씀드릴게요. 멘티님이 취직해서 광고 추천 알고리즘을 만들려면 컴퓨터 공학 지식이 필요하겠죠? AI 든, *Hadoop · *Spark 든, 데이터 엔지니어든, 애널리스트든, 데이터 사이언티스트 직무는 최근 생긴 분야입니다. 학부 때 배우지 않은 분야죠.
그래서 대학원에서 관련 공부를 해야 합니다. 게다가 이 직무에 필요한 역량은 다양한 ‘프로젝트’를 경험하며 생기기 때문에 회사 입장에서는 석사 이상의 학위 취득자를 선호하는 것입니다.
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또 대학원에 진학하면 관련 분야 인맥도 넓어지고, 본인의 전문성을 더 높일 수 있는 장점이 있습니다. 혹시 *Tensorflow, *Multi-armed bandit 등의 용어를 찾아보고 흥미가 있다면 관련 분야로 대학원에 진학하면 됩니다.
만약 학부생이 이 분야에 취업하려면, 석사 학위를 뛰어넘는 스펙이 있어야 합니다. 대학원을 마친 지원자는 대학원에서 최신 연구 분야에 관한 논문을 쓰고, 대기업이나 공기업 등 다양한 분야에서 산학과제를 진행했을 겁니다. 그러니 이를 뛰어넘는 스펙이 필요하겠죠.
데이터 관련 공모전에서 우승을 했다든지, 관련 스타트업에서 2년 정도 일을 했다든지, *GitHub에서 *star를 몇 개 이상 받았다든지 뛰어난 경험이 있어야 합니다.
이러한 스펙을 쌓기는 현실적으로 어렵기 때문에 대학원 진학을 추천해 드리는 겁니다.
제 의견을 글로 표현하는 데 한계가 있지만, 잘 전달되었으면 좋겠네요. 답변을 참고해 진로를 잘 준비하시길 바랍니다. 감사합니다.
*Hadoop: 여러 개의 저렴한 컴퓨터를 마치 하나인 것처럼 묶어 대용량 데이터를 처리하는 기술.
*Apache Spark: 오픈 소스를 분산 처리 하는 프레임워크.
* Tensorflow: 구글(Google)사에서 개발한 기계 학습(machine learning) 엔진.
*Multi-armed bandit problem: 강화 학습에서 다루는 분야 중 하나로, 여러 선택지가 주어지고 각 선택지는 특정한 확률 분포를 따르는 보상을 돌려준다고 할 때 어떤 선택지를 고르는 것이 이득인지 판단하는 문제.
*GitHub: 컴퓨터 프로그램 소스를 공유하고 협업하여 개발할 수 있는 버전 관리 시스템인 깃(Git)에 프로젝트 관리 지원 기능을 확장하여 제공하는 웹 호스팅 서비스.
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