지인 인터뷰 # 데이터 사이언스 석사학위를 밟고있는 지인 인터뷰

  최근 데이터 분석 직무에 더욱 흥미가 가서 열심히 취업정보를 알아보고 있다. 그러던 중 내 친한 지인의 아는 사람이 데이터 사이언스 석사학위를 이제 막 밟고 있다는 이야기를 듣고 그 분과 인터뷰하기로 하였다.

 

  우선 첫 번째로 비전공자인 사람들이 파이썬을 공부해서 데이터 분석 분야에 취업하는 것이 가능한지 여쭤보았다. 바로 돌아오는 대답은 NO.. 석사학위를 따야 한다는 것이었다. 그 분의 말을 들어보니 일리가 있었다.

 

  장황하게 설명해보자면, 파이썬만 배운 상태에서 프로젝트를 진행할 때 데이터를 분석한 결과를 가지고 프로젝트를 만든다고 하더라도 거기서 끝나면 데이터 분석 관련 프로젝트라고 하기 어렵다는 것이다. 데이터 분석을 하며 만들었던 모델의 존재 이유와 분석이 철저히 진행되어야 한다고 말씀하셨다. 그리고 데이터 분석에는 수학적 통계지식 뿐만 아니라 머신러닝, 딥러닝 그리고 최적화라는 것이 중요시 여겨지고 많이 쓰이는데 이와 관련된 부분은 단순히 데이터 분석한 결과값을 추가만 한 프로젝트에선 절대 보여줄 수 없기 때문이다. 역시나 석사과정을 밟아야지만 머신러닝, 딥러닝을 제대로 배울 수 있기 때문에 데이터 분석가를 뽑는 회사 입장에서도 역시나 석사학위를 가진 사람을 선호할 수밖에 없다고 한다. 

 

  석사과정이 나왔으니 하는 말인데, 그렇다면 개발자로서 회사를 다니면서 야간대학으로 데이터분석 학과를 나오는 것은 어떤지 여쭈어보았다. 괜찮긴 한데 야간대학으로 석사학위를 나오는 것과 일반 석사과정을 밟는 것에 조금 차이가 있다고 하셨다. 야간대학으로 석사과정을 진행하게 된다면 주간 대학교를 고를 때 보다 내가 고를 수 있는 대학의 개수가 적어져 폭이 좁아진다고 하셨다. 그리고 주간 대학교 중에서는 국립대학교들도 많기 때문에 조금 더 저렴하게 수업을 들을 수 있으며 주간대학교를 나와야 석사'학위'가 취득 가능하다고 하셨다. 야간대학교도 역시 석사학위가 나오긴 하지만 사회적인 인식으로는 석사'자격증'느낌 이라고 하셨다.

 

 

  데이터 분석을 하기 위해서 가장 필요한 공부는 무엇이 있냐는 질문에는 수학(선형대수와 미분), 통계 그리고 파이썬 이렇게 3대장이 있다고 하셨다. 꼭 필요하고 중요한 공부라는 것이다. 여기서 부가적인 또 다른 중요한 공부들은 머신러닝, 딥러닝 그리고 최적화! 수학은 얼마나 잘해야 하냐는 부수적인 질문에는 잘하면 좋다고 말씀하셨다.

 

  마지막으로 싸피 과정이 매우 힘들고 힘든 커리큘럼이라는 것은 알지만, 내가 원하는 분야를 얼른 정해서 싸피 커리큘럼 외에 부수적인 공부를 반드시 하라고 하셨다. 예를 들어 데이터 분석 쪽을 희망한다면 빅데이터 분석 기사 공부를 한다던지.. 와 같은 것을 말씀하신 것 같다.