FAQ

• 제가 실제로 받았던 질문 위주로 남기겠습니다!

• Q) 비전공자인데 데이터 사이언스 분야로 들어가서 잘 할 수 있을까요?

  • A) 데이터 사이언스 관련 전공이라고 하면 넓게 볼 경우 컴퓨터공학과, 산업공학과, 통계학과, 경영학과 등을 말할 수 있습니다. 그러나 데이터 사이언스 분야는 전공과 크게 관련 없는 분야라고 생각합니다. 하이브리드 분야라 여러 분야의 내용을 토대로 학문이 발전하고 있습니다. 위에 나온 전공자들이 절대적인 우위를 갖진 않으니 꾸준히 노력하면 할 수 있다고 생각합니다. 이런 내용보다 가장 중요한 것은 **왜 데이터 사이언스 분야가 하고 싶은지? 진짜 하고싶은지?**에 대해 고민하는 것입니다. 목표가 명확해지는 것이 가장 중요한 것 같습니다

• Q) 특정 자격증을 취득하려고 하는데 취업에 도움이 될까요?

  • A) 데이터 분석 업계에서 자격증이 큰 효용이 있는지 모르겠습니다. 자격증이라고 하면 빅데이터 분석사, 사회조사 분석사, SAS Base, SAS Advanced, 정보처리기사, SQLD, SQLP 등을 취득하려고 하는 것 같습니다. 취업하려는 회사가 대기업이라면 이런 자격증이 가산점을 받는 요소가 될 수도 있지만, 다른 요소가 더 중요한 요소일 수 있습니다
  • 스타트업 또는 IT 기업의 경우 자격증 취득 유무가 서류 합격의 키포인트가 될 것 같진 않습니다. 실제로 프로젝트를 진행하는 것을 추천하고 싶습니다

• Q) 대학원에 꼭 진학해야 이 업계에서 일할 수 있나요?

  • A) 직군마다 다르나 머신러닝/딥러닝 직군에 한정해서 답하겠습니다. 꼭 대학원에 안 가도 할 수는 있습니다. 단, 대학원에서 공부하는 분량 이상의 노력이 필요합니다. 스타트업에서 근무하며 많은 공부를 한 후, 네이버에 입사한 케이스도 종종 봤습니다. 또한 네이버 클로바분들이 석사, 박사 유무보다 실제로 실력이 있는지를 중요하게 본다고 하셨습니다
  • 또한 연구가 하고 싶은지(아카데미에서 논문을 내고 싶은지), 현실의 문제를 풀고 싶은지에 따라 다른 것 같습니다. 위에서 말한 "왜 데이터 사이언스를 하고 싶은지"와 연결되서 고민해보시면 좋을 것 같습니다
  • 데이터 지능 팟캐스트에서 네이버 클로바분들이 답변한 이야기를 들을 수 있습니다
  • 대학원생 때 알았더라면 좋았을 것들 책이 2019년 4월에 출간되었습니다! 대학원에 관련된 다양한 내용을 알 수 있어서 매우 추천드려요 :)

• Q) 어떤 학원에서 공부하는 것이 좋을까요?

  • A) 우선 학원을 가시려는 이유가 무엇인지 되묻고 싶습니다. 학원에서 공부하는 것은 시간을 아낄 수 있다는 장점이 있지만, 동시에 강의의 질이 보장되지 않는 곳에서 공부하면 오히려 시간을 버리는 일이 될 수 있습니다. 우선 YouTube에 공개되어 있는 동영상 자료를 토대로 공부하신 후, 결정해도 좋을 것 같습니다

• Q) 국비지원에서 공부하는 것이 좋을까요?

  • A) 저는 국비지원을 들어본 경험이 없어 정확한 답변을 드리긴 힘들지만, 커리큘럼에 너무 많은 내용이 들어간 경우(자바-하둡-스파크-파이썬-Tensorflow를 2~3개월 안에!) Tutorial 수준만 진행할 확률이 높습니다(=비추천합니다) 또한 국비지원의 퀄리티는 학원마다 강사마다 Case By Case가 심하기 때문에 다른 질문의 답변과 마찬가지로 YouTube에 공개되어 있는 동영상 자료를 토대로 공부하시는 것을 추천하고 싶습니다

• Q) 방향성에 대해서 너무 고민됩니다. 어떻게 해야할까요? 너무 답답해요. 뭘 해야할지 모르겠어요

  • A) 제가 대학생 동아리에서 발표한 성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게 자료를 참고하시면 좋을 것 같습니다. 방향성에 대한 제 생각을 작성했습니다

• 조기문님이 답변하신 Q&A WITH GIMUN : 딥러닝 개발자에게 답변해주는 내용에 대해 작성된 글도 읽어보시는 것을 추천드립니다!