현직 데이터 사이언티스트로써 너무 좋은 얘기만 적어 놓으셨네요. 실제로는 일반 엔지니어랑 비슷한 연봉을 받으며, 인사이트를 찾아 성과를 올려야 해서 그에 따른 실적압박이 상당한 직무 입니다. 또한 실질적인 답이 없어 몇개월 고생하고도 아무 실적도 없는경우도 있고 본인의 인사이트로 직장상사나 c계열 임원들을 설득하는 과정에서 언쟁이 다분한 직무입니다.
이럴 것 같았어요. 저 생물정보학 처음 나왔을 때 기레기가 억대 연봉 받는다고 해서 전공하고, 계속 밤새가며 공부하고 연구해서 NAR에도 논문냈는데, 농진청에서 연봉 500만원정도 된다는 거짓 구인공고를 내서 당연히 국가기관이니까 사기 아닐꺼라고 믿고 지방까지 이사 가서 공무원한테 괴롭힘 당하면서 월 250만원 정도 받았던 것 같습니다. 연세대 시스템생물학과 가서는 연구교수로 일했는데, 목 디스크 걸려가며 좋은 논문 낼려고 했는데 김모 교수놈이 과제만 시키고 실적 쌓아서 이직하거나 교수 못되게 논문 출판 못하게 만들었고, 소기업에서 환영해줘서 취업했는데 개발 끝나니 괴롭혀서 쫓아내고 지금 최근 5년간 논문도 없어서 취업도 못하고 데이터 사이언티스트 되려고 공부중입니다.
최근 데이터 사이언티스트에 빠지게되었고 생소한 분야기 때문에 이 채널을 통해 많이 배우고있습니다! 아직 대학교 2학년이지만 내년 부전공으로 컴퓨터공학을 선택하여 진로를 밟아 볼 생각입니다. 이후 영국으로 석사를 하고 외국계 취업을 목표로 하는데, 계속해서 데이터 사이언티스트 관련 컨텐츠 많이 올려주시면 도움 많이 받겠습니다 ㅎㅎ 그리고 오늘부터 코드잇 통해서 기본적인 것부터 배우고 있는데 너무 재밌어요ㅗ!
최근에 통계나 머신러닝 백그라운드가 전혀 없는 분들이 자기도 모델 만들어봤다면서 데이터 사이언티스트 오시는 분들이 많은데...회사 내에서도 답답할 정도로 주먹구구식으로 하시는 분들이 많아요. 다들 전공이나 업체 백그라운드 보면 전혀...통계나 머신러닝 백그라운드 없어서 단순히 머신러닝 모델에 epoch만 열나게 올리면 뭐든지 다 되는줄 아시는 분들이 많아요..이거 다른 팀이라 그냥 도와줄 수는 없어서 그냥 그 팀 망하는 거 멀리서 지켜 보고 있습니다.
@@Emis15 경제학과에서는 아마 다 배울걸요..이 부분이 국내 DS에서 가장 중요한 맹점을 제대로 집고 있습니다. 우리나라에서는 어디 추천서비스 해준다는 곳은 많은데, 그 추천을 해주고 나서는 다들 나몰라라 합니다. 그 검증을 제대로 못합니다. 그 검증해주는 과정에서 causality를 찾아가지 않으면 특정 추천 행위가 과연 얼마나 영향을 주었는지 그걸 수치적으로 알아내기 힘들겁니다. 경제학과에서는 causality는 배우는 것으로 알고 있습니다. 그외에 통계도 마찬가지라서 단순히 이것 저것 다 머신러닝 입력에 넣는다고 다 되는게 아니죠. 특정 입력은 오히려 local minima만 잔뜩 만들어서 학습을 방해할 겁니다. 그 입력 X가 그 출력 Y와 얼마나 연관성이 있는지, 아니면 causality로 찾아낸 그 X인지, X끼리들은 (X1, X2..) 서로 내생관계인지 아닌지도 찾아내야하죠. 그거 신경 안쓰고 그냥 다 XGBoost에 넣으면 XGBoost가 다 해결해주는 줄 아는 데이터 엔지니어들 많습니다. ..XGBoost 같은 부스팅 모델은 강력하지만 특정 입력이 얼마나 연관이 없는지 알려주지 않죠. 또한 제가 본 제가 다니는 회사의 모 데이터 엔지니어는 가설에 대한 검증이라는 것은 어디서 주워 들었는지 모르겠지만 그걸 들었다면 그걸 제대로 공부하지는 않고 특정 입력 X를 XGBoost에 넣고 정확도가 올라가면 검증되는 걸로 착각하고 있더군요. 가설에 대한 검증은 통계학적인 계산(Rsquare, AIC, BIC, F-test, t, z test, ...) 으로 검증 및 반박되지, 머신러닝 모델에 넣고 학습 후 성능 향샹 여부로 검증되거나 반박되지 않습니다.
@@oscarjeong9438 들은바가 있어 이해가 가네요... 한번 ds전문가 분에게 상담을 요청드린 적이 있는데 ...대뜸 계량경제를 배우라고 하시더라고요.. (깔짝 배우는게 아닌 그것만 학부로 다루는 나라로 유학을 가거나 석사로 가거나 해서요) 그게 데이터사이언스의 원흥이라고 하셔서 경제랑 통계는 뿌리가 다른데 왜지 했는데 결국 계량경제에서 수리통계적인 부분이 많이 쓰이고 말씀하신 causality 때문인것 같아요. 통계를 배우면서도 통계로는 correlation 넘어 causality 너머를 시원하게 쉽게 알 수 없어 목마름이 컸었는데 ds 분야에서 causality 가 핵심임을 다시 알아가네요... 답글 감사합니다!
개인적으로 데이터사이언티스트는 프리랜싱에 적합한 직무는 아니라고 생각합니다 :) 회사 내 데이터에 접근하여 데이터를 탐색하는 업무가 반 이상을 차지하는데, 프리랜서에게 그러한 데이터 권한을 주는 경우는 드물기 때문입니다. 간혹 특정 기술(AI스피커)에 특화된 머신러닝 솔루션 회사를 외주로 고용하는 경우는 있어도, 개인을 프리랜서로 고용하는 경우는 (제 주변에서는) 잘 보지 못한 것 같습니다.
국비 비전공 현실은 데싸직무로 취직 안되요 대학원 가실거 아니면 도전안하는게 낫습니다. 저는 웹개발자라 회사 내 데싸 분들 본바로는 전공 학사 2분 있었는데 1~2년 정도 근무하시고 벽을 느끼셨는지 대학원 진학하신다고 하더군요 (직무 특성상 학력도 많이보고 연차가 경력이 아닌 연구성과를 경력으로 보는 점들이 크게 작용했다고 들었습니다)
안녕하세요. 좋은 영상 잘봤습니다. 자부심을 갖고 나아가는 모습이 멋지세요 ㅎㅎㅎ 저는 이제 경제학부 25살, 사람들과의 영업을 잘 못하고 스스로 전문성을 가지는 일을 하고 싶어 이거아니면 안된다는 마음으로 도전해보려하는 학생인데요 데이터 전문가가 되기위해 닦아야하는 초석들이 어떤게 있을까요? 통계학과에서 열리는 수업들을 모두 듣기에는 시간이 조금 부족한것같아서 실무에서 살아남기위해 들어야하는 과목을 추천받고 싶어요 ㅠㅠ 제가아는것은 파이썬, 통계학, 계량경제, 선대, 경제통계 정도인데 베이스가 아예 없는 상황이라면 어떻게 준비할 수 있을지 조언을 구하고싶습니다..
데싸로 직무 변경을 하려고 하시는 이유가 모델 개발을 하고 싶어서 일까요? 오히려 백엔드를 개발하셨던 분들은 데이터엔지니어로 커리어를 쌓아가시는 경우가 가장 많은 것 같습니다☺️ 만일 데싸라는 특정 직무를 원하시는거라면, 모델링과 파이프라인 설계(+클라우드나 분산처리 시스템 관리) 업무를 모두 하는 데싸 직무를 찾아보시고, 이걸 계기로 넘어가시는 걸 추천드리고 싶습니다!
@@smallbiggommy 답변 감사합니다 하나만 더 여쭤볼게 저는 자바 개발자 40대 초반 프리랜서 입니다 아무래도 데이터 엔지니어으로 해서 넘어가고 싶은데 이쪽 분야는 프리랜서 보다는 정직원 쪽으로 지원을 많이 하나요? 그리고 제나이에 빅데이터로 넘어갈 수 있을까요? ㅜㅜ 그리고 데이터 엔지니어로 일하다 보면 자동으로 데이터 분석까지 같이하는 기회를 얻을수 있을까요? 나이가 많이 걸립니다.
데이터 엔지니어는 회사의 중요 자산인 '데이터'를 다루는 자리이다보니, 프리랜서 보다는 정직원이 대부분인 게 맞습니다. 우려하시는 부분에 대해 조심스럽게 답변드리자면 회사마다 다르겠지만, 제가 재직 중인 회사의 경우 40대 초반이라면 대부분 팀장 이상의 리더급인 경우가 많습니다. 그렇기 때문에 '매니징'과 '리딩'이 아닌 데이터 엔지니어 실무를 위해 인재를 채용하는 경우는 적을 수 밖에 없으며, 기존에 경력이 없는 분들을 직무 전환하면서 채용하는 경우는 더 적을 것이라 생각합니다. (개인적인 견해인 점 참고하고 읽어주세요) 데이터 엔지니어로 직무전환하고 일하시더라도 몇년 이내로는 리딩을 하는 자리에 가실거라 생각하는데, 데이터 팀 리딩이나 개발 팀 리딩이 비슷할 것이라 생각하기 때문에 (이 또한 개인적 견해입니다) 빅데이터 직군으로 넘어가고자 하는 이유를 한번 더 생각해보시는 게 좋을 것 같습니다! 데이터 엔지니어 업무와 데이터 분석 업무 또한 상당히 다릅니다. 엔지니어 업무는 말그대로 '엔지니어링'이며, 주로 데이터의 정합성을 체크하고 효과적이고 효율적으로 데이터를 처리 및 저장하는 업무를 합니다. 데이터 분석가는 숫자 속에서 의미를 끌어내는 사람으로, 다양한 가설을 세우며 다각도로 테스크 쪼개어 봐야 하는 직군입니다. 데이터 엔지니어에서 데이터 분석가로 넘어가는 게 가능하지만, 'DBA를 하다보면 백엔드 개발자로 넘어갈 수 있을까요?' 처럼, 조금은 생소한 직무전환 순서처럼 느껴지기는 합니다. 데이터 분석을 하고 싶으신거라면, 그냥 바로 데이터 분석가로 일 하시는 게 좋을듯합니다. 추가로, 데이터를 핸들링하는 작업이 재미있어 보이고 매력적으로 느껴진다면 다양한 토이프로젝트를 해보는 것도 방법입니다. (생각보다 공부를 하는 그 과정 자체도 굉장히 재미있습니다!) 데이터 분야의 '일'을 하고 싶으신건지, '공부'를 해보고 싶으신건지 고민해보시면 좋을 것 같습니다☺️
저두 it기획자를 하다가 개인사정상 데이터 사이언티스트 쪽으로 공부하고 있습니다. 그런데 파이썬만해도 필수 라이브러리 같은 판다스, 셀레니움, 뷰티풀숲 이것들을 포함한 공부 만으로도 기초를 충분히 쌓기엔 4개월도 모자란 시간이라고 보거든요 완전 노베이스에서는요. 그럼에도 취업을 앞두고 있는상황에서 가장 기초가 되는 스킬셋은 어떤게 준비가 되어야 하며, 어느정도 수준의 포트폴리오를 만들 정도가 된다면, 수월하게 인턴 혹은 신입의 포지션을 얻는데 도움이 될까요?
파이썬의 기초를 다지는 단계에서는 pandas/numpy와 ML/DL 모델 관련된 프로그래밍을 배우는 게 우선입니다. 셀레니움, 뷰티풀숲 같은 라이브러리는 저도 아직 사용해본 적이 없네요.. 파이썬으로 개발을 하실 수 있는 실력을 갖추었다면, 공모전이나 프로젝트를 하면서 포트폴리오를 쌓아가시는 걸 추천드리구요, 물론 스펙이 합/불을 결정짓는 전부는 아니기 때문에 취업하고자 하시는 회사나 도메인에 대한 관심을 적극적으로 보여줄 수 있어야 합니다. 그러므로 만일 시간이 빠듯하시다면, 가고 싶은 회사를 먼저 정하시고 나서 그에 맞는 프로젝트 경험을 쌓기를 추천드리고 싶어요. 가령, 만일 '넷플릭스'를 들어가고 싶다면, 추천시스템과 관련된 알고리즘들부터 프로젝트를 진행하는 식으로요! 지원자로써 자기소개서/포트폴리오를 제출했을 때 가장 매력적으로 보일만한 스펙부터 전략적으로 쌓으시길 추천드립니다.
![[삼성SDS 브이로그] 데이터 사이언티스트는 대체 무슨 일을 하는 사람들이지? - 애쓰디애쓴Job소리](/img/n.gif)
현직 데이터 사이언티스트로써 너무 좋은 얘기만 적어 놓으셨네요. 실제로는 일반 엔지니어랑 비슷한 연봉을 받으며, 인사이트를 찾아 성과를 올려야 해서 그에 따른 실적압박이 상당한 직무 입니다. 또한 실질적인 답이 없어 몇개월 고생하고도 아무 실적도 없는경우도 있고 본인의 인사이트로 직장상사나 c계열 임원들을 설득하는 과정에서 언쟁이 다분한 직무입니다.
이럴 것 같았어요. 저 생물정보학 처음 나왔을 때 기레기가 억대 연봉 받는다고 해서 전공하고, 계속 밤새가며 공부하고 연구해서 NAR에도 논문냈는데, 농진청에서 연봉 500만원정도 된다는 거짓 구인공고를 내서 당연히 국가기관이니까 사기 아닐꺼라고 믿고 지방까지 이사 가서 공무원한테 괴롭힘 당하면서 월 250만원 정도 받았던 것 같습니다. 연세대 시스템생물학과 가서는 연구교수로 일했는데, 목 디스크 걸려가며 좋은 논문 낼려고 했는데 김모 교수놈이 과제만 시키고 실적 쌓아서 이직하거나 교수 못되게 논문 출판 못하게 만들었고, 소기업에서 환영해줘서 취업했는데 개발 끝나니 괴롭혀서 쫓아내고 지금 최근 5년간 논문도 없어서 취업도 못하고 데이터 사이언티스트 되려고 공부중입니다.
문과로 대학을 왔지만 들어오자마자 데이터사이언스에 빠져버려서 요즘 가장 자주 보는 채널입니다. 경험을 솔직하게 공유해주셔서 감사합니다😆유튜브 오래오래 해주세요ㅠㅠㅠ
자주 봐주신다니 너무 좋네요☺️ 계속해서 좋은 컨텐츠들 많이 들고 올게요!! 혹시 보고 싶으신 컨텐츠들이 있다면 언제든 댓글 부탁드려요~
현직 데싸입니다. 내용이 구체적이고 경험에서 나온 내용이라 공감되고 정리가 잘된것 같습니다. 이미 알고 있는 내용이지만 저 스스로 생각을 정리하는데 큰 도움되었습니다. 감사합니다.
제게 필요했던 이야기였습니다ㅎㅎ 감사히 잘 보고 갑니다 =]
채널 대박나세요. 관련 직업 관심 많은데 많은 도움 되고 있어요.
그런데 결국 상위 레벨로 올라가기 위해서는 서버 엔지니어링 기술이 필요하다는 의견을 들었습니다. 그래서 바로 데이터 분야로 가기보다는 서버 엔지니어링으로 시작하는 걸 추천하는 영상을 미국 한국 데이터 싸이언티스트들이 얘기했습니다
데싸에 관심있는 학부생인데 영상이 도움되는 것 같아요 .. 진로 고민도 많고, 현업자의 얘기도 많이 궁금했던 참에 보게됐어요 앞으로도 다양한 이야기 부탁드려요!!🥰 ❤︎
최근 데이터 사이언티스트에 빠지게되었고 생소한 분야기 때문에 이 채널을 통해 많이 배우고있습니다!
아직 대학교 2학년이지만 내년 부전공으로 컴퓨터공학을 선택하여 진로를 밟아 볼 생각입니다.
이후 영국으로 석사를 하고 외국계 취업을 목표로 하는데, 계속해서 데이터 사이언티스트 관련 컨텐츠 많이 올려주시면 도움 많이 받겠습니다 ㅎㅎ
그리고 오늘부터 코드잇 통해서 기본적인 것부터 배우고 있는데 너무 재밌어요ㅗ!
소중한 댓글 너무 감사드립니다! 원하시는 방향으로 갈 수 있기를 응원합니다!🙏🏻💪🏻
저도 데싸/인공지능 쪽을 꿈꾸는 컴공전공 수학부전공 2학년입니다 ㅎㅎ 미국 워싱턴에서 대학 다니고 있구요. 요즘 경기도 너무 안좋아서 미국 기업 직장 구하는게 너무 힘드네요ㅜㅜ 힘든 와중에도 으쌰으쌰해서 꼭 성공합시다. 정말 응원합니다👍
이 영상을 보고 데싸에 환상을 갖고, 무작정 도전하시는 분은 없길 바랍니다... 깊게 고민하고 정말로 하고싶은 일이라면 도전해보시는 것은 말리지 않겠습니다.
저도 직무에 너무 만족하긴 하지만 그만큼 공부할 것도 많고 어려운 점도 많은 것 같아요ㅎㅎ 항상 '혼자서 공부하는 걸 좋아하는 사람이라면', '새로운 것 배우길 즐기는 사람이라면' 이라는 조건들이 많이 붙죠ㅎㅎ
기획자에서 어떻게 데싸로 가셨지..? 통계나 수학 석사셨나요? 아님 개발 경력이 있으셨던가
좋은 영상 너무 잘 봤습니다! 궁금했던 점이었는데 직접 경험담 말씀해 주시니 큰 도움이 되었어요ㅎㅎ 그런데 혹시 대기업 쪽 데이터 사이언티스트신가요? 기업 규모에 따라서도 데싸가 하는 일이 다르다고 들었던 것 같아서요😀
네 대기업에서 일을 하고 있습니다! 그래서인지 말씀하신대로 업무가 더 세분화 되어 있는 것 같아요☺️
영상 잘 봤어요!! 데싸는 아무래도 각 회사에 맞는 도메인 지식이 학사 수준으로 필요하다고 알고 있는데 그럼에도 이직하시는 분들 많으신가요?
최근에 통계나 머신러닝 백그라운드가 전혀 없는 분들이 자기도 모델 만들어봤다면서 데이터 사이언티스트 오시는 분들이 많은데...회사 내에서도 답답할 정도로 주먹구구식으로 하시는 분들이 많아요. 다들 전공이나 업체 백그라운드 보면 전혀...통계나 머신러닝 백그라운드 없어서 단순히 머신러닝 모델에 epoch만 열나게 올리면 뭐든지 다 되는줄 아시는 분들이 많아요..이거 다른 팀이라 그냥 도와줄 수는 없어서 그냥 그 팀 망하는 거 멀리서 지켜 보고 있습니다.
안녕하세요~ 혹시 econometrics
백그라운드는 ds 업계에서 어떻게 비춰지는지 알 수 있을까요? 수학적인 모델링과 사고에 초점이 있지만 아무래도 한국에서 많이 알려진 학문, 학과는 아니라 여쭤봅니다!
@@Emis15 경제학과에서는 아마 다 배울걸요..이 부분이 국내 DS에서 가장 중요한 맹점을 제대로 집고 있습니다. 우리나라에서는 어디 추천서비스 해준다는 곳은 많은데, 그 추천을 해주고 나서는 다들 나몰라라 합니다. 그 검증을 제대로 못합니다. 그 검증해주는 과정에서 causality를 찾아가지 않으면 특정 추천 행위가 과연 얼마나 영향을 주었는지 그걸 수치적으로 알아내기 힘들겁니다. 경제학과에서는 causality는 배우는 것으로 알고 있습니다. 그외에 통계도 마찬가지라서 단순히 이것 저것 다 머신러닝 입력에 넣는다고 다 되는게 아니죠. 특정 입력은 오히려 local minima만 잔뜩 만들어서 학습을 방해할 겁니다. 그 입력 X가 그 출력 Y와 얼마나 연관성이 있는지, 아니면 causality로 찾아낸 그 X인지, X끼리들은 (X1, X2..) 서로 내생관계인지 아닌지도 찾아내야하죠. 그거 신경 안쓰고 그냥 다 XGBoost에 넣으면 XGBoost가 다 해결해주는 줄 아는 데이터 엔지니어들 많습니다. ..XGBoost 같은 부스팅 모델은 강력하지만 특정 입력이 얼마나 연관이 없는지 알려주지 않죠. 또한 제가 본 제가 다니는 회사의 모 데이터 엔지니어는 가설에 대한 검증이라는 것은 어디서 주워 들었는지 모르겠지만 그걸 들었다면 그걸 제대로 공부하지는 않고 특정 입력 X를 XGBoost에 넣고 정확도가 올라가면 검증되는 걸로 착각하고 있더군요. 가설에 대한 검증은 통계학적인 계산(Rsquare, AIC, BIC, F-test, t, z test, ...) 으로 검증 및 반박되지, 머신러닝 모델에 넣고 학습 후 성능 향샹 여부로 검증되거나 반박되지 않습니다.
@@oscarjeong9438 들은바가 있어 이해가 가네요... 한번 ds전문가 분에게 상담을 요청드린 적이 있는데 ...대뜸 계량경제를 배우라고 하시더라고요.. (깔짝 배우는게 아닌 그것만 학부로 다루는 나라로 유학을 가거나 석사로 가거나 해서요) 그게 데이터사이언스의 원흥이라고 하셔서 경제랑 통계는 뿌리가 다른데 왜지 했는데 결국 계량경제에서 수리통계적인 부분이 많이 쓰이고 말씀하신 causality 때문인것 같아요. 통계를 배우면서도 통계로는 correlation 넘어 causality 너머를 시원하게 쉽게 알 수 없어 목마름이 컸었는데 ds 분야에서 causality 가 핵심임을 다시 알아가네요... 답글 감사합니다!
현실적인 답변이시네요.. 관심있어서 찾아보고 있는데 비전공자는 접근성이 많이 어려워보이네요.
ADP따셨나요??
커리어 전환을 하기 위해 어떻게 공부하셧나요? 대학원 가셧는지 국비지원을 받아 공브ㅜ하셧는지 궁금해요!
안녕하세요! 영상 정말 잘 봤습니다 :) 기획자로 커리어를 시작했다고 하셨는데 어떤 자격증이나 커리큘럼을 준비했는지 궁금합니다! 관련학과도 졸업하셨나요?
저도 기횐자가 되고싶었는데 데이터를 사용한다면 더 좋을것같아서 관심갖는중이에요
저는 직접 서비스를 많이 기획해보고 개발자들과 함께 서비스 구현해보는 프로젝트들을 많이 했었습니다! 이렇다 할 자격증이나 수상 실적이 많진 않았지만, 꾸준히 해커톤에 참가하고, 동아리 활동했던 경험들이 취업 시에 도움이 됐던 것 같아요!
잘 보았습니다
감사합니다.
질문 하나?
나이 든 사람도 실력 갖추면 프리랜서라도 일할 기회가 있을까요?
개인적으로 데이터사이언티스트는 프리랜싱에 적합한 직무는 아니라고 생각합니다 :)
회사 내 데이터에 접근하여 데이터를 탐색하는 업무가 반 이상을 차지하는데, 프리랜서에게 그러한 데이터 권한을 주는 경우는 드물기 때문입니다. 간혹 특정 기술(AI스피커)에 특화된 머신러닝 솔루션 회사를 외주로 고용하는 경우는 있어도, 개인을 프리랜서로 고용하는 경우는 (제 주변에서는) 잘 보지 못한 것 같습니다.
@@smallbiggommy 감사합니다.
국비교육 비전공자는 어떻게 생각하시나요?
도전할 가치가 있을까요?
국비 비전공 현실은 데싸직무로 취직 안되요 대학원 가실거 아니면 도전안하는게 낫습니다. 저는 웹개발자라 회사 내 데싸 분들 본바로는 전공 학사 2분 있었는데 1~2년 정도 근무하시고 벽을 느끼셨는지 대학원 진학하신다고 하더군요 (직무 특성상 학력도 많이보고 연차가 경력이 아닌 연구성과를 경력으로 보는 점들이 크게 작용했다고 들었습니다)
그나마 가능한 방법은 백엔드 개발로 몇년 구르다 운좋게 기회잡아서 데싸직무 전환정도?
분석가가 되고 싶었는데.. 어쩌다 지금 기획자로 왔는데요! 기획자 하시다가 분석가로 전향할때 어려우신 점은 없나요?
혹시 개인적으로 도움 좀 받고 싶은데.. 개인적으로 오픈채팅이나 메일로 궁금한 것들 여쭤볼 수 있는 방법이 있을까요..!
smallbiggommy@gmail.com로 궁금한 점들 여쭤봐주세요! :)
근데 역시 스펙 경력없고 전공도 아예 다르고
나이가 있으면 도전하지 말아야 하겠죠?
혹시 아무것도 모르고 시작해도 가능한가요? 수학에 약합니다ㅠㅠ
데싸하시는 분들 보면 문과출신이 훨씬
많으시던데 문과출신이 유리한가요? 아니면 문과인데 데싸인분들이 천재인가요?
비즈니스에 대한 감이 있는 분들을 좋아해서 그럴 수도 있을 것 같네요! 컴퓨터 공학이나 산업공학, 수학과와 통계학과 출신인 분들도 굉장히 많습니다!!
데이터 사이언티스트는 과연 아이패드나 태블릿으로 어떻게 사용할지 궁금하네요
오 좋은 콘텐츠 주제네요!☺️
나중에 한번 다뤄보겠습니다!
주제에서 벗어난 질문에 대해 죄송하고 데이터 엔지니어로 프리랜서로 일할 수 있어요?
회사의 자산인 데이터를 다루는 업무들은 (외주나 솔루션이 들어와 있는 경우도 있지만) 개인 프리랜서가 하기에는 제약사항들이 많습니다!
웹/앱 개발 백앤드하고 있습니다. 협업 시에 알아두면 좋을 점이 뭐가 있을까요??
요즘 보통 데이이터사이언티스트와 데이터분석가로도 나뉘던데 필요한 지식의 정도(학사,석사 등)와 업무의 강도가 많이 다른가요? 분석가로 경력 쌓고 사이언티스트로 이직 하는 경우는 어려울까요 ?
데이터 분석가로 커리어를 시작해서 데싸로 변경하시는 분들도 굉장히 많습니다! 각 직무별 필요한 지식은 바로 다음 영상으로 제작 중이니 많은 기대부탁드려요~
@@smallbiggommy 우와~~ 역시 최고십니다 영상 기대할게요 감사해요
저는 데이터사이언티스트로 가고 싶은데 대기업으로 꼭 가야할까요.
아닙니다! 요즘에는 AI 프로덕트를 비즈니스의 중심으로 하는 경쟁력 있는 스타트업도 굉장히 많습니다.
어떤 학과를 가야하나요
안녕하세요. 좋은 영상 잘봤습니다. 자부심을 갖고 나아가는 모습이 멋지세요 ㅎㅎㅎ 저는 이제 경제학부 25살, 사람들과의 영업을 잘 못하고 스스로 전문성을 가지는 일을 하고 싶어 이거아니면 안된다는 마음으로 도전해보려하는 학생인데요
데이터 전문가가 되기위해 닦아야하는 초석들이 어떤게 있을까요? 통계학과에서 열리는 수업들을 모두 듣기에는 시간이 조금 부족한것같아서 실무에서 살아남기위해 들어야하는 과목을 추천받고 싶어요 ㅠㅠ 제가아는것은 파이썬, 통계학, 계량경제, 선대, 경제통계 정도인데 베이스가 아예 없는 상황이라면 어떻게 준비할 수 있을지 조언을 구하고싶습니다..
저희 다른 영상에서 해당 부분 상세하게 다뤘으니, 아래 영상 참고부탁드려요~
ua-cam.com/video/MQl-6P9RJZk/v-deo.html
안녕하세요 좋은 영상 감사합니다! 저는 비전공자 문과생 졸업한 30대 초반입니다. 최근에 이직 고민을 하던 중 데이터에 관심이 생겨서 폴리텍대학 2년제 학위과정에 지원할까 생각중입니다. 수업을 들어가기 전 통계학과 프로그램 언어를 배워두는게 도움이 될까요?
무엇이든 준비는 많이 되어 있을수록 좋죠 :) 다만 준비를 위해 지원시기를 늦추지는 말아주세요!
합격 후 ~ 입학 전까지의 몇달 동안 공부하셔도 충분합니다.
@@smallbiggommy 벌써 입학 전 한달 전 이지만 2년제 폴리텍 대학은 지원한 상태인데요. 노베이스라서 면접을 앞두고 걱정이 많이 됩니다 ㅠㅠ 2년제 전문대 vs 부트캠프 vs 국비지원 어떤걸 추천하세요?
데이터분석가로 시작하여 나중에 머신러닝 엔지니어로도 직무 변경 가능한가요??
네! 실제로 머신러닝 엔지니어나 데이터 엔지니어로 직무 전환 하는 분들을 봤습니다 :)
예를 들면 회사에서는 어떠한 구체적일을 하는지 궁금해용
저는 경영학과 학생이고 데이터 사이언티스트를 하고싶습니다. 응용통계학과나 컴퓨터공학과를 꼭 복수전공해야할까요?
'전공'을 할 필요는 없지만, 관련 '경험'과 '실력'은 쌓아야 합니다. 스스로 독학을 하거나, 공모전과 동아리 활동을 통해 경험을 채우는 방향으로도 취업 준비는 가능합니다.
안녕하세요! 문과출신 비전공자인데 대학원을 데이터사이언스쪽으로 진학 예정입니다. 파이썬 독학, 고교수학(수포자 X, 수리(나)형 2~3등급) 리마인드 학습, 통계학 서적 독서 중인데 여기서 어떤 공부를 더 보충해야 할까요?
sql과 bi툴을 공부하시길 추천합니다
솔직히 말하자면 문과는 불가능합니다
IT분야에서 기술영업으로 근무중인데요. 저 같은 사람도 직무전환해서 데이터사이언티스트가 될 수 있을까요?
안녕하세요. 뒤늦게 데이터사언티스트에 관심을 갖게돼 전직을 고려하고 있습니다.
공부는 하면 할 것같은데 나이가 많아요. 내년에 마흔인데 저같은 경우도 회사가 뽑을까요.
현재 하고 계신 업무나 경력과 얼마나 연관성이 있느냐에 따라 다르겠지만, 경력을 인정받고 직무 이동이 가능하다면 충분히 가능할 것 같습니다!☺️
혹시 워라밸은 어떤가요??
이건 회사by회사인 것 같습니다! 저의 경우 워라밸이 굉장히 좋지만, 야근 많은 회사도 많은 것으로 알고 있습니다🥲
데이터사이언스 공부순서 혹시 알려주실수있나요?? 지금 통계, 선형대수학, 파이썬 3개 동시에 진행중인데 어떤걸 추가로 해야될까요 ㅠㅠ
파이썬 공부하신 후 프로젝트 하면서 부족한 수학/통계 지식들 채워가는게 가장 빠르게 배우는 방법입니다!
@@smallbiggommy 감사합니다:) 항상 유튜브 잘 챙겨보고있습니다!!
학사로 데싸 취업 하신건가요 ? 지금 대학원 병행중이신건가요 ?
저는 기획자로 커리어를 시작해서 회사 내에서 데이터사이언티스트 팀으로 직무 변경을 하였습니다 :) 대학원을 다니고 있긴 하지만 현재는 학사졸이 맞습니다!
안녕하세요 데이터 분석자, 데이터 사이언티스 직무를 고민하는 직장인 입니다. 궁금한점이 있는데 메일로 문의드려도 될까요? 😊
간단한 문의는 메일로 주셔도 됩니다! 멘토링이 필요할 경우, 채널 소개에 멘토링 링크도 있다는 점 참고부탁드립니다~
자바 개발자인데 데싸로 변경할수 있을까요? 공부를 꾸준히 하고 있습니다만 기회가 많이 없어서 포기각입니다. 안그래도 나이도 있고 개발자 몸값이 뛰어서 어떻게 해야할지 고민에 있습니다.
현재 석사까진 했습니다만 전문성은 아직 없네요 ㅎ
데싸로 직무 변경을 하려고 하시는 이유가 모델 개발을 하고 싶어서 일까요? 오히려 백엔드를 개발하셨던 분들은 데이터엔지니어로 커리어를 쌓아가시는 경우가 가장 많은 것 같습니다☺️
만일 데싸라는 특정 직무를 원하시는거라면, 모델링과 파이프라인 설계(+클라우드나 분산처리 시스템 관리) 업무를 모두 하는 데싸 직무를 찾아보시고, 이걸 계기로 넘어가시는 걸 추천드리고 싶습니다!
@@smallbiggommy 답변 감사합니다 하나만 더 여쭤볼게 저는 자바 개발자 40대 초반 프리랜서 입니다 아무래도 데이터 엔지니어으로 해서 넘어가고 싶은데 이쪽 분야는 프리랜서 보다는 정직원 쪽으로 지원을 많이 하나요? 그리고 제나이에 빅데이터로 넘어갈 수 있을까요? ㅜㅜ 그리고 데이터 엔지니어로 일하다 보면 자동으로 데이터 분석까지 같이하는 기회를 얻을수 있을까요? 나이가 많이 걸립니다.
데이터 엔지니어는 회사의 중요 자산인 '데이터'를 다루는 자리이다보니, 프리랜서 보다는 정직원이 대부분인 게 맞습니다.
우려하시는 부분에 대해 조심스럽게 답변드리자면 회사마다 다르겠지만, 제가 재직 중인 회사의 경우 40대 초반이라면 대부분 팀장 이상의 리더급인 경우가 많습니다. 그렇기 때문에 '매니징'과 '리딩'이 아닌 데이터 엔지니어 실무를 위해 인재를 채용하는 경우는 적을 수 밖에 없으며, 기존에 경력이 없는 분들을 직무 전환하면서 채용하는 경우는 더 적을 것이라 생각합니다. (개인적인 견해인 점 참고하고 읽어주세요)
데이터 엔지니어로 직무전환하고 일하시더라도 몇년 이내로는 리딩을 하는 자리에 가실거라 생각하는데, 데이터 팀 리딩이나 개발 팀 리딩이 비슷할 것이라 생각하기 때문에 (이 또한 개인적 견해입니다) 빅데이터 직군으로 넘어가고자 하는 이유를 한번 더 생각해보시는 게 좋을 것 같습니다!
데이터 엔지니어 업무와 데이터 분석 업무 또한 상당히 다릅니다. 엔지니어 업무는 말그대로 '엔지니어링'이며, 주로 데이터의 정합성을 체크하고 효과적이고 효율적으로 데이터를 처리 및 저장하는 업무를 합니다. 데이터 분석가는 숫자 속에서 의미를 끌어내는 사람으로, 다양한 가설을 세우며 다각도로 테스크 쪼개어 봐야 하는 직군입니다.
데이터 엔지니어에서 데이터 분석가로 넘어가는 게 가능하지만, 'DBA를 하다보면 백엔드 개발자로 넘어갈 수 있을까요?' 처럼, 조금은 생소한 직무전환 순서처럼 느껴지기는 합니다. 데이터 분석을 하고 싶으신거라면, 그냥 바로 데이터 분석가로 일 하시는 게 좋을듯합니다.
추가로, 데이터를 핸들링하는 작업이 재미있어 보이고 매력적으로 느껴진다면 다양한 토이프로젝트를 해보는 것도 방법입니다. (생각보다 공부를 하는 그 과정 자체도 굉장히 재미있습니다!) 데이터 분야의 '일'을 하고 싶으신건지, '공부'를 해보고 싶으신건지 고민해보시면 좋을 것 같습니다☺️
궁금한게 있는뎅
데이터사이언티스트 vs 데이터애널리스트? vs 데이터엔지니어링
이것들이 다 다른 개념인건가요... 제가 현업에서 공급망 쪽을 하고 있는데 데이터를 활용한 의사결정을하고 싶은데 무엇을 목표로해야하는건지 잘 모르겠습니다... ㅠㅠ 제발한번만 도와주세요ㅠㅠ
저희 채널에서 3개 직무를 비교한 영상이 있습니다! 해당 영상 참고해주세요☺️
수학 못 하면 불리할까요?숫자에약해요. 다른 조건들은 다 좋은데
모든 데이터 사이언티스트들에게 수학은 평생 안고 가야 하는 숙제인 것 같아요. 수학을 지금 당장 못한다고 해서 불리하진 않겠지만, 장기적으로 봤을 때 분명 수학과 친해져야 하는 것 같긴 합니다 😊
저두 it기획자를 하다가 개인사정상 데이터 사이언티스트 쪽으로 공부하고 있습니다.
그런데 파이썬만해도 필수 라이브러리 같은
판다스, 셀레니움, 뷰티풀숲 이것들을 포함한 공부 만으로도 기초를 충분히 쌓기엔 4개월도 모자란 시간이라고 보거든요 완전 노베이스에서는요.
그럼에도 취업을 앞두고 있는상황에서
가장 기초가 되는 스킬셋은 어떤게 준비가 되어야 하며, 어느정도 수준의 포트폴리오를 만들 정도가 된다면, 수월하게 인턴 혹은 신입의 포지션을 얻는데 도움이 될까요?
파이썬의 기초를 다지는 단계에서는 pandas/numpy와 ML/DL 모델 관련된 프로그래밍을 배우는 게 우선입니다. 셀레니움, 뷰티풀숲 같은 라이브러리는 저도 아직 사용해본 적이 없네요..
파이썬으로 개발을 하실 수 있는 실력을 갖추었다면, 공모전이나 프로젝트를 하면서 포트폴리오를 쌓아가시는 걸 추천드리구요, 물론 스펙이 합/불을 결정짓는 전부는 아니기 때문에 취업하고자 하시는 회사나 도메인에 대한 관심을 적극적으로 보여줄 수 있어야 합니다.
그러므로 만일 시간이 빠듯하시다면, 가고 싶은 회사를 먼저 정하시고 나서 그에 맞는 프로젝트 경험을 쌓기를 추천드리고 싶어요. 가령, 만일 '넷플릭스'를 들어가고 싶다면, 추천시스템과 관련된 알고리즘들부터 프로젝트를 진행하는 식으로요! 지원자로써 자기소개서/포트폴리오를 제출했을 때 가장 매력적으로 보일만한 스펙부터 전략적으로 쌓으시길 추천드립니다.
어느학과 졸업하면 첫 커리어를 it기획자로 시작할수있죠?
딱 정해진 학과는 없지만 경영학과, 미디어학과, IT관련 학과 등에서 많이 가는 편입니다! 기획 포지션은 전공보다는 프로젝트와 활동/경험이 중요합니다☺️
전 예체능계 대학 중퇴하고 국비로 공부해서 ncs정보처리산업기사 취득후 백앤드 웹 개발 중입니다.
진로에 정해진 길은 없습니다. 하고싶다면 지금부터 토이프로젝트에서 기획 담당해보시면 좋을 것 같아요😊