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처음으로 이런 답변을 달아봅니다만, 제 개인적인 생각을 말씀드리겠습니다.
저는 경제학 전공하고 현재 핀테크 회사에서 기업/경제 데이터분석 및 Ai모델 개발 업무를 하고있습니다.
데이터사이언티스트(DS) 직무를 수행한다고 보아도 될 것 같습니다.
우선 데이터사이언스, 데이터사이언티스트 라는 것은 실무적으로 정의된 개념이지 이러한 학문은 없습니다.
관련 학과들이 여러 대학에서 개설되고 있는 추세이긴 합니다만..결국 수학과, 통계학과, 컴퓨터공학과에서 기존에 다루던 기초적인 내용들을 조금씩 배울 뿐입니다. 결국 전통적으로 인정받는 학위가 가장 중요하고, 데이터사이언스라는 것은 +@로 어필 할 수 있는 기술적인 능력일 뿐입니다. (물론 DS쪽으로도 공부해야 할 내용이 많긴 합니다만, 어쩔 수 없는 현실입니다.)
제가 현업에서 크게 느끼는 것은 결국 도메인적인 전문성과 역량이 가장 중요하다는 것입니다.
저도 매일같이 코딩하고 데이터분석을 수행하고 모델링과 지표 분석을 합니다만.., 사실 코딩 잘하고 분석 잘하는 사람은 발에 치일정도로 널렸습니다.
하지만 해당 분야에서 이 기술을 통해 현실적으로 적절한 수준의 결과 또는 최선의 결과를 도출하는 능력은 그 산업에 대한 깊은 이해가 필요하고, 이러한 능력은 단기간 바짝 공부해서 얻을 수 있는 능력이 아닙니다.
저는 오히려 기초환경용역조사 경험과 학술적 스펙이 더 의미있어 보입니다.
다시한번 말씀드리지만 데이터사이언스적인 역량이라 함은 기술적인 요소에 해당하고, 핵심적인 역량이 아닙니다.
기술적인 요소를 중요하게 여겨 그 부분을 깊게 파고자 한다면 본인의 백그라운드(학부 전공)이 통계학 또는 컴퓨터공학이어야 합니다.
그리고 지금의 기술 발전 속도를 보아서는, 왠만큼 뛰어난 기술적 역량과 백그라운드가 아니고서는, 앞으로 기술적 역량만으로 살아 남는 것은 더욱 힘들어 질 것입니다.
본인의 학부 전공과 기타 백그라운드를 고려해서, 어떤 선택이 본인의 몸값 상승에 장기적으로 유리할지 잘 생각해 보셨으면 합니다
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2023.11.28 |
Q비전공자 데이터사이언스