저도 ds 고민중인데 의미가 있을지 모르겠네요…온라인으로 해볼까하는데…

보통 Job market에서는 Data Scientist 는 Python이나 R 로 숫자를 다루는 position 이고 자기가 어떻게 특화해 나가냐에 따라 Data Engineer도 될 수 있고 ML Engineer도 되고 Software Engineer도 될 수 있겠죠. 전에 회사 경험이나 개발 경험이 없으면 일단 Data Scientist로 시작을 해서 원하는 방향으로 특화를 해나가셔야 하지 않을까 하네요.

문제는 원글이 묻는 SWE는 여기서 많이 거론되는 연봉 20만불 이상에 잘나가는 SWE를 말하는 거죠. 원글은 data science 하고 SWE하고 뭐가 다른지 무슨 일을 하는지도 관심없슴. 그냥 나도 20만불 연봉 받을 수 있나요? 묻는거임. 그럼 반대로 SW engineer 타이틀만 달면 다 20만불 줄까요? 천만에. SW engineer 는 누구나 될수 있습니다. data science 이런거 안해도 됩니다. SW engineer 가 되기위해 data science를 차선책으로 대학원을 가실 필요 없습니다. data science 가 코딩을 좀 한다고 다들 SWE하고 비슷하다고 생각하시는데, 그렇게 치면 모든 분야에 computational XXX 하는 사람들은 다 SWE합니다. 예로 bioinfo 하는 사람들이 bioinfo SW 계발도 하고 하죠(물론 그 계발이라는것도 여러 단계가 있지만). 단 돈을 못받아서 그렇지. 님이 원하는게 이런건 아니잖아요.

data science 석사 나오면

2021-03-04
13:31:30
#3576711

er
180.***.68.49

data scientist만 할수있을까요? sw engineer는 못하나요?
하기야 cs석사 힘들게 들어가는 이유가 다 있겠지만

github에 떠돌아다니는 실험용 스크립트 짜는 수준으로는 절대 안됩니다. FAANG의 SWE정도 되려면 제품 수준의 software 개발 자체가 아주 자연스러워야 하는데, 고작 석사 잠깐 발 담근 수준으로는 깊이가 생기기 어렵습니다.

그냥 쉽게 생각해보세요…. 내가 고작 2년 한거 가지고 좋은 잡을 구할 수 있다? 그러면 남들도 2년 발담궈서 그렇게 할수 있을까 없을까? 이걸 말이에요…. 2년 한걸로 잡을 구할 수 있다는게 그 잡은 아무나 나를 대체할 수 있다는 뜻이고, 기업들도 그런 자리에 돈을 많이 줄 이유가 없습니다. (물론 천재적이거나 재능이 뛰어난 분들은 논외입니다. 예외는 항상 있습니다만 극소수입니다.)

소프트웨어 전공해도 쉽지 않은데, DS 하면서 배운 것으로 SW 쪽으로 성공하고 싶으면 그쪽 재능이 있으면 가능

간단히 설명해서

무슨 전공을 하던 빅테크 & 스타트업에서 하는 coding test (& system design depending on YOE) 통과할 정도 공부하면 소위 말하는 $150k+ SWE 될 수 있습니다.

좋은 학교/학위 가져도 위 테스트 통과 못하면 뭐 그냥 일반 SWE(뭐라고 칭하죠?? )가 되는 거죠.

Blind 글들 보니까 어떤 Startup들은 DS + CS 다 전공한 사람 더 원하기도 합니다. 뭐 소위 FAANG에서 하는 일반적인 인터뷰 방식과 달라서 어떤 사람들은 더 어렵다고도 하고 더 쉽다고도 하네요.

우선은 DS 전공 공부하면서 차근차근 SWE coding test 준비해봐도 좋을 듯 해요. (leetcode 같은 관련 resource들이야 넘치니…)

조언주셔서 정말 감사합니다