대학 4학년 다니고있고 올해미국석사 지원 예정인 학생입니다. 1년은 비전랩 1년은 강화학습 연구실에서 연구생으로 지내며 느낀 점은 모델을 구축하고 모델을 만드는 일보다는 데이터를 다루고 분석하고 데이터를 토대로 솔루션을 제공하는 것이 더 재밌고 적성에도 맞다고 생각했습니다. 데이터를 중점으로 분석하고 다루는 역할도 미국 현지에서 많이 필요로 하나요?
data scientist: data analyst와 비슷하나 machine learning을 잘 알고 응용할 수 있다는 점이 다름
data engineer: 거의 소프트웨어 엔지니어에 가까움
올해 미국석사 지원 예정이시니, Data Analytics 또는 Data Science 전공으로 지원하세요.
다음 7분짜리 비디오를 보시면 세 가지 직업의 다른 점을 비교합니다. https://youtu.be/rKpdsnjJjOM
이 비디오에서 6분 40초에 벤 다이어그램도 나오지만, Google Images에서 data analyst vs data scientist vs data engineer 로 검색하면 검색결과에 여러 가지 다이어그램들을 나오니 대충 보시면 이해하는데 도움이 될 겁니다.
“1년은 비전랩 1년은 강화학습 연구실에서 연구생으로 지내며 느낀 점은 모델을 구축하고 모델을 만드는 일보다는데이터를 다루고 분석하고 데이터를 토대로 솔루션을 제공하는 것이 더 재밌고 적성에도 맞다고 생각했습니다.”
모델을 만들기 위해서는 데이터를 다루고 분석할 줄 알아야 하고, 만들어진 모델이 솔루션이라 할 수 있습니다. 물론 CS 쪽은 해당 도메인의 컨텍스트에 맞게 모델을 해석하는 것은 덜 비중을 두지만 말이죠.
+ 가급적이면 신생 학과는 지원하지 않는게 장기적으로 좋아요. 가령 data science 같은 학과 말이죠. 그 학과가 정말 학교 차원에서 밀어주는 학과가 아니라면 말이죠.
+ data science를 위해서는 도메인을 알거나 method를 알거나 둘 중 하나는 해야 합니다. 둘 다 잘 하면 어디서든 모셔가고요. 안타깝게도 data science 학과들을 보면 stat에서 일부 기초 커리큘럼 따오고, cs에서 일부 기초 커리큘럼을 따오는데,
어중간하게 배워서는 경쟁력이 없어요. 해당 학과에서 포지션을 받는 교수가 없는 경우도 많고요.
안녕하세요 현재 미국에서 일하고 있는 데이터 사이언티스트입니다. 저는 통계학과로 석사를 나왔고 컴퓨터 비전 이런 쪽보다는 커스터머 /마케팅 데이터 머신 러닝을 주로 하는 데 요즘 회사들이 다 이걸 하려고 해서 확실히 일자리가 많아요. 이번에 이직을 했는데 인터뷰도 잘 들어오고 확실히 실력만 있으면 취업이 잘되는 직업이라는 걸 느꼈습니다.
물론 컴퓨터 비전 딥러닝 이쪽도 마찬가지입니다. 같이 일한 친구 중에 로봇틱스 엔지니어로 이직을 했는데 저희는 초봉이 1억이 좀 넘고 이 친구는 이직하는데 거의 토탈 2억 가까이 받고 가더라고요 (물론 비싼 도시이고 경력직입니다). 요즘 로봇관련 산업이 확대되고 셀프 드라이빙 카 등에 대한 관심도 많아지면서 확실히 실력만 있으면 모셔가는 추세입니다.
