안녕하세요,

예전에 Big Data 관련하여 질문글들을 쏟아냈던 학부생입니다. 사실 계속 한가지 분야에 대해서 질문하는것이 민망해서 여러 이름을 썼는데, 많이들 혼란스러워 하시는것 같아서.. 곰돌이라는 이름으로 가겠습니다.

다시한번 짧게 제 소개를 하자면, 놀스웨스턴 2학년 올라가는 학부생입니다. 1학년때는 Econ위주로 수업을 들었으며 big data 에 관심을 가지게 되어 CS를 공부하고자 합니다. workingus에서 감사하게도 많은 분들이 조언을 해주셔서 2학년때부터는 CS 주전공에 통계, 경제 관련과목들을 섭렵할 계획입니다. 

비영주권자입니다. 대학원도 생각을 해봤었지만, 경제여건상 부족한 점이 있어 아직은 생각하지 않고 있습니다. big data가 매력적으로 보인 이유는 우선 빠르게 성장하고 있는 분야고, 그에 따른 기업에서 찾는 인재가 부족하다는 소식을 듣고선, 비영주권자 학부졸업생으로써 치고들어갈 부분이 있다 생각했기 때문입니다. 

그러면 고민으로 넘어가서………

2학년까지 CS를 공부하고, 가능하다면 실리콘밸리쪽 학교로 옮기는게 어떨까라는 생각이 들어서 이 글을 쓰게 되었습니다. 실리콘밸리엔 대표적으로 stanford, berkeley가 있지만 주변에 San Jose State, Univ of Santa Clara, UC Santa Cruz도 있구요. 그 무엇보다 부모님께서 지금학교보다 더 학비가 싼 곳으로 갔으면 좋겠다고 생각하시구요.

예를 들면 University of San Francisco 같은 경우는 Big data 트렌드에 맞추어 Data Science라는 undergrad major가 있습니다. 수학, 통계, 컴퓨터 프로그래밍까지 통합한 과정이라 매력적으로 보이는데…(http://usfca.edu/artsci/bsds/)

결국 big data 쪽 방향으로 갈 것이라면, 기존의 이름있는 학교를 나오는게 좋은것인가? 아니면 IT 관련 기업들이 위치한 서부지역으로 학부로 옮기는 것이 추후 직장을 잡는데 더 유리할 것이냐. 이 질문으로 귀결되는 듯 합니다. 굳이 서부 IT 기업이 동부의 CS 학부출신을 고려할까요?

어떻게 생각하시는지 선배님들 조언이 듣고 싶습니다.

감사합니다!

1. 기존의 이름있는 학교를 나오는게 좋다고 봅니다. 금전적 문제 때문이라면 어쩔 수 없겠지만. 실리콘 벨리 근처 학교 나왔다 해도 그거 이점 살려서 인턴 조금 쉽게 구하는 거 정도 빼면 딱히 그쪽 학교 나온다고 뭐가 어드벤티지가 있는 건지 모르겠습니다. 지금 빅 데이터 한다고 나름 이름 대면 알 만한 사람들이 Big Data department에 있습니까, CS/Stat에 있습니까?
2. 미국 눌러 앉기 좋고 먹고 살기 좋은 건 CS가 빅데이터 전공보다는 더 낫다고 보는데 예전부터 계속 빅데이터 밀고 계시네요. 차라리 그게 적성에 맞아서 CS 말고 그걸 하겠다면 모르겠는데 아직 관련 수업 하나도 들어보지 않고 왜 그렇게 거기에 굳히시는지 이해를 못 하겠어요.
3. 뭘 하든 그걸로 밥 벌어먹을 정도로 공부하려면 삼사년 진득히 잡고 공부해야 하는데 해야 할 게 100인데 지금 1~2 최적화 하려고 너무 머리 굴리는 것 같습니다. 그렇게 잔머리 굴리면 결국 Weka만 겨우 돌리면서 잡 회사들 쓰레기 데이터 처리해 주는 일만 할 수도 있습니다. 빅데이터는 말 그대로 엄청난 분량 데이터라서 한 번 실험 검증 돌리면 몇 분에서 몇 시간 멍때리고 있어야 하고 그러다가 코드 잘못 짜거나 가설대로 데이터 안 나오면 또 다시 검증 돌려야 하고 데이터 클린징 하는 것이 하는 일의 큰 부분을 차지하고 그래서 정말 데이터 다루고 가설 도출하는 거에 흥미 없으면 재미 없는 일 될 공산이 큰데 말이죠.
4. 지금 같이 H1-B 따기 힘든 상황에서 학부만 졸업하고 미국에 눌러 앉을 생각 하는 건 굉장한 도박입니다.
5. 군대는 어떻게 하실 생각인가요?

안녕하세요! 날카로운 답변 감사합니다

우선 5번 답변에 대해서는 현재 군인입니다. 얼마남지 않은 제대 후엔 바로 복학을 해야되는 상황이라 심적으로 심란하여 말씀하신대로 잔머리 굴리는 습관이 든 것 같습니다. 이런 사고방식에 대해선 반성하겠습니다.

요즘 빅데이터와 관련된 서적들을 읽고 있는데 Data Scientist라는 직업이 눈에 띄었습니다. 책에서 하는 말이, 빅데이타가 새롭게 성장하는 분야기 때문에 갑자기 새로운 인재를 찾을 수는 없고 데이터전공과 ‘관련된’ 사람들 중에서 통계학, 사회학적 지식이 있는 인재를 찾아야 한다고 합니다. 이런 점에서 보았을때 저는 데이터 애널리스트 쪽에 더 관심이 많은 것 같습니다. 허나 뿌리가 데이터이기 때문에 우선 CS를 알아야 겠다는 생각을 하게 되었구요. 한번도 해본적이 없던 분야라 겁이 나기 보다는, 내가 왜 지금껏 이 길에 대해선 한번도 고민해보지 않았을까라는 후회가 더 큽니다.

그 외로 3번에 적어주신 빅데이터 분야에서 실제로 어떤 일을 하게되는지에 대한 묘사가 인상깊습니다. 이런 따끔한 조언을 듣기 쉽지 않은데 정말 감사드립니다!

Data Scientist 쪽에 대해서는 어떻게 생각하시는지요?

> 요즘 빅데이터와 관련된 서적들을 읽고 있는데 Data Scientist라는 직업이 눈에 띄었습니다.
읽고 계시는 책들 제목 좀 알려주실 수 있을까요?

> 뿌리가 데이터이기 때문에 우선 CS를 알아야 겠다는 생각
조금 상세히 설명해 주실 수 있겠습니까? 잘 이해를 하지 못 하겠습니다. 데이터를 다룬다면 저는 통계학이 먼저 떠오르는데요.

> Data Scientist 쪽에 대해서는 어떻게 생각하시는지요?
전산과에서 머신러닝 박사 과정에 있긴 한데, 아마존 같은 데서 data scientist 하고 계신 분들이 직접 이야기 해 주시는 게 나은 것 같습니다. 개인적으로는 회의적입니다.

만일 금전적인 문제 때문에 학부만 마쳐야 하고 학비가 비싸지 않은 곳에서 학교를 마쳐야 한다면 저라면 아무리 잘 해도 H1-B 받아서 미국에 남아서 일 할 수 있는 가능성이 50% 미만이라고 안 된다고 생각하고 학교 졸업 후 한국에서 일 하는 것도 진지하게 고려해 볼 것 같습니다. 그것도 6년 H1-B 태우기 전에 영주권 받을 가능성이 높지 않기 때문에 immigration reform에 기대지 않는 한 언젠간 한국 돌아와야 할 가능성도 높습니다. 만일 USF 졸업하고 나서 한국에 돌아와서 일 한다고 하면 유학 비용 회수하기 매우 힘들 것 같습니다. Data Science/Stat/CS 다 아주 잘 하지 않는 한 (그리고 학벌도 좀 받쳐주지 않는 한) 한국에서는 밥 벌어먹고 살기 쉽지 않은 것 같습니다.

1. 정우진씨의 를 중점적으로 보고 있고, 그 외에는 대부분 교양서적입니다.

2. 우연히 Facebook에서 일하는 대학동문과 얘기할 수 있는 기회가 있었는데, Facebook이 원하는 Data scientist란 어떤 존재이냐. 라고 물어보았었습니다. 그 사람이 하는 말은 방대한 데이터에서 어떤 intuition을 가지고 적절한 insight를 끌어내는 역할이라고 하였습니다. 그럼 그러한 역할을 하기 위해 내가 어떤 것을 공부해야겠느냐고 물어보았고, Statistics for sure 라고 대답했습니다. 하지만 이건 제가 CS를 전공할 것이라는 전제 하에 얘기하였던 것이었습니다. 또한 제가 그 전에 올린 글에서 많은 분들이 CS를 주전공으로 하고 통계과목을 많이 듣는게 좋겠다고 조언해주셔서 CS를 메인으로 가야겠다고 생각한 것입니다. 학부과정에서 통계전공은 실제로 많은 도움이 되지 않는다는 얘기를 들었구요. quote를 하자면, “학부레벨에서의 통계전공이 data mining이나 big data analysis에 큰 도움이 안됩니다. ANOVA, t-test 같은 전통적인 통계 테크닉은 거의 쓸일이 없어요.

대신 Bayes’ rule에 기반한 확율모델링이 주를 이루죠. CS 수업 중에 machine learning, graph theory, parallel algorithm 등을 파는게 취업에 유리할 거 같아요.”

라는 대답을 들었습니다.

지금까지 나온 조언들을 종합해보면, 결국 비영주권자로써 한국으로 돌아갈 가능성을 절대 배제할수 없으니 현재 있는 학교에서 CS와 STAT를 하는 것이 옳다는 생각이 듭니다만.. CS 자체가 워낙에 방대해서 Stat을 같이 할 수 있을지.. 허허

ANOVA, t-test를 쓸 일은 없다는 것에는… 데이터를 다루기 위해서 당연히 갖고 있어야 하는 기본 지식이라고 생각하기 때문에 개인적으로는 의문이 들지만, CS-ML-Big Data-Data Mining을 제대로 가지고 놀려면 Stat에서 ANOVA/t-test를 배우는 정도 이상까지는 진도가 나가야 합니다.

> 지금까지 나온 조언들을 종합해보면, 결국 비영주권자로써 한국으로 돌아갈 가능성을 절대 배제할수 없으니
석사까지만 따면 실력이 좋아도 한국에 돌아가야 하는 경우는 거의 없다고 보면 됩니다. 학석통합 가능하면 5년만에 하고 회사 가서 영주권 절차 바로 밟으세요.

2학년 때 한 학기에 CS과목 두 개 씩 들으시고 STAT 기초는 보통 1년 코스니까 한 과목씩 들으세요. 그러면서 정말 내 적성에 맞는지 감 잡으면서 정보 수집하시면 될 것 같아요. 이미 1년 이콘 수업 들으면서 날린 상황에서는 CS 전공 과목들 다 듣는 것만으로도 벅찰 것 같은데… 그런데 CS는 적성에 안 맞으면 아무리 해도 안 맞을 수 있습니다. 대학 동기 한 분은 CS101 두 번 재수강 하고 결국 포기했다는.

여튼, 금전적인 문제가 없다면 正道는 지금 학교에서 CS/Stat 기초 기르는 것이라는 건 저번 글에서도 나왔고 이번 글에서도 다들 동의하는 것 같은데요.

빅 데이터를 정말 제대로 하고 싶다면 석사까지 하고 빨리 졸업해서 잡 갖고 싶다면 그냥 CS 학사 하고 회사 가면 될 것 같습니다. CS 학사 하는 동안 인턴 한 번 여름에 하면 한 학기 학비는 나올거고요. CS 학사 하고 6~7번째 학기에 ML, Data Mining 한 과목 들으면 Amazon Data Scientist 이런 곳으로 어플라이 할 수 있도 있을 것이고요 (솔직히 SDE로 들어갈 사람이면 Data Scientist는 더 쉽게 됩니다)…

다만 미국에 남아있을 각오까지 하고 있다면 뭘 하건 석사까지 바라보는 게.

결국 ML/Graph Theory 이거 두 개 수업 들으면 되는 겁니다. 거기 필요한 prerequisite 과목들 쌓아 올리면 결국 그게 Big Data 전공일 겁니다. 시간 나면 대학원생 전문 advanced ML 혹은 seminar 좀 들으면 되고. 위에서 말씀하신 parallel algorithm은 대용량 데이터 효율적으로 계산하기 위해 필요한 거고. 거기서 더 나가려면 학교에서 배우는 게 아니라 자기가 알아서 배워야 하는 거라고 생각합니다.

그냥 CS하면 data science 할 수 있습니다.

고작 학부 졸업해서 빅데이터를 알면 얼마나 알겠습니까. 학부 때에는 아무리 날고 기어도 제너럴리스트에 머물 수 밖에 없습니다. 노스웨스턴 정도면 훌륭한 학교입니다. 진심으로 빅데이터로 나가고 싶다면 대학원을 가세요. 그리고 빅데이터가 요즘 뜨는 게 아닙니다. 빅데이터가 뜬 지는 몇 년 되었죠. 인력 공급 부족이라고 하는데 그건 어느 정도 가방끈 긴 사람들 찾는 얘기고 학부생에게 빅데이트 관련해서 raise the bar하는 회사는 없습니다. 영어 공부 열심히 하고 대학원 준비하세요.

저도 윗분의견에 동감합니다. 지금 빅데이터라는 테마에 확 꽂혀서 그것만 하고 싶으신것 처럼 보이는데, 여기 다른 모든분들이 말씀하시듯이 넓게 보면 제너럴 한게 더 중요합니다. 제가 employer 라면 위여 열거하신 대학에서 빅데이터를 전공했다는 학생보다는 노스웨스턴에서 성적좋은 CS/STAT/ECON 학생을 선호할거 같습니다. 복학하셔서 노스웨스턴에서 탑 10% 정도로 졸업 하시는게 가장 현실적이면서 베스트일듯요. (근데 노스웨스턴도 엄청 좋은학교인데…)

앞으로 졸업하실때까지 3~4년은 남았을텐데 그때까지 빅데이터가 혹은 페이스북이 지금 같을거라고 생각하는것은 다시한번 생각해보셔야 합니다. 그래서 다른 모든분들도 제네럴한게 중요하다는 거죠.

이분 이전의 댓글들 다 무시하시고 이미 마음은 결정해놓고 답답한 마음에 그냥 글 계속 올리는 겁니다. 한마디로 상습범이죠.

학부생이 빅데이터 이런것만 하지말고 CS로 제너럴하게 나가면서 통계, 수학 이런걸 전공필수나 교양으로 택해라는 댓글들이 대다수였는데 결국 Data Science니 뭐니 가네요. 그런 상업 수법에 넘어가다니..ㅉㅉ

학부 출신의 Data Science 누가 알아줄까요? 딱 봐도 Research 가 없으면 별 의미없는 그냥 이런저런 과목들 짬뽕 시켜서 만든 전공 같은데…

많은 분들이 말씀하신 것처럼 정도로 가시는게 좋을 듯 합니다. 시류에 편승해서 그 분야만을 특화한 과나 과정들은 항상 그저 그래왔습니다. 제가 석사 공부할 당시 2000년에 통신분야가 하도 떠서 전자와 전산을 합쳐 통신쪽 과목만 묶어놓은 프로그램이 있었습니다. 그냥 과목만 여기저기 비슷한 것 갖다가 놨었구요 졸업하면 certificate 따로 준다고 했는데 별 소용이 없었습니다. 정통으로 가시다가 대학원때 세부로 가세요. 노스웨스턴에서 계속한다에 한표…

빅데이터에 대해서는 데이터 다루시는 분들이 가장 잘 아실 것 같구요. 노스웨스턴이라는 이름이 아까워서 댓글 답니다.
시카고의 스타트업 환경이 실리콘벨리엔 전혀 미치지 못하지만 1871 이라는 이름으로 스타트업이 몰려있고 시카고에서도 키우려고 노력하는 것이 스타트업입니다. 아래 사이트 참고하세요. http://www.1871.com/events/

금융은 지고 있고 스타트업이나 테크 관련 제조업을 살리려고 하고 있죠. 한달 쯤 전에 연방정부에서도 시카고를 테크 제조업 육성하는 곳으로 공식 발표 했고 그 이후 시카고 트리뷴에 계속 나오는 게 누가 얼마의 펀드를 냈다더라~ 이것이더군요.
물론 위에 언급했듯이 실리콘벨리의 규모와 생태계에 미치지 못합니다. 이에대해서는 UIUC 출신의 유투브 창업자인 스티브 첸도 어떤 인터뷰에서 언급했죠. 그럴 정도로 실리콘벨리만의 특징이 있다고 생각합니다. 하지만 전국구로 먹히는 대학의 이름이나 benefit 을 버리기엔 좀 아깝네요.

실리콘벨리로 가시려는 목적이 인턴이라도 잡기 위해서라면 시카고 내에서도 찾아보시길 권합니다. 저라면 이렇게 후보회사들을 추려보겠습니다. (번호는 순위가 아님. 생각나는대로 적습니다.)

1) Discovery Communications
2) Nokia Here (노키아의 맵. 회사 규모 큼)
3) Braintree (paypal 에 합병된 결재 솔루션 회사.)
4) 1871 스타트업들. (여기 U of Chicago 나 노스웨스턴 학생들도 레쥬메 내는 것으로 알고 있음)
5) 그 외 시카고 지역의 회사들을 찾으려면 http://www.crunchbase.com 같은 사이트에서 검색해 보세요. 직원 규모나 펀딩 내역을 알 수 있습니다.

미국에서는 학교이름에 상관없이 실력만 있으면 좋은 회사 취직한다고 한국엔 알려져 있는데, 체감한 바로는 좋은 회사에서 당연히 좋은 학교 나온 사람 선호하더군요. 신입에 학교이름이 딸리면 resume 스크리닝 단계에서 어필 잘 못하는 것 같습니다.
노스웨스턴은 실리콘벨리 투어 프로그램이 있습니다. 학부생도 참여할 수 있는 기회가 있는지 두드려 보세요. 제 지인도 A사, 또 다른 A사 등 서부의 좋은 회사에서 면접을 봤습니다. 결과가 원한만큼 안나왔지만요. CS전공이 아닌 경상계열이라 뚫기가 좀 힘들더군요. (고급 영어 구사력이 절실히 필요한 분야였음)

솔직히 실리콘벨리 근교에서 학교 다니면서 이점 살리려면 이미 실력이 어느 정도 있고 미국애들이랑 쉽게 융화되면서 어느 정도 인맥 쌓아가고 그래야 하는데 글쓴이가 거기에 해당되는지는 잘 모르겠습니다. 이야기 들어보면 아직 프로그래밍 언어 다뤄본 적도 없는 것 같은데.

트레이딩 회사에서 일하지만, 사람 뽑을때 financial math니 data scientist니 거들떠도 안봅니다.
윗분들 말씀대로 커리큘럼 보면 이런저런 과목들 섞어서 만든 전공이죠. 더군다나 학사면 더더욱. 코딩도 애매해, 수학도 애매해, 기껏 과제 사이즈 데이터 가지고 논거 뿐인 애들 뽑아서 어디다 씁니까?
정통 math, statistics, computer science 이런애들 뽑아서 가르쳐서 시키는게 훨신 잘합니다.
정도로 가세요. 가는 길이 험난할지 몰라도 결국에는 정도가 이깁니다. 최소한 제 경험에는요.
그리고, 좋은 회사들은 어차피 학생들을 주변에서 안뽑고 전국에서 뽑습니다. 미국이라고 주위 학교에서 실력 좋은 애들을 뽑는다구요? 글쎄요, 어차피 학부 졸업이면 다 고만고만한 실력일테고, 그럼 좋은 학교에서 공부 열심히 한 애들을 뽑지요.

답변 달아주신 모든 분들 진심으로 감사드립니다. 이런 냉철한 조언들 얻기 쉽지 않은데.. 다시 한번 감사드립니다. 열심히 해보겠습니다!