처남이 (회계학사, 40대초) 회계랑, financial analyst쪽 일하다 data analyst 쪽으로 좀 더 관심이 생겨 통계석사를 알아보고 있습니다.
근데 아시듯 만약 이후 분석보다 좀 더 깊이 파려면 data analyst보다는 data scientist쪽으로 가야 할것 같다고도 합니다.

근데 분석쪽에 현재 더 흥미가 있는듯하여 석사보다는 파이선 등 배워서 다룰수 있는 툴 영역을 높이는건 어떨지 생각해보는것 같고..

지금보면 두쪽이 약간 겹치는 부분있어 보이고 나이대랑 석사후 경쟁력이 있을지 의문이네요.
요즘보니 대학에서도 하이브리드 같은 석사코스도 있던데 (Quantitative Management같은) 코스보면 여러가지를 한번에 모아놓은것 같아 뭔가 ‘전통’학문같아 보이진 않은듯한데 차라리 이런 분야가 현재 나이/경력등 고려시 이후 활용도가 더 좋을지..
무엇보다 회계전공으로 관련 학문 커버가 무리 없을지 뭐라 조언하나라도 해주고 싶네요.

현직에 계신분들 조언이나 의견 구하며 미리 감사드립니다.

ㅇㄱ) 참조로 현재 TC는 6디짓 초반대 정도 버는것 같은데 해서 이후 그만큼의 ROI가 있을지도 의문이네요.

Data Analyst랑 Data Scientist는 개념적으로 다르지만 인더스트리에서 꼭 다르게 쓰지는 않습니다. 아마 생긴지 얼마 안된 분야라 그런 것 같습니다. 예를 들어 Data Analyst인데 Data Scientist로 정의된 일을 하는 회사도 있고 Data Scientist인데 데이터 크리닝같은 잡만 하고 있을 수도 있습니다. 학부나 갓 석사 졸업인데 타이틀이 Data Scientist이면 하는 일이 진짜 Data Scientist가 할 일을 하지는 않을 것 같습니다.

제 회사에서 Data Scientist는 senior 레벨 직책입니다. 개개인마다 당연히 다르겠지만 보통은 석사로는 제대로된 Data Scientist 일은 힘들고 타이틀만 Data Scientist인 곳을 가거나 개념적으로 정의된 Data Analyst 일을 먼저 하시는 것이 경험도 쌓고 좋을 것 같습니다. 저희 회사도 Data Analyst로 경력 쌓아서 Data Scientist로 올라갑니다.

이렇게 중요한 진로 문제는 다른 웹사이트 (네이버 전공 카페)에서 물어보시는게 나을 겁니다. 여기서 활동하는 사람들 대부분은 직장인이고 학계와는 거리가 멀어서 전문성도 떨어질뿐더러 이런 사람들은 아래 올라왔던 석박사 글의 댓글들에서 보이듯 석박사 학위 딴 사람들에게 온갖 열등감과 피해 의식을 가져서 꼭 남을 깎아내려야만 자기가 올라간다고 믿는 인간들이 많기에, 전공 관련된 카페를 잘 찾아보시는걸 추천드립니다.

전 SWE인데 DS쪽에 관심있어서 Career change하면 어떤가 생각했었는데 teamblind가서 검색해보니까 DS도 그렇게 좋은건 아니더라구요. 오히려 DS에서 SWE, PM 되고 싶은 사람들이 많던데…

swe에서는 ml하죠