진로상담 부탁드립니다.
서울 고려대에서 학석사를 하고 이제 경제학 박사 마무리 중에 있습니다.
박사를 하는 학교는 미국 100위권 내이지만 턱걸이 수준입니다.
세부전공으로는 파이낸스를 하고 미국에서 조교수와 데이타사이언티스트로 지원하고 있는 중입니다.
솔직히 조교수가 되고싶지만 아직 퍼블리케이션이 없어서 조교수로 불러주는 곳이 없습니다. 그래서 우선 데이타사이언스 잡을 얻으려고 하는데 이것도 잘 인터뷰가 잡히지 않습니다.
그래서 알아보니 데이타 애널리스트를 먼저 하라는 조언을 이곳에서 보게 되었습니다.
이런 상황에서 어떤 선택이 좋을지 선배님들의 조언을 부탁드립니다.
참 영주권은 1년전 와이프를 통해 취득했습니다.

전공이 Econ-finance인데 DS 스킬셋은 보유하고 있으신거겠죠? 영주권이 있으면 연락이 잘 안오는 이유가 크게 (1) 스킬셋이 부족하거나, (2) 레쥬메를 너무 구리게 적었거나, (3) 눈높이가 본인 능력에 비해 너무 높거나, (4) 아직 몇백개 지원도 안해봤거나 정도로 볼 수 있겠네요. 본인이 생각하기엔 어느 경우인 것 같은지요?

DS가 잘 안잡히니 DA를 시도해보겠다 하시는데 DS랑 DA가 서로 비슷한 부분은 있으나 전혀 다른 일이란건 알고 계신지…
DS 스킬셋으로 DA 지원하면 그 둘을 구분도 못하는 ㅄ같은 회사가 아닌 다음에야 연락 안옵니다 (그 반대도 마찬가지). 가끔 DS 스킬셋 보유하고 있으면 DA일도 할 수는 있겠지…? 하면서 연락오는 경우가 가아~~끔 있긴 하더라마는…. 소수구요.
DS와 DA의 스킬셋과 직무 차이는 인터넷에서 찾아보세요. job description들 몇개만 비교해봐도 알 수 있습니다.
차이가 많이 있지만 가장 핵심은 언어를 이용한 ML/DL modeling과, 엑셀/sql을 이용한 analytics 입니다. 취업은 둘 다 괜찮게 잘 되는 편이에요. 본인이 더 하고 싶은 쪽을 파세요.

답변 감사합니다. DA는 Econometrics I, II 나 Time Series와 같은 수업을 통해서 충분히 준비할 수 있었다고 생각이 되는데 ML/DL같은 경우는 한과목 밖에 듣지 않아서 충분히 준비되지 못한 것은 사실입니다. 그렇지만 양쪽 모두 관심은 많습니다. 나중에 교수가 되어 티칭을 한다고 해도 이쪽을 가르치고 싶구요. 최근 DA쪽 잡포스팅을 보면 저랑 좀더 맞는 것같다는 생각이 들었습니다. 답변을 통해서 좀더 분명해진 것같습니다. 다시 한번 감사드립니다.

그정도 스킬셋으로는 좀 힘들듯.. 그냥 박사까지 했으니 계속 교수 지원하세요 티칭스쿨이라도

물론 계속 교수지원할 생각입니다. 주변 경제학 박사도 졸업생의 절반은 교수로 절반은 DS/DA로 취업하는 것을 보고 이런 말씀드립니다. 밟아주시는 건 좋은데 좀 디테일하게 밟아주시길 바랍니다. 뭐좀 건질 거라도 생기도록…

경제학 박사는 보통 졸업전까지 퍼블리쉬하는 경우가 드물지 않나요? 학계에 남는게 궁극적인 목표시라면 “우선” 데이타사이언스 잡을 얻는 건 별로인 것 같습니다. 취직이 목표라면 econ쪽 백그라운드를 같이 요구하는 포지션을 찾아보시는게 좋겠습니다.

괜찮은 회사의 DS/DA쪽에서 일하시려면 백그라운드가 좀 더 필요해 보입니다. Econometrics나 Time series만으로는 부족해 보이구요. 물론 대학원 과정을 들으셨을테니 그쪽 분야는 다른 사람들보다 더 전문가이시겠지만, 이쪽 필드는 좀 얕게라도 다양하게 아는 게 유리한 것 같습니다. 프로그래밍도 중요하구요. STATA/SPSS 등으로 p value 구할 수 있다를 넘어서, R이나 python으로 데이타를 많이 만져본 (e.g., preprocessing부터 analysis까지) 경험이 있으면 좋습니다. SQL도 많이 쓰고요. 관련 링크 첨부합니다.

머신러닝쪽에서 일할려면 수학이나 통계를 얼마나 잘해야하나요?

윗분 말씀처럼 특별히 ECON이나 다른 계량분석 전공의 phd를 요구하는 DS Position이 있습니다. 아래 Facebook 잡 포스팅 보세요.
https://www.facebook.com/careers/v2/jobs/434360334105706/?ref=a8lA00000004CEWIA2

그리고 다른 부트캠프 등을 통해 교육을 받으시는 것도 좋은데, 타임시리즈가 뭔지 모르는 분들 사이에서 시작하면 괴로움이 많을 겁니다. 그래서 k2 datascience처럼 아카데미 백그라운드 가진분들만을 대상으로 기법만 가르치는 코스를 해보시는 것도 괜찮을 것 같아요. 글쓴이님이 scikit-learn 라이브러리가 낯선 것이지 칼만필터나 아노바가 낯설지는 않으시잖아요?
http://www.k2datascience.com/

위에 두분 답변 감사드립니다 영주권받을 때도 이 사이트 도움 많이 받았는데 취업때도 도움이 많이 되는것 같습니다 말씀처럼 잡검색어에 Data Analyst Finance 로 검색하고 있습니다 혹시 더 나은 검색어가 있을까요? 그리고 잡마켓에 나와서 R과 SQL의 중요성을 깨닫고 논문을 이프로그램을 이용해서 쓰고있습니다 학교서는 STATA와 R로 배웠어요

수학의 ㅅ자도 모르고 data scientist 접근하는 사람들도 있는데… 경제박사면 data scientist 충분히 쌉가능합니다.
time series, optimization, econometric 등 전부다 통계/DS 관련 ML, python 만 보충하시면 스킬셋 충분합니다.
실무 경력없으면 DA 나 DS 나 취직 어렵지만 실무경력없는 박사 뽑는 경우 많이 봤습니다. 제가 경제 박사라면 바로 DS 준비합니다.
https://insightfellows.com/data-science

학부 동문이신 것 같아서 평소 댓글을 잘 안다는데 남겨봅니다. 저는 고대 산공학부하고 (04학번) 위스컨신에서 통계 석사랑 산공 박사를 한 뒤 2016년부터 경영대 조교수로 일하고 있습니다. 공대랑 경영대 조교수 자리에 다 어플라이 해보고 경영대에서 일하게 된 뒤 서치 커미티를 몇 번 해보니 경영대가 공대보다 학위를 받은 학교의 명성을 더 중요시 여기는 것 같습니다. 경제학과도 비슷할 것 같아요. 아무래도 공대랑 다르게 박사 졸업생들이 논문이 거의 없어서 그걸로 실력을 분별하기 어렵기 때문이 아닐까 싶습니다. 갑자기 데이터 관련 인더스트리 잡을 잡으시려면 CS나 통계 또는 다른 공대 사람들과 경쟁하셔야 하는데 쉽지 않으실 수 있습니다. 혹시 박사하시면서 기업체랑 일한 프로젝트가 좀 있으시다면 그런 부분을 강조해서 CV를 고쳐보시면 어떨까요..

위에 두분 감사합니다. 일단 코로나바이러스가 지나가야 뭐라도 할거 같습니다. 도움주셔서 감사합니다.