안녕하세요. 석사과정으로 data analytics와 data science 중에 선택을 하려고 하는데, 어떠한 분야가 현재 더 대우를 받고, 앞으로 10년후에 더 전망이 있는지 궁금합니다.

어짜피 석사는 cash cow라 두 과정 이름만으로 판단하기는 어렵고

course work를 봐야될거 같습니다.
1. computer science heavy 한 과목이 취직하기에 유리할수 있습니다.
2. 비지니스와 연계된 과정보다, stats, math heavy한게 나중에 ml, dl 깊이 있게 이해하는데 도움이됩니다.
3. 두 개 이름이 다 비슷하기 때문에 취직에 focus된 과정을 선택하고 졸업생 placement rate을 보시기 바랍니다.
4. 학교 네임벨류가 더 좋은 과정이 면접이 조금이라도 더 올수 있습니다.

둘 다 이제 좀 과포화 느낌이… 최근에 DS 한명 채용하려고 공고 올렸는데, 1600명이 하루만에 지원하는거 보니, 여기도 이제 끝물이구나 싶네요. 심지어 대학 교수도 지원했어요.

전 금융쪽에서 일하는데
아무래도 테크가 연봉도 최근에 엄청 올라가고

대량해고한 회사가 너무 많아서 그런거 같네요
구글, 페북, 아마존 등등 요즘 해고가 너무 많아서

data scientist가 자리도 얼마 없지않나요? 회사마다 딱히 몇명 못본거같아서

data scientist, ml engineer. data engineer, data analyst.
일단 이런식으로 보면 채용하는데는 많습니다 요즘은 해고바람이라 자리가 얼마 없지만요

아무곳이나 일단 저런포지션으로 들어가면 나중에 이직하면 되니까요

아 그렇군요..

저는 뭐 전직장이나 지금직장이나 저희 전체 부서를 지원하는 data scientist가 한명밖에 없었어서 와 생각보다 혼자 커버가 가능한 포지션인가? 뭐 이런 선입견이 있었네요..

해고래봤자 전직원의 5%에요. 이정도는다른분야에선 평소에도 있는일인데 빅텍이 무슨 공무원도 아니고 엄살들 떨긴. ㅋㅋ

현직 DA 입니다. 우선 학교 네임벨류가 중요한 거 같습니다. 그리고 학교 네임벨류보다 취직을 잘하는 프로그램들을 찾는게 우선인거 같습니다. 그러고 나서 학교 들어가고 나서는, DA/DS 상관없이 배워야할게 정말 많습니다. DE는 entry level이 하는 포지션은 아닙니다. 10 년뒤에 어떤 분야가 대우를 더 잘 받을거 같은지는… DA로 가던 DS로 가던 본인이 커리어 시작 5년동안 얼마나 성장했냐에 달린것 같습니다.

전공은 일반적으로 잘 알려진 학과로 가세요. Statistics, computer science 이런 식으로 말이죠. Data science 이런 신생학과는 여러모로 깊이도 얕고, 교수진도 여러 학과에서 겸임으로 발 담그는 정도라 애매해요.
그와는 별개로 data science, analytics 등등은 시장이 안사라진다고 보면 되요. ML이 주가 된 곳도 그렇고, 전통적인 통계가 주인 곳도 그렇고 말이죠.