원글은 지웠습니다.
조언 감사드려요. 일단 잡서치해보고 스킬셋 업데이트도 하는게 좋겠네요.
사실 올초에 잡서치좀 하고 인터뷰 몇번봤는데 파이썬 못한다고 퇴짜 몇번맞고 아마존도 인터뷰봤는데 거기도 퇴짜.
너무 아카데믹한쪽만 했더니 에휴.
잘되면 경험 공유드릴게요.

둘을 함께 진행하기는 어렵겠죠? 아카데미아와 회사와…

단순히 듣기에는 아카데미아를 시도해보지 않을 이유는 없어 보입니다.

remote 잡을 구하는걸 더 선호하거든요…
remote 잡도 안되면 새로이사가는 곳에서 티칭잡을 구할까도 생각중입니다.
포닥하려면 가족하고 떨어져서 다른데로 이사가야해서요…..
결국엔 패컬티잡을 잡아야하는데, 그게 말처럼 쉬운것도아니고 포닥하다가 리서치 프로페서 (말이좋아서 프로페서지) 까지 10년 하다가 펀드 끊겨서 그만두는 사람을 많이봐서..

그럼 데이타 사이언트스트 간 동료들 한테 빨리 연락해서, 이야기를 좀 들어보는 것은 어떨지하는 생각은 드네요.

그렇게 링크인에서 나온 잡들이 본인이 한것과 비슷하다고 보면 한번 지원을 해보고 직접 이야기를 해보세요.

혼자 그렇게 끙끙거리고 여기에 전망이 좋냐고 묻는것보다는 더 확실하게 알겁니다.

저도 그생각 중이었어요. 트라이 해보겠습니다.

요즘 full remote로 전환한 회사들 은근 많습니다. SQL, python, R 정도 쓰실줄 아시면 부트캠프 거칠 필요도 없이 충분히 지원해실만할 거 같은데요? data scientist, data analyst쪽으로 둘다 지원해보세요. 하는 일은 살짝 다르지만 (전자는 모델링 위주, 후자는 비즈니스 분석 위주) phd도 있으시니까 데이터 애널리스트로 시작해서 전환하기도 쉬울 거고요.

https://www.interviewquery.com/ 이런 사이트 가셔서 데이터 사이언티스트 인터뷰는 어떤 질문이 나오는지 파악하시고요.

제가 python 을 안써봐서 부트캠프 생각중이거든요. R은 박사때 써봤는데..
유용한 사이트 알려주셔서 감사합니다.

python을 안써봤다면 박사때에 했던거랑 비슷하다는게 어떤것인지 감이 안오는군요. 그럼 machine learning 을 그냥 모두 R로만 돌려봤다는 말씀? 차라리 소프트웨어 회사에서 일하셨으면 SWE가 더 가깝지 않을까요?

엔지니어링에는 레거시 코드를 사용하는데가 많거든요. 수십년씩 쌓아온 코드.
근데 머신러닝이든 뭐든 메인이 아닌걸 적용해보려고 그 레거시 코드를 파이썬으로 새로 만드는건 거의 불가능해요. 파이썬이 나오기도 전부터 쌓아왔고 이미 검증된걸 바꿀이유가 없기도하구요.
그래서 뭔가 새로운걸 적용하고싶은데 라이브러리로 없는경우에는 아예 그냥 만들어버립니다… 어차피 프로그래밍이라는건 이론 그 자체가 아니라 이론이나 알고리즘을 구현하는것이잖아요.
파이썬 라이브러리를 만들어 쓴다고 보면 됩니다. 어떻게보면 파이썬만 잘 다루는 사람들보다 이해도는 더 높을지도 모르죠.. 근데 그걸 다른분야에 활용할줄은 모르죠. 자기 분야만 하니깐..
사실 머신러닝이라는 용어를 별로 좋아하지 않아요. 이미 여기저기서 다 개발된 것들을 그냥 다 끌어다 놓은거같은 느낌같아서요. 제가 하는 분야에서 예전부터 쓰던 방법들도 요즘에는 머신러닝이라는 이름으로 둔갑이되었더라구요. 주객이 전도된거같은.

저희 분야도 프로그램이 Fortran으로 되어서 그것을 C++ 바꿀려고 하는데, 너무 heavy 해지고 느려서 그냥 Fortran으로 돌리고 있는데…Python은 C++보다 더 무겁다고 어림도 없죠…
업그레이드도 그냥 Fortran 내에서 운용하고 있죠..