데이터 사이언티스트, 전공자만 될 수 있는 것일까? AI 대학원 필수로 가야하는 것인가?

 

많은 사람들이 데이터 관련 직군으로 취업을 하려고 한다.

이와 같은 현상은 비단, 신입뿐만 아니라 경력직에 대해서도 많이 나타나고 있다.  데이터 관련 직군이라 함은 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 데이터 분석 등이 있을 것이다. 어떻게 하면 좀 더 유리하게 스펙을 만들어서 관련 직군으로 취업을 할 수 있을까? 여기에는 많은 답이 있을 것이다. 그중에서 가장 고민이 되는 부분이 관련 전공자 혹은 대학원 진학하는 것, 가장 많이 고민할 것이다. 요즘 대학원 진학이 취업이 안돼서 도피성으로 진학한다는 소문까지 돌고 있는 실정이라 더욱더 고민이 깊어질 것이다. 그렇다면 이런 오해까지 무릅쓰고라도 데이터 사이언티스트의 길을 가기 위해 대학원이 필수 적일까? 다음에서 전체적으로 데이터 사이언티스트로 가는 길에서 대학원의 필요성에 대해서 알아보도록 하겠다. 

 

 

대학교

 

 

1) 관련 전공 및 관련 업무를 꼭 해야하는 것일까?  

관련 전공 및 관련업무에 베이스가 꼭 필요하다는 입장에 대해서는 제 대답은 "굳이 아니어도 상관없다"이다. 관련 전공이라 함은 무엇이 있겠는가? "통계학과, 데이터 사이언스 학과, 산업공학, 컴퓨터 관련 전공 등" 일 것이다. 데이터 사이언티스트가 되기 위한 스킬 "코딩, 통계적 지식, AI 학습모델 등 "을 익히는 데는 보도 도움이 많이 될 것이다. 하지만 우리가 회사에서 일을 하면서 마주하는 문제는 해당 관련 전공 문제만 있는 것은 아니다.  다른 문제들이 훨씬 많을 것이다. 소비자 행동 분석, 사람들의 심리 분석, 연구 관련 물질 정보, 공장 정보 등 도메인 지식이 더 필요한 경우가 많다. 이런 문제들은 오히려, 철학과나 마케팅, 경제 , 경영, 연구 관련 학과들이 더 잘 알 수 있을 것이다. 

 

 

2) AI 대학원 필수로 가야하는 것일까? 

결론을 먼저 말씀드리자면, 꼭! AI 대학원의 진학은 아니더라도, 다른 대학원 진학은 필요하다는 생각이다. 그 이유는 대학원을 진학함으로써 연구 논문을 보고 분석하고, 나만의 연구 논문을 작성한다는 것이 데이터 사이언티스트 직무에 꼭 필요한 능력 중 하나이기 때문이다. 학부 때도 연구 논문을 쓰지만, 모두 아시다시피 허접하지 않은가? 대학원생이 되어서 제대로 연구 논문을 분석하고 작성하지 않은가? 이는 곧, 많은 데이터를 분석하고 분석한 내용을 바탕으로 미래의 전략을 세우는데 도움이 되기 때문이다. 단지 여기에 사용되는 기술이 AI, 딥러닝, 머신러닝 기술일 것이다. 

 

 

전체적으로 결론을 말씀드리면, 관련 전공자가 아니더라도 충분히 데이터 사이언티스트의 길을 갈 수 있다. 하지만 스킬적으로 배우는 부분이 적을 수 있기 때문에, 이 부분은 혼자서 파이썬, R, AI 모델링 공부를 보충해야 할 것이다. 

대학원 진학 관련 부분은 혼자서 연구 주제에 대한 분석 및 관련 연구를 찾아보는 능력이 출중하지 않다면, 대학원 진학을 통해서 해당 능력에 대해서 키워 보는 것도 좋은 선택이 될 것이라고 생각한다. 

 

꼭! AI 관련학과 AI관련 대학원만 진학하지 않아도 충분히 길이 데이터 사이언티스트의 길을 걸을 수 있을 것이라 생각한다.