혹시 데이터 공부하시는 분 계시면 저처럼 되지 말고

처음에 목표랑 계획을 확실히 세워서 시간 낭비 하지 않기를 바람. 데이터 분석가, 엔지니어, 과학자 중 뭘 할 건지

어느 분야 데이터를 공부할 건지, 대학원 갈 건지 안 갈 건지...


본인 대학 전공은 경제, 소프트웨어공학 복전함, 학부졸


수학이 중요하다 해서 수학 공부함 - 선대, 미적

통계가 중요하다 해서 통계 공부함 - t검정이나 p-value 해석 이런건 쉬운거고 잔차분석, 비모수, 베이즈 포함한 고급통계

프로그래밍도 해야하니 파이썬 공부함

머신러닝 써야하니 머신러닝 공부함 - 통계분석기법, 머신러닝, 딥러닝이 서로 다 다름

딥러닝 써야하니 딥러닝 공부함 - 얘는 거의 자고 일어나면 새 논문 나와있는 수준, 물론 다는 못 보고 지원하는 분야에서 사용하는 모델들 위주로 공부함, 이상치 탐색 분야라면 anomaly detection 관련 논문들이랑 대학원 홈페이지, 유튜브 뒤져서 공부함. 직접 구현까진 못하고 이론만

시계열 데이터 공부함 - 얘는 거의 결이 다를 정도로 학문 분야가 따로 있음

SQL 공부함 - 학부 DB 수업 덕에 다시 공부할 때 이해 빠르게 됨

도메인 분야 모르면 말짱 꽝임, 원서 넣을 때 지원하려는 직무의 도메인 분야 산업이랑 데이터 특징 공부해야 함(금융, 의료, 게임, 제조, 마케팅...)

부트캠프 9개월 함

데이터 관련 공부만 했기 때문에 다른 컴공 전공자처럼 알고리즘이나 CS 공부를 학교 수업 외엔 안해서(수업도 데이터관련 강의만 골라들었음;)

코테 보는 회사는 지원도 못함 ㅋㅋ

적지 않은 회사들이 데이터분석 직무도 코딩테스트를 봄...


공부만 존나 했는데 문제는 공부 '만' 했다는거

취업을 위한 전략적인 목표를 안 세우고 막연히 실력만 쌓아서

남들한테 보여줄 만한 뭔가 성취가 없음


데이터 분석 프로젝트는 많음 십수개는 됨, 하지만 다 개인 프로젝트

근데 그거 인사담당자가 잘 안봄, 초록 요약해도 잘 안읽음. 애초에 it 아닌 대기업 서류에는 포폴이나 깃헙 주소 쓰는 란 조차 없는 경우가 대부분

캐글이나 데이콘처럼 대회에 나가서 수상을 한 것도 아니라서 서류에서 뭘 보여줄 기회가 없음

대학원 왜 안 갔을까 정말 후회중

아마 이번 공채 시즌에 지원한 곳 다 떨어지면 진짜 내 조건 다 포기하고 아무데나 원서 넣어서 가야함 <- 이조차도 쉽지 않음


데이터 분석가 신입, 인턴 수준에서는 과할 정도로 공부함, 근데 뭐 보여줄게 마땅찮음

아마 부트캠프만 딱 수료하고 공모전이나 대회 열심히 한 비전공자가 나보다 더 보여줄게 많을듯

그러나 데이터 사이언티스트 수준인가, 는 애초에 석사 이상 학위가 없어서 고려 대상조차 안됨


다른 분들은 진짜 내가 하려는 범위를 딱 정하고 거기까지만 집중해서 준비해야지

좋다고 맘대로 계획 없이 공부하다가 내 꼴 나서

애매하게 대학원도 못가고 취업도 못하고 나이만 먹는 불상사가 일어나지 않기를 바람...