[데이터 사이언티스트의 길] 비전공자도 데이터 직무로 취업할 수 있을까요?

 

인공지능이 우리 생활에 더 깊숙히 스며들면서, 데이터 사이언티스트가 되고자 하는 사람들도 많아지고 있습니다.
가끔 후배들에게 진로에 대해 조언을 해줄 기회가 있는데, 기회가 될 때마다 블로그에 "데이터 사이언티스트의 길" 이라는 제목으로 적어보려고 합니다. 실무에서 경험하는 현실과 취업을 준비하는 분들의 정보의 차이가 꽤나 많다는 걸 알게 되었고, 저도 더 좋은 조언을 해주고자 기록을 하는 것이니 이 시리즈가 많은 분들에게 도움이 되었으면 하는 바람입니다.

 

비전공 문과인데, 데이터 직무로 취업이 가능할까요?

  비전공자의 경우, 많은 분들이 서류 전형에서의 필터링을 걱정합니다. 하지만 대부분의 경우, 전공만으로 서류전형에서 탈락시키는 경우는 없습니다. 비전공자임에도 불구하고 조직에서 훌륭한 역할을 하고 계시는 개발자 분들이 이미 많이 계시기 때문이죠. 

  따라서, 서류에 기재되는 전공을 바꾸기 위해서 원하지 않는 석사 학위를 준비할 필요는 없다고 생각합니다. 물론 개인의 사정이 모두 다르기 때문에 무조건 데이터 관련 석사를 하면 안된다! 이렇게 생각하시면 곤란합니다 ^^;;

  또한, 수학적 백그라운드나 공학적 백그라운드가 부족한 점을 걱정하시는 분들도 계신데요. 꼭 학교 전공에서 배워야할 내용들은 아니라고 생각합니다. 오늘은 비전공자 분들이 갖고 계신 걱정들에 대해 실무자 입장에서 간단하게 의견을 적어보려 합니다.

 

 

서류 전형에서 탈락합니다. 어떻게 해야할까요?:

  

데이터 직무에서 서류 전형은 크게 두가지 파트로 나뉜다고 생각합니다. 일반적인 이력서 부분과 코드 부분.

비전공자 입장에서 일반 이력서 부분에서 강렬한 인상을 주기는 어렵습니다. 특이한 경우가 아니라면요.

제가 생각하는 특이한 경우는 다음과 같습니다.

• 캐글 금메달 수상
• 특정 도메인의 전통적인 데이터 분석 및 애널리스트 역할을 해봄
• 지원한 회사와 비슷한 산업군에서 일한 경험이 있음

위에 해당하는 경우 말고도 다양한 케이스가 있겠지만, 일반적인 이력서 부분은 "데이터 실무자" 입장에서는 큰 감흥이 없을 것입니다.

그렇다면, 코드 부분에서 여러분의 강점을 소개해야합니다. 마치 다음과 같이 말하듯이요.

"난 비전공자이지만, 전공자들보다 코드로 소통하는데 능숙하고, 아름다운 코드를 위해 노력한다"

하지만 여러분이 이력서에 이런 부분을 강조해두지 않으면, 바쁜 HR팀이나 실무자들은 기존 이력만 보고 넘길 가능성도 있습니다. 그렇기 때문에 여러분이 깃허브에 엄청난 노력을 들여뒀다는 것을 강조해주어야 합니다. 어떤 식으로 깃헙 레포지토리 가이드를 할 것인가는 이 영상을 참고하시기 바랍니다.

https://youtu.be/KIUsbGFM8mM

 

할게 너무 많아요. 지금 제가 제대로 준비하고 있는지 모르겠어요:

 

  데이터 사이언티스트, 데이터 애널리스트, 데이터 엔지니어라는 직무가 정식 포지션화 되고, 기업에서 채용하기 시작한 것은 한국에서는 불과 10년도 안된 일입니다. 그렇기에 기업마다, 데이터 팀마다 직무나 요구사항이 다른 것은 어찌보면 당연합니다. 직무 구분이나 하는 일에 대해서 잘 정리된 변성윤님의 글이 있기에 링크를 첨부합니다.

https://zzsza.github.io/diary/2021/02/21/various-data-jobs/

데이터 분석가(데이터 직무), 데이터를 활용하는 다양한 직군 소개

큰 줄기로 나누어 생각해보면 준비해야할 것은 다음과 같습니다.

• 프로그래밍에 대한 이해 (코딩테스트)
• 데이터 관련 이해도 - SQL/통계/머신러닝/딥러닝 
• 직무에 대한 이해

여러분이 팀장이고, 팀원을 뽑아야하는 입장이라면 어떤 사람을 뽑고 싶나요?

99%는 "같이 일하고 싶은 사람"일 겁니다.

 

• 프로그래밍에 대한 이해는 개발팀에서 일한 경험을 포함하는, 일종의 '개발자로서의 상식'이라고 할 수 있을 것 같습니다.
  1차적으로는 프로그래밍 언어를 잘 다루고, 알고리즘에 대한 이해가 있고, 문제를 코드로 해결이 가능한지,
  더 나아가 2차적으로는 개발자 협업 문화 (git, bash, ssh, ci/cd 등)에 대해 이해하고 있는지...

 

• 데이터 관련해서는 데이터 전처리, 데이터 파이프라인, 머신러닝/딥러닝 모델 생성 및 학습, 배포 등에 관련된 전반적인 내용이
  궁금할 것 같은데요. 단편적인 지식의 나열보다는, 어떤 문제가 있었고, 그 문제를 풀기 위해 어떤 데이터를 수집해서 
  어떤식으로 문제 해결에 도움을 줬는지, 하나의 완결된 스토리가 있는 것을 (개인적으로) 선호합니다.

 

• 직무에 대한 이해는 앞의 두가지와는 성격이 조금 다른데, 오히려 구직자의 입장에서 중요한 점인 것 같아서 추가해두었습니다.
  한가지 직무로 본인의 그릇을 가두는 것은 영 좋지 않지만, 회사에서 어떤 직무를 필요로 하고, 내가 회사에서 얻을 것은 무엇인가 
  그런 부분을 생각하며 회사를 알아보는 것이 좋습니다. 이런 부분은 오히려 문과분들이 더 잘할 수 있는 영역이라고 생각합니다. 

위에 나열한 요소들이 1:1:1로 작용하는 것은 아니고 회사별로 중요하게 보는 점이 다를것 같습니다. 본인이 가고 싶은 회사의 JD를 면밀히 분석해보고 커피챗과 같은 서비스를 통해 이미 그 회사에 다니고 있는 선배에게 궁금한 점을 물어보는 것도 좋은 방법입니다.

https://coffeechat.kr/

커리어 대화 연결 플랫폼, 커피챗

 

개인적으로 하나만 준비해야한다면 추천드리는 것은 데이터 사이언스 피쳐가 포함된 포트폴리오를 만드는 것을 추천드립니다.

예를들어 추천시스템이 탑재된 웹 어플리케이션을 혼자 서버/웹/데이터 부분을 100% 작업하는 것처럼 말이죠.

이 방법이 엔지니어링 역량/데이터 사이언스 역량을 동시에 보여줄 수 있으면서도 대부분의 취준생들이 하지 않는 방법이기 때문입니다.

 

짧게나마 생각나는 부분을 위주로 작성했는데, 더 도움이 필요하실 경우 아래 카카오톡 채팅을 이용해주세요 :)

http://pf.kakao.com/_NCxdZs 

디큐의 허슬코딩